Tsarin daidaitawa don samun sana'a Injiniya Data

A cikin shekaru takwas da suka gabata ina aiki a matsayin mai sarrafa ayyuka (Ba na rubuta lamba a wurin aiki), wanda a zahiri ya yi mummunan tasiri ga baya na fasaha. Na yanke shawarar rufe gibin fasaha na kuma in sami aikin injiniyan bayanai. Babban fasaha na Injiniyan Bayanai shine ikon tsarawa, ginawa, da kula da wuraren ajiyar bayanai.

Na yi shirin horo, ina tsammanin zai zama da amfani ba kawai a gare ni ba. Shirin ya mayar da hankali kan kwasa-kwasan karatun kai. Ana ba da fifiko ga darussan kyauta cikin harshen Rashanci.

Sashe:

• Algorithms da tsarin bayanai. Sashe na maɓalli. Koyi shi kuma komai zai yi aiki kuma. Yana da mahimmanci don samun hannunka akan lambar kuma amfani da mahimman tsari da algorithms.
• Ma'ajiyar bayanai da ma'ajin bayanai, Ilimin Kasuwanci. Muna motsawa daga algorithms zuwa adana bayanai da sarrafawa.
• Hadoop da Big Data. Lokacin da ba a haɗa bayanan bayanan akan rumbun kwamfutarka ba, ko kuma lokacin da ake buƙatar bincika bayanan, amma Excel ba zai iya ɗaukar su ba, manyan bayanai sun fara. A ra'ayina, ya zama dole a ci gaba zuwa wannan sashe kawai bayan zurfafa nazarin abubuwan biyu da suka gabata.

Algorithms da tsarin bayanai

A cikin shirina, na haɗa da koyon Python, maimaitu tushen ilimin lissafi da algorithmization.

• Programming a Python
• Python: Basics and Applications
• Algebra na layi
• Likbez akan ilimin lissafi mai hankali
• Algorithms: ka'idar da aiki. Hanyoyin
• Algorithms: ka'idar da aiki. Tsarin Bayanai

Ma'ajiyar bayanai da ma'ajin bayanai, Ilimin Kasuwanci

• Littafi: Martin Kleppman - Aikace-aikace masu kayatarwa. Shirye-shiryen, daidaitawa, tallafi. Littafin ya bayyana yadda nau'ikan bayanai daban-daban ke aiki, aiwatar da su daga ciki, iyakancewa da zaɓuɓɓuka dangane da aikin.
• Gabatarwa zuwa bayanan bayanai
• Shiga cikin DBMS
• Gabatarwa zuwa bayanan bayanan da ba na alaƙa ba

Batutuwan da suka danganci ginin ɗakunan ajiya na bayanai, ETL, OLAP cubes sun dogara sosai ga kayan aikin, don haka ban ba da hanyoyin haɗi zuwa darussa a cikin wannan takaddar ba. Yana da kyau a yi nazarin irin waɗannan tsarin lokacin aiki akan wani aiki na musamman a cikin wani kamfani. Don sanin ETL, kuna iya gwadawa Haɗuwa ko Gunadan iska.

A ra'ayina, yana da mahimmanci a yi nazarin tsarin ƙirar Data Vault na zamani mahada 1, mahada 2. Kuma mafi kyawun hanyar koyan shi shine ɗaukar shi da aiwatar da shi tare da misali mai sauƙi. Akwai misalan aiwatar da Vault da yawa akan GitHub mahada. Littafin Ware Ware na Bayanai na Zamani: Ƙirƙirar Gidan Ware Data na Agile tare da Data Vault na Hans Hultgren.

Don sanin kayan aikin Intelligence na Kasuwanci don masu amfani na ƙarshe, zaku iya amfani da mai zanen rahotanni na kyauta, dashboards, ƙaramin rumbun adana bayanai Power BI Desktop. Kayayyakin ilimi: mahada 1, mahada 2.

Hadoop da Big Data

• Kuna buƙatar farawa da aiwatar da MapReduce mai zaman kansa ba tare da ɗakunan karatu na ɓangare na uku ba. Wannan zai ba da damar samun kyakkyawar fahimta game da aiwatarwa da yawa a nan gaba. An kwatanta kyakkyawan misali a Python a nan.
• Hadoop. Tsarin sarrafa bayanai masu yawa.
• Gabatarwa zuwa Babban Injiniyan Bayanai

ƙarshe

Ba duk abin da kuka koya ba za a iya amfani da shi a wurin aiki. Don haka, kuna buƙatar aikin kammala karatun da za ku yi ƙoƙarin amfani da sabon ilimi.

Babu batutuwan da suka danganci nazarin bayanai da Koyon Injiniya a cikin shirin. wannan ya shafi ƙarin sana'ar Masanin Kimiyyar Bayanai. Hakanan babu batutuwan da suka danganci girgijen AWS, Azure. waɗannan jigogi sun dogara sosai akan zaɓin dandamali.

Tambayoyi ga al'umma:
Yaya isashshe shirin daidaitawa na? Me za a cire ko ƙara?
Wane aiki za ku ba da shawarar a matsayin tassis?

source: www.habr.com