Son səkkiz ildir ki, layihə meneceri kimi çalışıram (işdə kod yazmıram), bu da təbii olaraq texnoloji arxa planıma mənfi təsir göstərir. Texnoloji boşluğumu bağlayaraq Data mühəndisi peşəsi almağa qərar verdim. Məlumat Mühəndisinin əsas bacarığı məlumat anbarlarını layihələndirmək, qurmaq və saxlamaq bacarığıdır.
Məşq planı qurdum, düşünürəm ki, bu, təkcə mənim üçün deyil. Plan öz-özünə təhsil kurslarına yönəldilmişdir. Rus dilində pulsuz kurslara üstünlük verilir.
Bölmələr:
- Alqoritmlər və məlumat strukturları. Əsas bölmə. Bunu öyrənin və qalan hər şey də nəticə verəcəkdir. Kodla tanış olmaq və əsas strukturları və alqoritmləri istifadə etmək vacibdir.
- Verilənlər bazaları və məlumat anbarları, Business Intelligence. Biz alqoritmlərdən məlumatların saxlanmasına və emalına keçirik.
- Hadoop və Big Data. Verilənlər bazası sabit diskə daxil edilmədikdə və ya verilənlərin təhlili lazım olduqda, lakin Excel onları artıq yükləyə bilməyəndə, böyük məlumatlar başlayır. Məncə, bu bölməyə yalnız əvvəlki ikisini dərindən öyrəndikdən sonra keçmək lazımdır.
Alqoritmlər və məlumat strukturları
Planımda Python dilini öyrənməyi, riyaziyyat və alqoritmləşdirmənin əsaslarını təkrar etməyi daxil etdim.
Verilənlər bazaları və məlumat anbarları, Business Intelligence
- Kitab: Martin Kleppman - Yüksək yüklənmiş proqramlar. Proqramlaşdırma, miqyaslama, dəstək. Kitabda müxtəlif məlumat modellərinin necə işlədiyi, onların daxildən həyata keçirilməsi, məhdudiyyətlər və tapşırıqdan asılı olaraq seçimlər təsvir edilmişdir.
Məlumat anbarları, ETL, OLAP kublarının qurulması ilə bağlı mövzular alətlərdən çox asılıdır, ona görə də bu sənəddə kurslara keçid vermirəm. Konkret bir şirkətdə konkret layihə üzərində işləyərkən belə sistemləri öyrənmək məqsədəuyğundur. ETL ilə tanış olmaq üçün cəhd edə bilərsiniz və ya .
Məncə, müasir Data Vault dizayn metodologiyasını öyrənmək vacibdir , . Onu öyrənməyin ən yaxşı yolu onu götürüb sadə bir nümunə ilə həyata keçirməkdir. GitHub-da bir neçə Data Vault tətbiqi nümunəsi var . Müasir Məlumat Anbarı Kitabı: Hans Hultqren tərəfindən Məlumat Vault ilə Çevik Məlumat Anbarının Modelləşdirilməsi.
Son istifadəçilər üçün Business Intelligence alətləri ilə tanış olmaq üçün siz Power BI Desktop hesabatlarının, tablosunun, mini məlumat anbarlarının pulsuz dizaynerindən istifadə edə bilərsiniz. Təhsil materialları: , .
Hadoop və Big Data
- Üçüncü tərəf kitabxanaları olmadan MapReduce-un müstəqil tətbiqi ilə başlamaq lazımdır. Bu, gələcəkdə çoxillik tətbiqləri daha yaxşı başa düşməyə imkan verəcəkdir. Python-da əla bir nümunə təsvir edilmişdir .
Nəticə
Öyrəndiyiniz hər şeyi işdə tətbiq etmək olmaz. Buna görə də, yeni bilikləri tətbiq etməyə çalışacağınız bir buraxılış layihəsi lazımdır.
Planda məlumatların təhlili və Maşın Öyrənilməsi ilə bağlı mövzular yoxdur. bu daha çox Data Scientist peşəsinə aiddir. AWS buludları, Azure ilə əlaqəli mövzular da yoxdur. bu mövzular platforma seçimindən çox asılıdır.
Cəmiyyətə suallar:
Mənim səviyyə planım nə dərəcədə adekvatdır? Nə silmək və ya əlavə etmək lazımdır?
Tezis kimi hansı layihəni tövsiyə edərdiniz?
Mənbə: www.habr.com