{"id":55327,"date":"2020-01-18T00:00:00","date_gmt":"2020-01-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer"},"modified":"2020-02-18T14:03:26","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:26","slug":"samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"K\u00f5ige n\u00f5udlikumad oskused data engineer'i ametis","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Vastavalt 2019. aasta statistika<\/a><\/noindex>, data engineer on hetkel amet, mille n\u00f5udlus kasvab kiiremini kui teiste. Data engineer m\u00e4ngib organisatsioonides kriitilist rolli - loob ja hoiab t\u00f6\u00f6korras andmepipe ja andmebaase, mida kasutatakse andmete t\u00f6\u00f6tlemiseks, transformeerimiseks ja salvestamiseks. Milliseid oskusi on selle ametikoha esindajatel k\u00f5ige rohkem vaja? Kas nimekiri erineb sellest, mida n\u00f5utakse data scientistidelt? K\u00f5ike seda saate lugeda minu artiklist.<\/p>\n

Anal\u00fc\u00fcsisin data engineer'i ametikoha pakkumisi sellisel kujul, nagu need on jaanuaris 2020, et m\u00f5ista, millised tehnoloogilised oskused on k\u00f5ige populaarsemad. Seej\u00e4rel v\u00f5rreldasin saadud tulemusi data scientist'i ametikoha pakkumistega - see n\u00e4itas m\u00f5ningaid huvitavaid erinevusi.<\/p>\n

L\u00e4heme ilma pikkade eess\u00f5nadeta edasi - siin on k\u00fcmme tehnoloogiat, mida mainitakse ametipakkumistes k\u00f5ige sagedamini:<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Tehnoloogiate mainimised data engineer'i ametikohtadel 2020. aastal<\/i><\/p>\n

Hakkame m\u00f5tlema.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Data engineer'i kohustused<\/h4>\n

\nT\u00e4nap\u00e4eval on data engineer'ite t\u00f6\u00f6 organisatsioonides \u00e4\u00e4rmiselt oluline - need inimesed vastutavad informatsiooni salvestamise eest ja muudavad selle selliseks, et teised t\u00f6\u00f6tajad saaksid sellega t\u00f6\u00f6tada. Data engineer'id loonud andmepipe, et korraldada andmete hankimist paljusid allikaid, kas voolu- v\u00f5i partiiandmetena. Edasi toimetavad pipe teevad andmete v\u00e4ljav\u00f5tmise, transformeerimise ja laadimise operatsioone (teisis\u00f5nu ETL-protsessid), muutes andmed edasiseks kasutamiseks sobivamaks. Seej\u00e4rel edastatakse andmed anal\u00fc\u00fctikutele ja data scientist'idele s\u00fcgavamaks t\u00f6\u00f6tlemiseks. L\u00f5puks j\u00f5uavad andmed oma teekonnal info paneelidele, aruannetesse ja masin\u00f5ppe mudelitesse.<\/p>\n

Otsisin teavet, mis v\u00f5imaldaks j\u00e4reldada, millised tehnoloogiad on data engineer'i t\u00f6\u00f6s hetkel k\u00f5ige n\u00f5utumad.<\/p>\n

Meetodid<\/h4>\n

\nKogusin teavet kolmest t\u00f6\u00f6otsingu saidist - SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> ja Monster<\/a><\/noindex> ja vaatasin, milliseid m\u00e4rks\u00f5nu koostatakse koos \u00abdata engineer\u00bb ametikohtadega USA elanikud. Selleks kasutasin kahte Python'i raamatukogu - Requests<\/a><\/noindex> ja Beautiful Soup<\/a><\/noindex>. Kaasa arvesse v\u00f5etud m\u00e4rks\u00f5nade hulka kuulusid nii need, mis olid varasemas loendis andmeanal\u00fc\u00fctiku ametikoha anal\u00fc\u00fcsi jaoks, kui ka need, mille valisin k\u00e4sitsi, lugedes andmeinseneride ametipakkumisi. LinkedIn ei olnud \u00fchegi allikana, kuna mind on seal p\u00e4rast eelmisi andmete kogumise katseid blokeeritud.<\/p>\n

Iga m\u00e4rks\u00f5na puhul arvutasin, kui suur protsent vastab k\u00f5igi tekstide koguarvule igal saidil eraldi ja seej\u00e4rel arvutasin kolme allika keskmise.<\/p>\n

tulemused n\u00e4itasid ainult nelja ebaolulise koodibloki kattuvust, mis olid tingitud POSIX ja ANSI C n\u00f5uetest.<\/h4>\n

\nAllpool on esitatud kolmk\u00fcmmend tehnilist terminit andmeinseneri valdkonnast, millel on k\u00f5ige k\u00f5rgemad n\u00e4itajad k\u00f5igil kolmel ametipakkumiste saidil.<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Siin on samad numbrid, kuid esitatud tabelina:<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Liigume edasi.<\/p>\n

Tulemuste \u00fclevaade<\/b><\/p>\n

Nii SQL kui ka Python esinevad enam kui kahes kolmandikus kaalutud ametipakkumistes. Just neid kaht tehnoloogiat on m\u00f5istlik k\u00f5igepealt \u00f5ppida. Python<\/a><\/noindex> \u2013 v\u00e4ga populaarne programmeerimiskeel, mida kasutatakse andmete t\u00f6\u00f6tlemiseks, veebisaitide loomiseks ja skriptide kirjutamiseks. SQL<\/a><\/noindex> t\u00e4hendab struktureeritud p\u00e4ringute keelt; see t\u00e4hendab standardit, mida rakendab hulk keeli, ja seda kasutatakse andmete v\u00e4ljav\u00f5tmiseks suheline andmebaasidest. See on juba ammu olemas ja on t\u00f5estanud oma suure vastupidavusega.<\/p>\n

Spark'i mainitakse umbes pooltes ametipakkumistes. Apache Spark<\/a><\/noindex> \u2013 see on \"\u00fchtne anal\u00fc\u00fcsimootor suurte andmete t\u00f6\u00f6tlemiseks, millel on sisseehitatud moodulid voogedastamiseks, SQL-iks, masin\u00f5ppeks ja graafide t\u00f6\u00f6tlemiseks\". See on eriti populaarne nende seas, kes t\u00f6\u00f6tavad suurte andmebaasidega.<\/p>\n

AWS esindab umbes 45% ametipakkumiste tekstidest. See on Amazoni pilveteenuste platvorm; sellel on suurim turuosa k\u00f5igi pilveplatvormide seas.
\nJ\u00e4rgnevad Java ja Hadoop \u2013 veidi \u00fcle 40% kumbki. Java<\/a><\/noindex> \u2013 laialdaselt levinud, lahingutes t\u00f5estatud keel, mis 2019. aasta Stack Overflow arendajate k\u00fcsitlusel<\/a><\/noindex> oli k\u00fcmnendal kohal keelte seas, mis tekitavad programmeerijates \u00f5udust. Vastupidiselt sellele oli Python teisel kohal keelte seas, mis on k\u00f5ige armastatumad. Java keelt juhib Oracle ja k\u00f5ik, mida selle kohta teadma peab, on v\u00f5imalik m\u00f5ista selle ametliku lehe ekraanipildist jaanuarist 2020.<\/p>\n

\"K\u00f5ige
\n
\nJustkui oleksin s\u00f5itnud ajamasinaga<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> kasutab MapReduce tarkvaramudelit serveriklastritega suurte andmete jaoks. Praegu hakatakse sellest mudelist \u00fcha enam loobuma.<\/p>\n

Edasi n\u00e4eme Hive'i, Scala, Kafka ja NoSQL \u2013 iga tehnoloogia mainitakse veerandi esitatud t\u00f6\u00f6kuulutustes. Apache Hive on andmehoidla programm, mis \"lihtsustab suurte andmekogumite lugemist, kirjutamist ja haldamist jaotatud hoidlates, kasutades SQL-i.\" Scala<\/a><\/noindex> on programmeerimiskeel, mida kasutatakse aktiivselt suurte andmete t\u00f6\u00f6tlemisel. Eelk\u00f5ige loodi Spark Scala-keeles. Mainitud hirmu\u00e4ratavate keelte edetabelis on Scala \u00fcheteistk\u00fcmnendal kohal. Apache Kafka<\/a><\/noindex> on jaotatud platvorm voogedastuste t\u00f6\u00f6tlemiseks. See on v\u00e4ga populaarne andmevoogude edastamise vahendina.<\/p>\n

NoSQL andmebaasid<\/a><\/noindex> seavad end vastu SQL-ile. Need erinevad selle poolest, et nad ei ole relaatsioonilised, ei ole struktureeritud ja omavad horisontaalset skaleeritavust. NoSQL on saavutanud teatava populaarsuse, kuid selle l\u00e4henemise vastuoluline vaimustus, sealhulgas ennustused, et see asendab SQL-i kui domineerivat salvestusparadigmat, tundub olevat m\u00f6\u00f6das.<\/p>\n

V\u00f5rdlus terminitega, mis esinevad data scientist'i t\u00f6\u00f6kuulutustes<\/h4>\n

\nSiin on kolmk\u00fcmmend tehnoloogiat, mis on t\u00f6\u00f6andjate seas data science'i valdkonnas k\u00f5ige levinumad. Selle nimekirja sain sama meetodi abil, mida kirjeldasin \u00fclal data engineering'i jaoks.<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

T\u00f6\u00f6tlemistehnoloogiate mainimised data scientist t\u00f6\u00f6kuulutustes 2020. aastal<\/i><\/p>\n

\u00dcldiselt on t\u00f6\u00f6kuulutusi v\u00f5rreldes varasema komplektiga rohkem 28% (12,013 v\u00f5rreldes 9,396). Vaatame, milliseid tehnolooge esineb data scientist'i t\u00f6\u00f6kuulutustes harvemini kui data engineer'i omad.<\/p>\n

Rohkem populaarsed data engineering'is<\/b><\/p>\n

Allpool oleval graafikul on n\u00e4idatud m\u00e4rks\u00f5nad, mille keskmine erinevus v\u00e4\u00e4rtustes on \u00fcle 10% v\u00f5i v\u00e4hem kui -10%.<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Suurimad erinevused m\u00e4rks\u00f5nade sageduses data engineer'i ja data scientist'i vahel<\/i><\/p>\n

K\u00f5ige olulisemat kasvu n\u00e4itab AWS: data engineering'is esineb see 25% sagedamini kui data science'is (umbes 45% ja 20% koguarvust t\u00f6\u00f6kuulutustes vastavalt). Erinevus on m\u00e4rgatav!<\/p>\n

Siin on samad andmed veidi teistsuguses esituses \u2013 graafikul on sama m\u00e4rks\u00f5na tulemused data engineer'i ja data scientist'i t\u00f6\u00f6kuulutustes k\u00f5rvuti.<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Suurimad erinevused m\u00e4rks\u00f5nade sageduses data engineer'i ja data scientist'i vahel<\/i><\/p>\n

J\u00e4rgmine suur h\u00fcpe, mida ma m\u00e4rkasin, oli Sparkis \u2013 data engineer peab sageli t\u00f6\u00f6tama suurte andmete kallal. Kafka<\/a><\/noindex> t\u00f5usis samuti 20%, mis t\u00e4hendab peaaegu neljakordset suurenemist v\u00f5rreldes data scientist'i ametikohtadega. Andmete edastamine on \u00fcks peamisi data engineer'i \u00fclesandeid. L\u00f5puks oli mainimiste arv Java, NoSQL, Redshift, SQL ja Hadoop valdkonnas data engineeringus 15% suurem.<\/p>\n

Muutuv populaarsus data engineeringus<\/b><\/p>\n

Vaadakem n\u00fc\u00fcd, millised tehnoloogiad on data engineer'i ametikohtades v\u00e4hem populaarsed.
\nK\u00f5ige j\u00e4rsem langus v\u00f5rreldes data science'i valdkonnaga toimus R<\/a><\/noindex>: seal esines see umbes 56% ametikohtadest, siin \u2013 ainult 17%. Muljetavaldav. R on programmeerimiskeel, mida eelistavad teadlased ja statistikud ning see on ka kohtunud hirmu\u00e4ratavate keelte edetabelis kahel kohal.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> esineb data engineer'i ametikohtades tunduvalt harvemini \u2013 vahe on 14%. SAS on patenteeritud keel, mis on m\u00f5eldud statistika ja andmetega t\u00f6\u00f6tamiseks. Huvi pakkub see, et minu uurimuse tulemuste p\u00f5hjal data scientist'ide ametikohtade kohta<\/a><\/noindex>, on see viimasel ajal tugevalt kaotanud positsioone \u2013 rohkem kui \u00fckski teine tehnoloogia.<\/p>\n

N\u00f5utud nii data engineeringus kui ka data science'is<\/b><\/p>\n

On oluline m\u00e4rkida, et kahe andmestiku top k\u00fcmnes kohas kattuvad kaheksast k\u00fcmnest. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive ja Scala kuuluvad k\u00fcmnesse nii data engineeringu kui ka data science'i valdkonnas. Alloleval grafiikul n\u00e4ete viisteist k\u00f5ige populaarsemat tehnoloogiat data engineer'ite t\u00f6\u00f6andjate seas, koos nende n\u00e4itajate ja data scientist'ide ametikohtadega.<\/p>\n

\"K\u00f5ige<\/p>\n

Soovitused<\/h4>\n

\nKui soovite tegutseda data engineeringus, soovitaksin teil \u00f5ppida j\u00e4rgmisi tehnoloogiaid \u2013 loetlen neid ligikaudse prioriteedi j\u00e4rjekorras.<\/p>\n

Uurige SQLi. Soovitan teil PostgreSQL'i, kuna sellel on avatud l\u00e4htekood, suur populaarsus kogukonnas ja see on kasvufaasis. Kuidas keelt kasutada, saate teada raamatust My Memorable SQL \u2013 selle prooviversioon on saadaval siin<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Valige Python, isegi mitte k\u00f5ige tipptasemekamalt. Raamat My Memorable Python on m\u00f5eldud just algajatele. Seda saab osta Amazon<\/a><\/noindex>, elektroonilise koopia v\u00f5i f\u00fc\u00fcsilise, teie valik, v\u00f5i alla laadida pdf v\u00f5i epub formaadis sellelt veebisaidilt<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Kui olete Pythoniga tuttav, minge edasi pandasisse \u2013 Python'i teeki, mida kasutatakse andmete puhastamiseks ja t\u00f6\u00f6tlemiseks. Kui teie eesm\u00e4rk on t\u00f6\u00f6tada ettev\u00f5ttes, kus on vajalik Python'i oskus (ja neid on enamus), v\u00f5ite kindel olla, et pandas'e tundmine eeldatakse automaatselt. Ma l\u00f5petan praegu sissejuhatavat juhendit pandas'e kasutamiseks \u2013 v\u00f5ite tellida<\/a><\/noindex>, et mitte j\u00e4\u00e4da ilma selle v\u00e4ljaandmisest.<\/p>\n

Valige AWS. Kui soovite saada andmeinseneriks, ei saa te ilma pilveteenustega hakkama, ja AWS on neist k\u00f5ige populaarsem. Mina leidsin, et kursused Linux Academy<\/a><\/noindex>, kui \u00f5ppisin andmeinsenerit\u00f6\u00f6d Google Cloudis<\/a><\/noindex>, usun, et ka AWS-i kohta on neil head materjalid.<\/p>\n

Kui olete juba kogu selle loendi selgeks saanud ja soovite veelgi oma v\u00e4\u00e4rtust t\u00f6\u00f6andjate silmis t\u00f5sta kui andmeinsener, soovitan lisada Apache Spark'i suurandmete t\u00f6\u00f6tlemiseks. Kuigi minu uurimus andmeanal\u00fc\u00fctikute t\u00f6\u00f6kohtade kohta n\u00e4itas huvi langust, ilmub see andmeinseneride seas siiski peaaegu igas teises kuulutuses.<\/p>\n

L\u00f5petuseks<\/h4>\n

\nLoodan, et see \u00fclevaade k\u00f5ige n\u00f5utumatest tehnoloogiatest andmeinseneride jaoks oli teile kasulik. Kui olete huvitatud andmeanal\u00fc\u00fctikute t\u00f6\u00f6v\u00f5imalustest, lugege teist mu artikkel<\/a><\/noindex>. Edu katsetamisel!
\n
Allikas: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445. Data engineer \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u2013 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b \u0438 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c? \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-55327","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47 K\u00f5ige n\u00f5utumad oskused andmeinseneri ametis | ProHoster","description":"2019. aasta statistika kohaselt on andmeinsener sel hetkel k\u00f5ige n\u00f5utuma ametikoha seas.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 data engineer | ProHoster","og:description":"\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-01-17T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:03:26+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"55327","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 13:45:53","updated":"2022-09-30 07:37:35","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=55327"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=55327"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=55327"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=55327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}