ડેટા એન્જિનિયર કોણ છે અને તમે કેવી રીતે બનશો?

ફરીથી નમસ્કાર! લેખનું શીર્ષક પોતે જ બોલે છે. અભ્યાસક્રમની શરૂઆતની અપેક્ષાએ ડેટા એન્જિનિયર અમે સૂચન કરીએ છીએ કે તમે સમજો કે ડેટા એન્જિનિયર કોણ છે. લેખમાં ઘણી ઉપયોગી લિંક્સ છે. ખુશ વાંચન.

ડેટા એન્જીનીયરીંગ તરંગને કેવી રીતે પકડવું અને તેને તમને પાતાળમાં ન ખેંચવા દેવાની એક સરળ માર્ગદર્શિકા.

એવું લાગે છે કે આ દિવસોમાં દરેક વ્યક્તિ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બનવા માંગે છે. પરંતુ ડેટા એન્જિનિયરિંગ વિશે શું? અનિવાર્યપણે, આ ડેટા વિશ્લેષક અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકનો એક પ્રકારનો સંકર છે; ડેટા એન્જિનિયર સામાન્ય રીતે વર્કફ્લો, પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સ અને ETL પ્રક્રિયાઓનું સંચાલન કરવા માટે જવાબદાર હોય છે.. આ કાર્યોના મહત્વને લીધે, આ હાલમાં એક અન્ય લોકપ્રિય વ્યાવસાયિક કલકલ છે જે સક્રિયપણે વેગ મેળવી રહ્યું છે.

ઉચ્ચ પગાર અને વિશાળ માંગ એ આ નોકરીને અત્યંત આકર્ષક બનાવે છે તેનો એક નાનો ભાગ છે! જો તમે હીરોની રેન્કમાં જોડાવા માંગતા હો, તો શીખવાનું શરૂ કરવામાં ક્યારેય મોડું થતું નથી. આ પોસ્ટમાં, મેં તમને તમારા પ્રથમ પગલાં લેવામાં મદદ કરવા માટે બધી જરૂરી માહિતી એકત્રિત કરી છે.

તો ચાલો પ્રારંભ કરીએ!

ડેટા એન્જિનિયરિંગ શું છે?

પ્રામાણિકપણે, આના કરતાં વધુ સારી સમજૂતી નથી:

"વૈજ્ઞાનિક નવો તારો શોધી શકે છે, પરંતુ તે એક પણ બનાવી શકતો નથી. તેણે તેના માટે કોઈ એન્જિનિયરને પૂછવું પડશે."

-ગોર્ડન લિન્ડસે ગ્લેગ

આમ, ડેટા એન્જિનિયરની ભૂમિકા ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે.

નામ સૂચવે છે તેમ, ડેટા એન્જિનિયરિંગ ડેટા સાથે સંબંધિત છે, એટલે કે તેની ડિલિવરી, સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગ. તદનુસાર, ઇજનેરોનું મુખ્ય કાર્ય ડેટા માટે વિશ્વસનીય ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પ્રદાન કરવાનું છે. જો આપણે જરૂરિયાતોના AI વંશવેલાને જોઈએ, તો ડેટા એન્જિનિયરિંગ પ્રથમ 2-3 તબક્કાઓ ધરાવે છે: સંગ્રહ, હિલચાલ અને સંગ્રહ, ડેટાની તૈયારી.

ડેટા એન્જિનિયર શું કરે છે?

મોટા ડેટાના આગમન સાથે, જવાબદારીનો અવકાશ નાટકીય રીતે બદલાઈ ગયો છે. જો અગાઉ આ નિષ્ણાતો ઈન્ફોર્મેટિકા ETL, Pentaho ETL, Talend જેવા ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને મોટી SQL ક્વેરી અને ડિસ્ટિલ ડેટા લખતા હતા, તો હવે ડેટા એન્જિનિયર્સની જરૂરિયાતો વધી ગઈ છે.

ડેટા એન્જિનિયરની જગ્યા માટે ખુલ્લી ખાલી જગ્યાઓ ધરાવતી મોટાભાગની કંપનીઓ નીચેની જરૂરિયાતો ધરાવે છે:

• SQL અને Python નું ઉત્તમ જ્ઞાન.
• ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ્સ, ખાસ કરીને એમેઝોન વેબ સેવાઓનો અનુભવ કરો.
• જાવા/સ્કેલાનું જ્ઞાન પ્રાધાન્ય.
• SQL અને NoSQL ડેટાબેસેસની સારી સમજણ (ડેટા મોડેલિંગ, ડેટા વેરહાઉસિંગ).

ધ્યાનમાં રાખો, આ ફક્ત આવશ્યક વસ્તુઓ છે. આ સૂચિમાંથી, એવું માની શકાય છે કે ડેટા એન્જિનિયર્સ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ અને બેકએન્ડના ક્ષેત્રના નિષ્ણાતો છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ કંપની વિવિધ સ્રોતોમાંથી મોટી માત્રામાં ડેટા જનરેટ કરવાનું શરૂ કરે છે, તો ડેટા એન્જિનિયર તરીકે તમારું કાર્ય માહિતીના સંગ્રહ, તેની પ્રક્રિયા અને સંગ્રહને ગોઠવવાનું છે.

આ કિસ્સામાં ઉપયોગમાં લેવાતા સાધનોની સૂચિ અલગ હોઈ શકે છે, તે બધું આ ડેટાના વોલ્યુમ, તેની પ્રાપ્તિની ઝડપ અને વિજાતીયતા પર આધારિત છે. મોટાભાગની કંપનીઓ મોટા ડેટા સાથે બિલકુલ વ્યવહાર કરતી નથી, તેથી કેન્દ્રીયકૃત ભંડાર તરીકે, કહેવાતા ડેટા વેરહાઉસ તરીકે, તમે સ્ક્રિપ્ટોના નાના સમૂહ સાથે એસક્યુએલ ડેટાબેઝ (PostgreSQL, MySQL, વગેરે) નો ઉપયોગ કરી શકો છો જે ડેટાને ફીડ કરે છે. વેરહાઉસ

ગૂગલ, એમેઝોન, ફેસબુક અથવા ડ્રૉપબૉક્સ જેવા આઇટી જાયન્ટ્સ પાસે ઉચ્ચ આવશ્યકતાઓ છે: પાયથોન, જાવા અથવા સ્કેલાનું જ્ઞાન.

• મોટા ડેટા સાથેનો અનુભવ: Hadoop, Spark, Kafka.
• અલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સનું જ્ઞાન.
• વિતરિત સિસ્ટમોની મૂળભૂત બાબતોને સમજવી.
• ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સ જેવા કે ટેબ્લો અથવા ઇલાસ્ટિક સર્ચ સાથેનો અનુભવ એક વત્તા હશે.

એટલે કે, મોટા ડેટા તરફ સ્પષ્ટ શિફ્ટ છે, એટલે કે ઉચ્ચ લોડ હેઠળ તેની પ્રક્રિયામાં. આ કંપનીઓએ સિસ્ટમ ફોલ્ટ સહિષ્ણુતા માટેની જરૂરિયાતો વધારી છે.

ડેટા એન્જિનિયર્સ વિ. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો

ઠીક છે, તે એક સરળ અને રમુજી સરખામણી હતી (વ્યક્તિગત કંઈ નથી), પરંતુ વાસ્તવમાં તે વધુ જટિલ છે.

પ્રથમ, તમારે જાણવું જોઈએ કે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જિનિયરની ભૂમિકાઓ અને કૌશલ્યોના વર્ણનમાં ઘણી અસ્પષ્ટતા છે. એટલે કે, સફળ ડેટા એન્જિનિયર બનવા માટે કઇ કૌશલ્યોની જરૂર છે તે અંગે તમે સરળતાથી મૂંઝવણમાં પડી શકો છો. અલબત્ત, ત્યાં અમુક કુશળતા છે જે બંને ભૂમિકાઓ સાથે ઓવરલેપ થાય છે. પરંતુ અસંખ્ય ડાયમેટ્રિકલી વિરોધી કુશળતા પણ છે.

ડેટા વિજ્ઞાન એ ગંભીર વ્યવસાય છે, પરંતુ અમે કાર્યાત્મક ડેટા વિજ્ઞાનની દુનિયા તરફ આગળ વધી રહ્યા છીએ જ્યાં પ્રેક્ટિશનરો તેમના પોતાના વિશ્લેષણ કરવા સક્ષમ છે. ડેટા પાઇપલાઇન્સ અને સંકલિત ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સને સક્ષમ કરવા માટે, તમારે ડેટા એન્જિનિયર્સની જરૂર છે, ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની નહીં.

શું ડેટા સાયન્ટિસ્ટ કરતાં ડેટા એન્જિનિયરની માંગ વધુ છે?

- હા, કારણ કે તમે ગાજરની કેક બનાવી શકો તે પહેલાં, તમારે પહેલા ગાજરને ભેગું કરવું, છાલવું અને સ્ટોક કરવું પડશે!

ડેટા એન્જિનિયર કોઈપણ ડેટા વૈજ્ઞાનિક કરતાં પ્રોગ્રામિંગને વધુ સારી રીતે સમજે છે, પરંતુ જ્યારે આંકડાની વાત આવે છે, તો તેનાથી વિરુદ્ધ સાચું છે.

પરંતુ ડેટા એન્જિનિયરનો ફાયદો અહીં છે:

તેના વિના, પ્રોટોટાઇપ મોડેલનું મૂલ્ય, જેમાં મોટાભાગે પાયથોન ફાઇલમાં ભયંકર ગુણવત્તાવાળા કોડનો ભાગ હોય છે, જે ડેટા વૈજ્ઞાનિક પાસેથી મેળવે છે અને કોઈક રીતે પરિણામ ઉત્પન્ન કરે છે, તે શૂન્ય તરફ વળે છે.

ડેટા એન્જિનિયર વિના, આ કોડ ક્યારેય પ્રોજેક્ટ બની શકશે નહીં અને વ્યવસાયની કોઈ સમસ્યા અસરકારક રીતે હલ થશે નહીં. ડેટા એન્જીનિયર આ બધાને પ્રોડક્ટમાં ફેરવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યો છે.

મૂળભૂત માહિતી ડેટા એન્જિનિયરને જાણવી જોઈએ

તેથી, જો આ નોકરી તમારામાં પ્રકાશ લાવે છે અને તમે ઉત્સાહી છો - તો તમે તેને શીખી શકો છો, તમે બધી જરૂરી કુશળતામાં નિપુણતા મેળવી શકો છો અને ડેટા એન્જિનિયરિંગના ક્ષેત્રમાં વાસ્તવિક રોક સ્ટાર બની શકો છો. અને, હા, તમે પ્રોગ્રામિંગ કૌશલ્ય અથવા અન્ય તકનીકી જ્ઞાન વિના પણ આને ખેંચી શકો છો. તે મુશ્કેલ છે, પરંતુ શક્ય છે!

પ્રથમ પગલાં શું છે?

તમારે શું છે તેનો સામાન્ય ખ્યાલ હોવો જોઈએ.

સૌ પ્રથમ, ડેટા એન્જિનિયરિંગ કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનનો સંદર્ભ આપે છે. વધુ વિશિષ્ટ રીતે, તમારે કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સને સમજવું આવશ્યક છે. બીજું, ડેટા એન્જીનિયરો ડેટા સાથે કામ કરતા હોવાથી, ડેટાબેસેસના સિદ્ધાંતો અને તેના અંતર્ગત રહેલા માળખાને સમજવું જરૂરી છે.

ઉદાહરણ તરીકે, પરંપરાગત બી-ટ્રી એસક્યુએલ ડેટાબેઝ બી-ટ્રી ડેટા સ્ટ્રક્ચર પર આધારિત છે, તેમજ આધુનિક વિતરિત રિપોઝીટરીઝમાં, એલએસએમ-ટ્રી અને હેશ કોષ્ટકોના અન્ય ફેરફારો.

*આ પગલાં એક મહાન લેખ પર આધારિત છે આદિલ્યા ખાશ્તામોવા. તેથી, જો તમે રશિયન જાણો છો, તો આ લેખકને ટેકો આપો અને વાંચો તેની પોસ્ટ.

1. અલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ

યોગ્ય ડેટા સ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરવાથી એલ્ગોરિધમના પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો થઈ શકે છે. આદર્શ રીતે, આપણે બધાએ અમારી શાળાઓમાં ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ વિશે શીખવું જોઈએ, પરંતુ આ ભાગ્યે જ ક્યારેય આવરી લેવામાં આવ્યું છે. કોઈ પણ સંજોગોમાં, પરિચિત થવામાં ક્યારેય મોડું થતું નથી.
તેથી ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ શીખવા માટે અહીં મારા મનપસંદ મફત અભ્યાસક્રમો છે:

• સરળથી જટિલ સુધી: ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ (ઉડેમી)
• અલ્ગોરિધમ્સ, ભાગ I (કોર્સેરા)
• અલ્ગોરિધમ્સ, ભાગ II (કોર્સેરા)

પ્લસ અલ્ગોરિધમ્સ પર થોમસ કોરમેનના ઉત્તમ કાર્ય વિશે ભૂલશો નહીં - અલ્ગોરિધમનો પરિચય. જ્યારે તમારે તમારી યાદશક્તિને તાજી કરવાની જરૂર હોય ત્યારે આ સંપૂર્ણ સંદર્ભ છે.

• તમારી કુશળતા સુધારવા માટે, ઉપયોગ કરો લીટકોડ.

તમે યુટ્યુબ પર કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટીના અદ્ભુત વિડિઓઝ સાથે ડેટાબેઝની દુનિયામાં પણ ડાઇવ કરી શકો છો:

• ડેટાબેઝ સિસ્ટમ્સનો પરિચય.
• અદ્યતન ડેટાબેઝ સિસ્ટમ્સ.

2. SQL શીખો

આપણું આખું જીવન ડેટા છે. અને ડેટાબેઝમાંથી આ ડેટા કાઢવા માટે, તમારે તેની સાથે સમાન ભાષા "બોલવાની" જરૂર છે.

SQL (સ્ટ્રક્ચર્ડ ક્વેરી લેંગ્વેજ) એ ડેટા ડોમેનમાં સંચારની ભાષા છે. કોઈપણ શું કહે છે તે ધ્યાનમાં લીધા વિના, SQL જીવ્યું છે, જીવંત છે અને ખૂબ લાંબા સમય સુધી જીવશે.

જો તમે લાંબા સમયથી વિકાસમાં છો, તો તમે કદાચ નોંધ્યું હશે કે SQL ના નિકટવર્તી મૃત્યુ વિશેની અફવાઓ સમયાંતરે પોપ અપ થાય છે. ભાષા 70 ના દાયકાની શરૂઆતમાં વિકસાવવામાં આવી હતી અને હજુ પણ વિશ્લેષકો, વિકાસકર્તાઓ અને ફક્ત ઉત્સાહીઓમાં ખૂબ જ લોકપ્રિય છે.
SQL ના જ્ઞાન વિના ડેટા એન્જિનિયરિંગમાં કરવાનું કંઈ નથી કારણ કે તમારે ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે અનિવાર્યપણે ક્વેરી બનાવવા પડશે. બધા આધુનિક મોટા ડેટા વેરહાઉસ એસક્યુએલને સપોર્ટ કરે છે:

• એમેઝોન રેડશીફ્ટ
• એચપી વર્ટીકા
• ઓરેકલ
• SQL સર્વર

... અને અન્ય ઘણા.

HDFS જેવી ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ સિસ્ટમ્સમાં સંગ્રહિત ડેટાના મોટા સ્તરનું વિશ્લેષણ કરવા માટે, એસક્યુએલ એન્જિનની શોધ કરવામાં આવી હતી: અપાચે હાઇવ, ઇમ્પાલા, વગેરે. જુઓ, તે ક્યાંય જતું નથી.

SQL કેવી રીતે શીખવું? ફક્ત વ્યવહારમાં કરો.

આ કરવા માટે, હું એક ઉત્તમ ટ્યુટોરીયલ તપાસવાની ભલામણ કરીશ, જે, માર્ગ દ્વારા, મફત છે મોડ એનાલિટિક્સ.

1. મધ્યવર્તી SQL
2. SQL માં ડેટા જોડાવું

શું આ અભ્યાસક્રમોને વિશેષ બનાવે છે તે એ છે કે તેમની પાસે ઇન્ટરેક્ટિવ વાતાવરણ છે જ્યાં તમે તમારા બ્રાઉઝરમાં જ SQL ક્વેરીઝ લખી અને ચલાવી શકો છો. સંસાધન આધુનિક એસક્યુએલ અનાવશ્યક રહેશે નહીં. અને તમે આ જ્ઞાનને લાગુ કરી શકો છો લીટકોડ કાર્યો ડેટાબેસેસ વિભાગમાં.

3. Python અને Java/Scala માં પ્રોગ્રામિંગ

તમારે પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ ભાષા કેમ શીખવી જોઈએ, મેં લેખમાં પહેલેથી જ લખ્યું છે Python vs R. AI, ML અને ડેટા સાયન્સ માટે શ્રેષ્ઠ સાધન પસંદ કરવું. જ્યારે જાવા અને સ્કેલાની વાત આવે છે, ત્યારે વિશાળ માત્રામાં ડેટા સ્ટોર કરવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટેના મોટાભાગનાં સાધનો આ ભાષાઓમાં લખાયેલા છે. દાખ્લા તરીકે:

• અપાચે કાફકા (સ્કેલા)
• Hadoop, HDFS (જાવા)
• અપાચે સ્પાર્ક (સ્કેલા)
• અપાચે કેસાન્ડ્રા (જાવા)
• HBase (જાવા)
• અપાચે મધપૂડો (જાવા)

આ ટૂલ્સ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજવા માટે, તમારે તે ભાષાઓ જાણવાની જરૂર છે જેમાં તે લખાયેલ છે. સ્કેલાનો કાર્યાત્મક અભિગમ તમને સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગ સમસ્યાઓને અસરકારક રીતે ઉકેલવા દે છે. પાયથોન, કમનસીબે, ઝડપ અને સમાંતર પ્રક્રિયાની બડાઈ કરી શકતા નથી. સામાન્ય રીતે, સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટેના અભિગમોની પહોળાઈ માટે ઘણી ભાષાઓ અને પ્રોગ્રામિંગ દાખલાઓનું જ્ઞાન સારું છે.

સ્કાલા ભાષામાં ડાઇવ કરવા માટે, તમે વાંચી શકો છો સ્કેલામાં પ્રોગ્રામિંગ ભાષાના લેખક તરફથી. ટ્વિટરે એક સારી પ્રારંભિક માર્ગદર્શિકા પણ પ્રકાશિત કરી - સ્કાલા શાળા.

પાયથોન માટે, હું માનું છું અસ્ખલિત પાયથોન શ્રેષ્ઠ મધ્યમ સ્તરનું પુસ્તક.

4. મોટા ડેટા સાથે કામ કરવા માટેના સાધનો

મોટા ડેટાની દુનિયામાં સૌથી વધુ લોકપ્રિય સાધનોની સૂચિ અહીં છે:

• અપાચે સ્પાર્ક
• અપાચે કાફકા
• Apache Hadoop (HDFS, HBase, Hive)
• અપાચે કેસેન્દ્રા

તમે આ અમેઝિંગમાં મોટા ડેટા બ્લોક્સ બનાવવા વિશે વધુ માહિતી મેળવી શકો છો ઇન્ટરેક્ટિવ વાતાવરણ. સૌથી વધુ લોકપ્રિય સાધનો સ્પાર્ક અને કાફકા છે. તેઓ ચોક્કસપણે અભ્યાસ કરવા યોગ્ય છે, તેઓ અંદરથી કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજવાની સલાહ આપવામાં આવે છે. જય ક્રેપ્સ (કાફકાના સહ-લેખક) એ 2013 માં એક સ્મારક કૃતિ પ્રકાશિત કરી લોગ: દરેક સોફ્ટવેર ડેવલપરને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા એકત્રીકરણ એબ્સ્ટ્રેક્શન વિશે શું જાણવું જોઈએમાર્ગ દ્વારા, આ તાલમડના મુખ્ય વિચારોનો ઉપયોગ અપાચે કાફકા બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો.

• Hadoop પરિચય હોઈ શકે છે માસ્ટરિંગ હાડુપ માટે સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા (મફત).
• મારા માટે અપાચે સ્પાર્ક માટે સૌથી વ્યાપક માર્ગદર્શિકા છે - સ્પાર્ક: સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા.

5. ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ

ઓછામાં ઓછા એક ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મનું જ્ઞાન ડેટા એન્જિનિયરની સ્થિતિ માટે અરજદારો માટે મૂળભૂત આવશ્યકતાઓની સૂચિમાં છે. એમ્પ્લોયરો એમેઝોન વેબ સેવાઓને પસંદ કરે છે, જેમાં ગૂગલનું ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ બીજા સ્થાને છે અને માઈક્રોસોફ્ટ એઝ્યુર ટોચના ત્રણ સ્થાને છે.

તમારી પાસે Amazon EC2, AWS Lambda, Amazon S3, DynamoDB નું સારું જ્ઞાન હોવું જોઈએ.

6. વિતરિત સિસ્ટમો

મોટા ડેટા સાથે કામ કરવું એ સ્વતંત્ર રીતે ઓપરેટિંગ કમ્પ્યુટર્સના ક્લસ્ટરોની હાજરી સૂચવે છે, જે વચ્ચે નેટવર્ક દ્વારા સંચાર થાય છે. ક્લસ્ટર જેટલું મોટું છે, તેના સભ્ય ગાંઠોની નિષ્ફળતાની સંભાવના વધારે છે. એક મહાન ડેટા વૈજ્ઞાનિક બનવા માટે, તમારે વિતરિત સિસ્ટમો માટેની સમસ્યાઓ અને હાલના ઉકેલોને સમજવાની જરૂર છે. આ વિસ્તાર જૂનો અને જટિલ છે.

એન્ડ્રુ ટેનેનબૉમને આ ક્ષેત્રમાં અગ્રણી ગણવામાં આવે છે. જેઓ સિદ્ધાંતથી ડરતા નથી, હું તેના પુસ્તકની ભલામણ કરું છું "વિતરિત સિસ્ટમ્સ", તે નવા નિશાળીયા માટે ભયાવહ લાગે છે, પરંતુ તે ખરેખર તમારી કુશળતાને સુધારવામાં મદદ કરશે.

હું માનું છું માર્ટિન ક્લેપમેન દ્વારા ડેટા-સઘન એપ્લિકેશનો ડિઝાઇન કરવી શ્રેષ્ઠ પરિચય પુસ્તક. માર્ગ દ્વારા, માર્ટિન પાસે અદ્ભુત છે બ્લોગ. તેમનું કાર્ય મોટા ડેટાને સ્ટોર કરવા અને પ્રોસેસ કરવા માટે આધુનિક ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર બનાવવા વિશે જ્ઞાનને વ્યવસ્થિત કરવામાં મદદ કરશે.
જે લોકો વિડિયો જોવાનું પસંદ કરે છે તેમના માટે યુટ્યુબ પર એક કોર્સ છે વિતરિત કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ.

7. ડેટા પાઇપલાઇન્સ

ડેટા પાઇપલાઇન્સ એવી વસ્તુ છે જેના વિના તમે ડેટા એન્જિનિયર તરીકે જીવી શકતા નથી.

મોટાભાગના સમયે, ડેટા એન્જિનિયર કહેવાતી ડેટા પાઇપલાઇન બનાવે છે, એટલે કે, તે એક જગ્યાએથી બીજી જગ્યાએ ડેટા પહોંચાડવા માટેની પ્રક્રિયા બનાવે છે. આ વૈવિધ્યપૂર્ણ સ્ક્રિપ્ટ્સ હોઈ શકે છે જે બાહ્ય સેવાના API પર જાય છે અથવા SQL ક્વેરી બનાવે છે, ડેટામાં વધારો કરે છે અને તેને કેન્દ્રિય સ્ટોર (ડેટા વેરહાઉસ) અથવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્ટોર (ડેટા લેક્સ) માં મૂકે છે.

સારાંશ માટે: ડેટા એન્જિનિયર માટે મૂળભૂત ચેકલિસ્ટ

સારાંશ માટે, નીચેનાની સારી સમજ જરૂરી છે:

• માહિતી સિસ્ટમો;
• સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ (Agile, DevOps, ડિઝાઇન ટેકનિક, SOA);
• વિતરિત સિસ્ટમો અને સમાંતર પ્રોગ્રામિંગ;
• ડેટાબેઝ ફંડામેન્ટલ્સ - આયોજન, ડિઝાઇન, ઓપરેશન અને મુશ્કેલીનિવારણ;
• પ્રયોગોની ડિઝાઇન - ખ્યાલોને સાબિત કરવા, વિશ્વસનીયતા, સિસ્ટમની કામગીરી નક્કી કરવા અને સારા ઉકેલો ઝડપથી પહોંચાડવા માટે વિશ્વસનીય માર્ગો વિકસાવવા માટે A/B પરીક્ષણો.

ડેટા એન્જીનીયર બનવા માટેની આ માત્ર થોડીક આવશ્યકતાઓ છે, તેથી ડેટા સિસ્ટમ્સ, માહિતી પ્રણાલીઓ, સતત ડિલિવરી/ડિપ્લોયમેન્ટ/એકીકરણ, પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ અને અન્ય કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન વિષયો (બધા વિષય ક્ષેત્રો નહીં) શીખો અને સમજો.

અને છેલ્લે, છેલ્લી પણ ખૂબ જ અગત્યની વાત હું કહેવા માંગુ છું.

ડેટા એન્જિનિયરિંગ બનવાનો માર્ગ એટલો સરળ નથી જેટલો લાગે છે. તે માફ કરતો નથી, તે હતાશ કરે છે, અને તમારે આ માટે તૈયાર રહેવું જોઈએ. આ પ્રવાસની કેટલીક ક્ષણો તમને હાર માની લેવા દબાણ કરી શકે છે. પરંતુ આ વાસ્તવિક કાર્ય અને શીખવાની પ્રક્રિયા છે.

ફક્ત તેને શરૂઆતથી સુગરકોટ કરશો નહીં. મુસાફરીનો આખો મુદ્દો એ છે કે શક્ય તેટલું શીખવું અને નવા પડકારો માટે તૈયાર રહેવું.
અહીં એક સરસ ચિત્ર છે જે મને મળ્યું છે જે આ મુદ્દાને સારી રીતે સમજાવે છે:

અને હા, બર્નઆઉટ અને આરામ ટાળવાનું યાદ રાખો. આ પણ ખૂબ મહત્વનું છે. સારા નસીબ!

મિત્રો તમને લેખ વિશે શું લાગે છે? અમે તમને આમંત્રિત કરીએ છીએ મફત વેબિનાર, જે આજે 20.00 વાગ્યે થશે. વેબિનાર દરમિયાન, અમે એક નાની કંપની અથવા સ્ટાર્ટઅપ માટે ન્યૂનતમ ખર્ચે અસરકારક અને માપી શકાય તેવી ડેટા પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમ કેવી રીતે બનાવી શકાય તેની ચર્ચા કરીશું. પ્રેક્ટિસ તરીકે, અમે Google ક્લાઉડ ડેટા પ્રોસેસિંગ ટૂલ્સથી પરિચિત થઈશું. તમે જુઓ!

સોર્સ: www.habr.com