مهندس داده کیست و چه مهارت‌ها و وظایفی دارد؟ در این مطلب به‌سراغ یکی از موقعیت‌های شغلی مربوط به علم داده و یادگیری ماشین رفته‌ایم و به‌صورت مفصل به این پرسش‌ها پاسخ داده‌ایم.

مهندس داده کیست

مهندس داده کیست و چه مهارت‌ها و وظایفی دارد؟

علاوه بر آسان‌ترکردن کار دانشمندان داده، کار به‌عنوان یک مهندس داده می‌تواند به شما این فرصت را بدهد که در دنیایی که تا سال ۲۰۲۵ روزانه ۴۶۳ اگزابایت داده تولید می‌کنیم تغییرات ملموس ایجاد کنید. حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) بدون مهندسان داده برای پردازش و آماده‌سازی آن داده‌ها نمی‌توانند مفید واقع شوند.

مهندسی داده تمرین طراحی و ساختن سیستم‌هایی برای جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ است. مهندسی داده حوزه‌ی وسیعی است که تقریباً در هر صنعتی کاربرد دارد. سازمان‌ها حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری  می‌کنند و به افراد و فناوری مناسب نیاز دارند تا اطمینان حاصل کنند داده‌ها تا زمانی که به دست دانشمندان و تحلیلگران داده می‌رسد، در وضعیت مناسب و قابل استفاده قرار دارند.

یک مهندس داده چه کاری انجام می‌دهد؟

برای پاسخ به پرسش اصلی که مهندس داده کیست بیایید از اینجا شروع کنیم: مهندسان داده در حوزه‌ها و سازمان‌های مختلف برای ساختن سیستم‌هایی کار می‌کنند که داده‌های خام را جمع‌آوری، مدیریت و به اطلاعات قابل‌استفاده برای تفسیر دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری تبدیل می‌کنند. هدف نهایی آنان این است که داده‌ها را در دسترس قرار دهند تا سازمان‌ها بتوانند از آن برای ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد خود استفاده کنند.

وظایفی که ممکن است یک مهندس داده داشته باشد شامل این موارد است:

  • به‌دست‌آوردن مجموعه‌داده‌هایی که با نیازهای کسب‌وکار مدنظر هماهنگ باشد؛
  • ایجاد الگوریتم‌هایی برای تبدیل داده‌ها به اطلاعات مفید و کاربردی؛
  • ساخت، تست و نگهداری معماری پایپلاین پایگاه داده؛
  • همکاری با تیم مدیریت برای درک اهداف شرکت؛
  • ایجاد روش‌های جدید اعتبارسنجی داده‌ها و ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها؛
  • حصول اطمینان از انطباق با سیاست‌های امنیتی استفاده از داده‌ها.

کار در شرکت‌های کوچک‌تر اغلب به‌معنای برعهده‌گرفتن انواع بیشتری از وظایف مرتبط با داده‌ها در نقش شغلی است؛ به‌عبارت دیگر، هر قدر که شرکت کوچک‌تر باشد، شما ملزم به برعهده‌گرفتن وظایف و مسئولیت‌های بیشتری هستید، اما در برخی از شرکت‌های بزرگ‌تر مهندسان داده‌ای دارند که به ساخت پایپلاین داده اختصاص داده شده‌اند و برخی دیگر بر مدیریت انبارهای داده متمرکز هستند؛ یعنی یک تیم از مهندسان داده با وظایف متفاوت در کنار هم کار می‌کنند.

چرا باید مهندس داده شویم؟

پذیرفتن حرفه‌ای در این حوزه می‌تواند هم امتیازاتی در برداشته و هم چالش‌برانگیز باشد. زمانی که شما به‌عنوان یک مهندس داده شروع‌به‌کار کنید، نقش مهمی در موفقیت یک سازمان ایفا خواهید کرد و دسترسی آسان‌تر را به داده‌هایی که دانشمندان داده، تحلیلگران و تصمیم‌گیرندگان برای انجام‌دادن وظایف خود به آن نیاز دارند فراهم می‌کنید.

تا زمانی که داده‌هایی برای پردازش وجود دارد، تقاضا برای مهندسان داده وجود خواهد داشت. درواقع، Dice Insights در سال ۲۰۱۹ گزارش کرد که مهندسی داده یک شغل پرطرفدار در صنعت فناوری است که دانشمندان کامپیوتر، طراحان وب و معماران پایگاه داده را شکست می‌دهد؛ لینکدین نیز آن را به‌عنوان یکی از مشاغل در حال افزایش در سال ۲۰۲۱ فهرست کرده است.

حقوق مهندس داده

تا اینجا به پرسش مهندس داده کیست پرداختیم و حالا نوبت بحث درباره‌ی درآمد این موقعیت شغلی است. مهندسی داده یک شغل پردرآمد است. طبق گفته‌ی Glassdoor، متوسط ​​حقوق مهندس داده در ایالات متحده ۱۱۱،۹۹۳ دلار است که برخی از مهندسان داده تا ۱۶۴,۰۰۰ دلار در سال درآمد دارند. اگر این رقم را با دیگر نقش‌های شغلی داده، مانند تحلیلگر داده (۶۸,۰۰۰ دلار) یا مدیر پایگاه داده (۸۱,۴۴۴ دلار)، مقایسه کنید، می‌بینید که مهندسان داده به‌خوبی زمان صرف‌شده برای فراگیری مهارت‌های خود را با درآمد عالی جبران می‌کنند.

مهارت مهندس داده

چگونه مهندس داده شویم؟

با مجموعه‌ای مناسب از مهارت‌ها و دانش می‌توانید یک حرفه‌ی پرارزش در مهندسی داده را شروع و در آن پیشرفت کنید. بسیاری از مهندسان داده مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر یا یک رشته‌ی مرتبط دارند. با کسب مدرک می‌توانید پایه‌واساس دانشی را بسازید که در این حوزه به‌سرعت در حال توسعه به آن نیاز دارید. با هدف پیداکردن فرصتی برای پیشرفت شغلی و بازکردن موقعیت‌های بالقوه با درآمد بالاتر مدرک کارشناسی ارشد را در نظر بگیرید.

علاوه بر دریافت مدرک، چندین قدم دیگر نیز وجود دارد که می‌توانید برای رسیدن به موفقیت انجام دهید. در ادامه به بررسی برخی از این‌ها می‌پردازیم:

۱. مهارت‌های مهندسی داده خود را توسعه دهید

اصول رایانش ابری، مهارت‌های کدنویسی و طراحی پایگاه داده را به‌عنوان نقطه‌شروعی برای یک حرفه در علم داده بیاموزید.

کدنویسی

مهارت در زبان‌های برنامه‌نویسی برای این نقش ضروری است؛ بنابراین برای یادگیری و تمرین مهارت‌های خود دوره‌هایی را در نظر بگیرید. زبان های برنامه‌نویسی رایج عبارت‌اند از SQL، NoSQL، Python، Java، R و Scala.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای

پایگاه‌های داده در میان رایج‌ترین راه‌حل‌ها برای ذخیره‌سازی داده‌ها رتبه‌بندی می‌شوند. شما باید با هر دو پایگاه داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای و نحوه‌ی کار آن‌ها آشنا باشید.

سیستم‌های ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری)

ET فرایندی است که با آن داده‌ها را از پایگاه‌های داده و دیگر منابع به یک مخزن واحد مانند انبار داده منتقل می‌کنند. ابزارهای رایج ETL عبارت‌اند از Xplenty، Stitch، Alooma و Talend.

ذخیره‌سازی داده‌ها

همه‌ی انواع داده نباید به‌طور یکسان ذخیره شوند، به‌خصوص درمورد کلان‌داده یا همان big data. همان‌طور که راه‌حل‌های داده را برای یک شرکت طراحی می‌کنید، باید بدانید که برای مثال، چه زمانی از یک دریاچه‌ی داده یا همان data lake  و چه وقت از یک انبار داده یا  data waehouseاستفاده کنید.

اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی

اتوماسیون بخش ضروری کار با کلان‌داده است؛ زیرا سازمان‌ها قادر به جمع‌آوری اطلاعات بسیار زیادی هستند. شما باید بتوانید اسکریپت‌هایی بنویسید تا کارهای تکراری را خودکار کنید.

یادگیری ماشین

با اینکه یادگیری ماشین بیشتر دغدغه‌ی دانشمندان داده است، درک مفاهیم اولیه برای درک بهتر نیازهای دانشمندان داده در تیم شما می‌تواند مفید باشد.

ابزارهای کلان‌داده

مهندسان داده فقط با داده‌های معمولی کار نمی‌کنند. آنان اغلب وظیفه‌ی مدیریت کلان‌داده را بر عهده دارند. ابزارها و فناوری‌ها در حال تکامل هستند و بسته به شرکت‌ها، متفاوت هستند، اما برخی از محبوب‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از Hadoop، MongoDB و Kafka.

پردازش ابری یا Cloud Computing

شما باید فضای ذخیره‌سازی ابری و محاسبات ابری را بشناسید؛ زیرا شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای سرورهای فیزیکی را با خدمات ابری جایگزین می‌کنند. مبتدیان لازم است دوره‌ای را در زمینه‌ی خدمات وب آمازون (AWS) یا Google Cloud در نظر بگیرند.

امنیت داده‌ها

درحالی‌که برخی از شرکت‌ها ممکن است تیم‌های اختصاصی امنیت داده داشته باشند، بسیاری از مهندسان داده هنوز وظیفه دارند تا داده‌ها را به‌طور ایمن مدیریت و ذخیره کنند تا از گم‌شدن یا سرقت آن‌ها محافظت شود.

۲. مدرک بگیرید

مدرک پایان‌دوره می‌تواند مهارت‌های شما را برای کارفرمایان بالقوه تأیید کند و آماده‌سازی برای آزمون پایان‌دوره راهی عالی برای توسعه‌ی مهارت‌ها و دانش شماست؛ بنابراین خوب است در یک دوره‌ی مرتبط شرکت کنید و مدرک آن را داشته باشید.

برخی از وب‌سایت‌های کاریابی را برای نقش‌هایی که ممکن است بخواهید برای آن‌ها درخواست دهید بررسی کنید. اگر متوجه شدید که یک مدرک خاص اغلب موردنیاز است یا توصیه می شود، ممکن است ایده‌ی خوبی برای شروع باشد.

مهندس داده

۳. مجموعه‌ای از پروژه‌های مهندسی داده بسازید

پورتفولیو اغلب یک بخش کلیدی در کاریابی است؛ زیرا به استخدام‌کنندگان، مدیران استخدام‌کننده و کارفرمایان بالقوه نشان می‌دهد که چه توانایی‌هایی دارید.

می‌توانید پروژه‌های مهندسی داده‌ای را که به‌طور مستقل یا به‌عنوان بخشی از دوره‌های آموزشی تکمیل کرده‌اید، به یک وب‌سایت نمونه‌کار اضافه کنید؛ برای مثال، متناوباً کار خود را در بخش پروژه‌های لینکدین یا وب‌سایتی مانند GitHub پست کنید تا نمونه‌کار داشته باشید و افراد بتوانند از آن طریق با کار شما و مهارت‌های شما آشنا شوند.

۴. با یک موقعیت شغلی مبتدی شروع کنید

بسیاری از مهندسان داده در نقش‌های ابتدایی مانند تحلیلگر هوش تجاری یا مدیر پایگاه داده شروع‌به‌کار می‌کنند. با کسب تجربه، می‌توانید مهارت‌های جدیدی را کسب کنید و واجد شرایط برای نقش‌های پیشرفته‌تر مانند مهندس داده شوید.

برای آشنایی با دیگر موقعیت‌های شغلی علم داده و یادگیری ماشین مطالعه‌ی این مطلب را از دست ندهید:

مهندس یادگیری ماشین کیست و چه کار می‌کند؟

آیا برای مهندس‌داده‌شدن به مدرک نیاز دارم؟

احتمالاً وقتی پای پاسخ‌دادن به پرسش اصلی در میان باشد که مهندس داده کیست این پرسش هم مطرح می‌شود که برای شناخته‌شدن به‌عنوان یک مهندس داده حتماً به یک مدرک نیاز داریم یا خیر؟ برای مهندس‌داده‌شدن به داشتن مدرک نیازی نیست؛ البته برخی از شرکت‌ها ممکن است نامزدهایی را با حداقل مدرک کارشناسی ترجیح دهند. اگر به حرفه‌ای در زمینه‌ی مهندسی داده علاقه‌مند هستید و قصد دارید مدرک تحصیلی در آن زمینه داشته باشید، رشته‌ی علوم کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، علم داده یا سیستم‌های اطلاعاتی (Information Systems) را در نظر بگیرید.

یادگیری دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر شما هم دوست دارید به یک مهندس داده تبدیل شوید یا به هر موقعیت شغلی دیگر در دنیای علم داده علاقه دارید، کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی صفر تا صد این راه به‌صورت کامل طی کنید.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً پویا و تعاملی و کارگاهی برگزار می‌شود و مبنای آن هم کار روی پروژه‌های واقعی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ است. همچنین این کلاس‌های آنلاین تمامی مباحث پیش‌نیاز علم داده را پوشش می‌دهد.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)