Plan nivelman pou jwenn pwofesyon Done enjenyè

Pou uit dènye ane yo mwen te travay kòm yon manadjè pwojè (mwen pa ekri kòd nan travay), ki natirèlman afekte backend teknolojik mwen an. Mwen deside fèmen diferans teknolojik mwen an epi jwenn pwofesyon enjenyè Done. Konpetans debaz yon Enjenyè Done se kapasite pou konsepsyon, bati, ak kenbe depo done.

Mwen te fè yon plan fòmasyon, mwen panse ke li pral itil pa sèlman pou mwen. Plan an konsantre sou kou oto-etid. Priyorite yo bay kou gratis nan Larisi.

Seksyon:

• Algoritm ak estrikti done. Seksyon kle. Aprann li ak tout lòt bagay ap travay tou. Li enpòtan pou mete men ou sou kòd la epi sèvi ak estrikti debaz yo ak algoritm.
• Baz done ak depo done, entèlijans biznis. Nou ap deplase soti nan algoritm nan depo done ak pwosesis.
• Hadoop ak gwo done. Lè baz done a pa enkli sou kondwi a difisil, oswa lè done yo bezwen analize, men Excel pa ka chaje yo ankò, done gwo kòmanse. Dapre mwen, li nesesè ale nan seksyon sa a sèlman apre yon etid pwofon sou de sa yo anvan yo.

Algoritm ak estrikti done

Nan plan mwen an, mwen te enkli aprann Python, repete baz matematik ak algorithmization.

• Pwogramasyon nan Python
• Python: Prensip Fondamantal ak Aplikasyon
• Aljèb lineyè
• Likbez sou matematik disrè
• Algoritm: teyori ak pratik. Metòd
• Algoritm: teyori ak pratik. Estrikti Done

Baz done ak depo done, entèlijans biznis

• Liv: Martin Kleppman - Aplikasyon trè chaje. Pwogramasyon, dekale, sipò. Liv la dekri ki jan diferan modèl done travay, aplikasyon yo soti nan andedan an, limit ak chwa depann sou travay la.
• Entwodiksyon nan baz done
• Plonje nan DBMS la
• Entwodiksyon nan baz done ki pa relasyon

Sijè ki gen rapò ak bati depo done, ETL, kib OLAP yo depann anpil de zouti, kidonk mwen pa bay lyen ki mennen nan kou nan dokiman sa a. Li rekòmande pou etidye sistèm sa yo lè w ap travay sou yon pwojè espesifik nan yon konpayi espesifik. Pou fè konesans ak ETL, ou ka eseye Talend oswa Vantilasyon.

Nan opinyon mwen, li enpòtan pou etidye metodoloji konsepsyon modèn Data Vault la lyen 1, lyen 2. Ak pi bon fason pou aprann li se pran li epi aplike li ak yon egzanp senp. Gen plizyè egzanp aplikasyon Data Vault sou GitHub lyen. Liv la modèn Data Warehouse: Modélisation Agile Data Warehouse ak Data Vault pa Hans Hultgren.

Pou fè konesans ak zouti Business Intelligence pou itilizatè fen yo, ou ka itilize designer gratis nan rapò, tablodbò, mini depo done Power BI Desktop. Materyèl edikatif: lyen 1, lyen 2.

Hadoop ak gwo done

• Ou bezwen kòmanse ak yon aplikasyon endepandan MapReduce san bibliyotèk twazyèm pati. Sa a pral pèmèt yon pi bon konpreyansyon sou aplikasyon milti-threaded nan tan kap vini an. Yon egzanp ekselan nan Python dekri isit la.
• Hadoop. Sistèm pou trete gwo kantite done.
• Entwodiksyon nan Big Data Engineering

Konklizyon

Se pa tout sa w aprann yo ka aplike nan travay ou. Se poutèt sa, ou bezwen yon pwojè gradyasyon kote w ap eseye aplike nouvo konesans.

Pa gen okenn sijè ki gen rapò ak analiz done ak Machine Learning nan plan an. sa a aplike plis nan pwofesyon Data Scientist la. Genyen tou pa gen okenn sijè ki gen rapò ak nwaj AWS, Azure. tèm sa yo trè depann sou chwa nan platfòm.

Kesyon pou kominote a:
Kouman bon plan nivelman mwen an? Ki sa yo retire oswa ajoute?
Ki pwojè ou ta rekòmande kòm yon tèz?

Sous: www.habr.com