مهندس داده چه کسی است؟

به فرصت‌های شغلی داده‌های بزرگ علاقه‌مند هستید؟ مهندسان داده کسانی هستند که همه چیز را در خط لوله علم داده پیش می‌برند. آنها از کار معماران داده به عنوان یک پله استفاده می‌کنند و سپس داده‌های موجود را پیش پردازش می‌کنند. آن‌ها افرادی هستند که اطمینان می‌دهند داده‌ها تمیز و سازمان‌یافته هستند و برای استفاده تحلیل‌گران آماده هستند.

یک مهندس داده چه کاری انجام می‌دهد؟

مهندسان داده، عضوهای جدی علم داده هستند. آن‌ها بر ترکیبی از تجزیه و تحلیل، خرد، تجربه و قضاوت برای اتخاذ تصمیمات کلیدی برای موفقیت یک شرکت متکی هستند. اجازه دهید به طور خلاصه به برخی از کارهایی که یک مهندس داده انجام می‌دهد، بپردازیم. مهندسان داده پروژه‌های کلان داده پیچیده و در مقیاس بزرگ را با تمرکز بر جمع آوری، مدیریت، تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده های بزرگ اجرا می‌کنند. آن حجم عظیم از داده های خام؟ مهندسان داده کسانی هستند که با استفاده از مجموعه ابزارها، تکنیک ها و پلتفرم‌ها، آن را به بینش تبدیل می‌کنند. مهندسان داده مسئول ساخت و نگهداری خطوط لوله ETL هستند که داده‌های حیاتی را برای کل شرکت در دسترس قرار می‌دهد. آنها همچنین با طراحی و پشتیبانی از پلتفرم‌های BI به تحلیلگران BI کمک می‌کنند. چه کسی مطمئن می‌شود که همه برنامه‌های کاربردی کلان داده در دسترس هستند (و به درستی کار می‌کنند)؟ باز هم مهندسان داده. و بالاتر از همه، آنها بازیکنان تیمی فوق العاده‌ای هستند. یک مهندس داده می‌داند که چگونه به طور فعال با دانشمندان و مدیران داده همکاری کند تا راه‌حل‌ها و پلتفرم‌هایی بسازد که نیازهای تجاری یک شرکت را برآورده کند یا حتی از آن فراتر رود.

یک مهندس داده چقدر درآمد دارد؟

مهندسان داده چقدر درآمد دارند؟ ما از Glassdoor و PayScale خواستیم که پاسخ شما را بدهند. در ایالات متحده، متوسط دستمزد یک مهندس داده که به تازگی کار خود را شروع کرده است 103000 دلار است. البته، وقتی که به مرز تجربه 4-6 ساله رسیدید، می توانید انتظار داشته باشید که پاداش شما به 117000 دلار افزایش یابد (به علاوه، شما واجد شرایط پاداش‌های اضافی 10000 دلار خواهید بود). به دنبال شغل مهندس داده در انگلستان هستید؟ طبق تحقیقات PayScale، حتی اگر کمتر از 1 سال تجربه داشته باشید، می‌توانید میانگین دستمزد 30000 پوندی دریافت کنید (این شامل پاداش و اضافه کاری می‌شود). طبیعتاً  تجربه بیشتر، حقوق بالاتری نیز به همراه دارد. یک مهندس داده با 1-4 سال تجربه به طور متوسط 41000 پوند پاداش دریافت می کند. هنگامی که 5-9 سال تجربه داشته باشید، دستمزد سالانه شما می‌تواند به 54000 پوند برسد. داده‌های بزرگ، پاداش‌های بزرگ!

مهندسان داده سیستم‌های پردازش در مقیاس بزرگ را آزمایش می‌کنند، فرآیندهایی را برای مدل‌سازی داده‌ها توسعه می‌دهند و راه‌هایی را برای افزایش کارایی داده‌ها توصیه می‌کنند.»

مسیر شغلی مهندس داده چیست؟

اگر در مورد فرصت‌های شغلی داده‌های بزرگ هیجان زده هستید، این مسیر شغلی می‌تواند برای شما مناسب باشد. تجربه یک توسعه‌دهنده یا مهندسی نرم افزار می‌تواند دروازه‌ای برای شغل یک مهندس داده باشد. اما اگر در این زمینه تازه کار هستید و مطمئن نیستید که برای رسیدن به آن چه چیزی را نیاز دارید، نگران نباشید. در این‌جا تحصیلات و صلاحیت‌هایی وجود دارد که درها را به سمت شغل مهندس داده باز می‌کند.

برای تبدیل شدن به یک مهندس داده به چه تحصیلاتی نیاز است؟

مدرک مهندسی نرم افزار، علوم کامپیوتر یا فناوری اطلاعات به شما برای یک شروع عالی کمک بسیاری می‌کند. با این حال، اگر همچین مدرکی را هم نداشته باشید، مهم نیست! اما شما به مهارت در برنامه‌ نویسی کامپیوتر و طراحی نرم افزار، مدل سازی آماری و تحلیل رگرسیون، پایتون، SQL و یادگیری ماشین نیاز دارید. اکنون، قبل از اینکه برای نوشتن شغل رویایی خود عجله کنید، باید بدانید که کسب این مهارت‌ها حتی برای افراد مبتدی کاملاً امکان پذیر است. تنها کاری که باید انجام دهید این است که در یک دوره ثبت نام کنید یا به یک آموزش جامع علم داده متعهد شوید. هنگامی که برنامه درسی را دنبال کردید و با تمرین‌ها و پروژه‌های دنیای واقعی تجربه کسب کردید، مهارت‌ها، اعتماد به نفس و نمونه کارها افزایش می‌یابد و شرایط را برای درخواست موقعیت مهندس داده خواهید داشت.

چگونه مهندس داده شویم؟

مسیر مهندس داده یکی از بهترین انتخاب‌هایی است که می‌توانید برای موفقیت در زمینه علم داده انجام دهید. اما چگونه می‌توان یک مهندس داده شد؟ در این مقاله، بررسی‌های اجمالی صورت گرفته، به شما کمک می‌کند در مورد مسئولیت‌های یک مهندس داده، الزامات تحصیلی، مهارت‌هایی که باید کسب کنید (یا فقط آن را تقویت کنید، اگر تجربه قبلی دارید) و حقوق مورد انتظار یک مهندس داده در ایالات متحده و بریتانیا آشنا شوید.

برای تبدیل شدن به مهندس داده چه مهارت‌هایی را در این حوزه باید کسب کرد؟

شغل مهندس داده با مسئولیت‌های خاصی همراه است. در اینجا فهرستی از شایستگی‌ها و مهارت‌هایی که برای تبدیل شدن به یک مهندس داده نیاز دارید، ذکر شده است:

مهارت‌های فنی:‌

• دانش مدل‌سازی داده‌ها و داده‌های بزرگ
• تجربه کار در فضای داده‌های بزرگ (Hadoop Stack مانند M/R، HDFS، Pig، Hive و غیره)
• توانایی نوشتن، تجزیه و تحلیل و اشکال زدایی پرس و جوهای SQL
• تجربه حداقل یک زبان برنامه نویسی (مثلا پایتون)
• ریاضیات

مهارت‌های عملی:

• مهارت‌های تجسم داده‌ها
• مهارت‌های تحلیلی
• توانایی تصمیم گیری صحیح، حتی در صورت نبود اطلاعات کامل
• توانایی انجام تعهدات و اطمینان از انجام این کار توسط دیگران
• مسئولیت شخصی در قبال تصمیمات، اقدامات و شکست‌ها
• ایجاد فرآیندهای واضح برای نظارت بر کار و اندازه گیری نتایج
• طراحی حلقه‌های بازخورد در کار
• توجه داشتن زیاد به جزئیات
• توانایی تفکر انتقادی و مفهومی

مهارت‌های نرم:

• مهارت‌های ارتباطی بسیار قوی در محیط‌های مختلف

اکنون شما در مورد اینکه مهندس داده بودن چگونه است و چگونه می‌توان به آن رسید، آگاه شدید. و هرچه آمادگی بیشتر باشد شانس موفقیت بیشتر است. همچنین، اگر می‌خواهید بینش مفیدتری در مورد گزینه‌های شغلی آینده خود به دست آورید، می‌توانید نکات رزومه و نمونه کار ما را در بخش‌های بعدی راهنمای شغلی علم داده بیابید. آن‌ها اطلاعاتی را که برای برداشتن اولین گام‌ها به سوی یک حرفه ارزشمند در علم داده نیاز دارید، در اختیار شما قرار می‌دهند.

در مورد مهندسان یادگیری ماشین چطور؟

اگر می‌خواهید مسیر شغلی یادگیری ماشینی را طی کنید، مطمئناً به دانش کاملی شامل نظریه یادگیری ماشین و درک یادگیری عمیق نیاز دارید. اگر می‌خواهید شغل داده‌کاوی را دنبال کنید یا به یادگیری ماشین بپردازید، می‌توانید با یادگیری اصول مهندسی نرم‌افزار شروع کنید و به تدریج راه خود را از طریق مشاغلی که مرتبط به داده‌ها است، پیدا کنید.

یادداشت نویسنده: برخی از شما ممکن است برایتان سوال پیش بیاید که تفاوت بین یک مهندس داده، یک مهندس داده کاوی و یک مهندس یادگیری ماشین چیست. اگرچه همه آن‌ها در حوزه مهندسی علم داده هستند، اما همه این نقش‌ها دارای مسئولیت‌های خاصی هستند که آن‌ها را از بقیه متمایز می‌کند. مهندسان داده معمولاً بیشتر بر روی راه حل‌های پشتیبان و یکپارچه سازی منابع داده متمرکز هستند. از سوی دیگر، مهندسان داده‌کاوی نیز در توسعه مدل‌هایی برای استخراج بینش‌های عملی از مجموعه داده‌ها مشارکت دارند.

یک مهندس داده باید ذهنیت فنی بالایی داشته باشد، از فناوری‌های جاری و نوظهور مطلع باشد و به فکر پیشرفت باشد.

ادامه دارد …

Reference:

Starting a Career in DATA SCIENCE, From Iliya Valchanov (Co-Founder and Instructor at 365 Data Science)

nasrin talkhi

نسرین تلخی

دانشجوی دکتری آمار زیستی

مشاور آمار، دیتاساینتیست، علاقه مند به برنامه نویسی