ಮತ್ತೆ ನಮಸ್ಕಾರಗಳು! ಲೇಖನದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯು ತಾನೇ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾರಂಭದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಯಾರೆಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತ ಲಿಂಕ್‌ಗಳಿವೆ. ಸಂತೋಷದ ಓದುವಿಕೆ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತರಂಗವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಪಾತಕ್ಕೆ ಎಳೆಯಲು ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸರಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಆಗಲು ಬಯಸುತ್ತಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಆಗಿದೆ; ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ETL ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತೊಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ವೃತ್ತಿಪರ ಪರಿಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಆವೇಗವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಬಳ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಬೇಡಿಕೆಯು ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಸುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವಾಗಿದೆ! ನೀವು ವೀರರ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸೇರಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಇದು ಎಂದಿಗೂ ತಡವಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇನೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ!
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಇದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ ವಿವರಣೆ ಇಲ್ಲ:
"ವಿಜ್ಞಾನಿ ಹೊಸ ನಕ್ಷತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವನು ಒಂದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ತನಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಅವನು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅನ್ನು ಕೇಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
-ಗಾರ್ಡನ್ ಲಿಂಡ್ಸೆ ಗ್ಲೆಗ್
ಹೀಗಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಪಾತ್ರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಅದರ ವಿತರಣೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು. ನಾವು ಅಗತ್ಯಗಳ AI ಕ್ರಮಾನುಗತವನ್ನು ನೋಡಿದರೆ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮೊದಲ 2-3 ಹಂತಗಳನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ: ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ?
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗಿದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಈ ತಜ್ಞರು ದೊಡ್ಡ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಿದರೆ, ಈಗ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹುದ್ದೆಗೆ ಮುಕ್ತ ಖಾಲಿ ಇರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:
- SQL ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಜ್ಞಾನ.
- ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು.
- ಜಾವಾ/ಸ್ಕಲಾ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ.
- SQL ಮತ್ತು NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ (ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್).
ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ, ಇವು ಕೇವಲ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಈ ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರು ಎಂದು ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನಿಯು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವು ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಅದರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ಪರಿಕರಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಈ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣ, ಅದರ ರಶೀದಿಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನೀವು SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು (PostgreSQL, MySQL, ಇತ್ಯಾದಿ.) ಡೇಟಾವನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಸಣ್ಣ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೋದಾಮು.
ಗೂಗಲ್, ಅಮೆಜಾನ್, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಅಥವಾ ಡ್ರಾಪ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಐಟಿ ದೈತ್ಯರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ: ಪೈಥಾನ್, ಜಾವಾ ಅಥವಾ ಸ್ಕಲಾ ಜ್ಞಾನ.
- ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವ: ಹಡೂಪ್, ಸ್ಪಾರ್ಕ್, ಕಾಫ್ಕಾ.
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ಜ್ಞಾನ.
- ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಕೋಷ್ಟಕ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಹುಡುಕಾಟದಂತಹ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವವು ಒಂದು ಪ್ಲಸ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅಂದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಕಡೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಬದಲಾವಣೆ ಇದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊರೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ. ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಸ್ ವಿ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು
ಸರಿ, ಅದು ಸರಳ ಮತ್ತು ತಮಾಷೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗಿದೆ (ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಏನೂ ಇಲ್ಲ), ಆದರೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಮೊದಲಿಗೆ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಇದೆ ಎಂದು ನೀವು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಅಂದರೆ, ಯಶಸ್ವಿ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಲು ಯಾವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಬಹುದು. ಸಹಜವಾಗಿ, ಎರಡೂ ಪಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಕೆಲವು ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿವೆ. ಆದರೆ ಹಲವಾರು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳೂ ಇವೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವು ಗಂಭೀರವಾದ ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಪಂಚದತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತಾರೆ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಲ್ಲ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಿಂತ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯಿದೆಯೇ?
- ಹೌದು, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಕ್ಯಾರೆಟ್ ಕೇಕ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಕೊಯ್ಲು, ಸಿಪ್ಪೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಕ್ಯಾರೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ!
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಬಂದಾಗ, ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ನಿಜ.
ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಅವನು/ಅವಳಿಲ್ಲದೆ, ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಮಾದರಿಯ ಮೌಲ್ಯವು, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಯಾನಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೋಡ್‌ನ ತುಣುಕನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಈ ಕೋಡ್ ಎಂದಿಗೂ ಯೋಜನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಇದನ್ನೆಲ್ಲ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ತಿಳಿದಿರಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿ
ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಕೆಲಸವು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಬೆಳಕನ್ನು ತರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಉತ್ಸಾಹಭರಿತರಾಗಿದ್ದರೆ - ನೀವು ಅದನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು, ನೀವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ರಾಕ್ ಸ್ಟಾರ್ ಆಗಬಹುದು. ಮತ್ತು, ಹೌದು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯ ಅಥವಾ ಇತರ ತಾಂತ್ರಿಕ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಇದನ್ನು ಎಳೆಯಬಹುದು. ಇದು ಕಷ್ಟ, ಆದರೆ ಸಾಧ್ಯ!
ಮೊದಲ ಹಂತಗಳು ಯಾವುವು?
ಏನು ಎಂಬುದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನೀವು ಸಮರ್ಥ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬಿ-ಟ್ರೀ SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು B-ಟ್ರೀ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಆಧುನಿಕ ವಿತರಣಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಲ್ಲಿ, LSM-ಟ್ರೀ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳ ಇತರ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.
*ಈ ಹಂತಗಳು ಉತ್ತಮ ಲೇಖನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ . ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮಗೆ ರಷ್ಯನ್ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಈ ಲೇಖಕರನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಓದಿ .
1. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು
ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ, ನಾವೆಲ್ಲರೂ ನಮ್ಮ ಶಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ಇದು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪರಿಚಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಎಂದಿಗೂ ತಡವಾಗಿಲ್ಲ.
ಹಾಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನನ್ನ ಮೆಚ್ಚಿನ ಉಚಿತ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಜೊತೆಗೆ ಥಾಮಸ್ ಕಾರ್ಮನ್ ಅವರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಕೆಲಸದ ಬಗ್ಗೆ ಮರೆಯಬೇಡಿ - . ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ನೀವು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಬಳಸಿ .
ಯುಟ್ಯೂಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಅದ್ಭುತ ವೀಡಿಯೊಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಧುಮುಕಬಹುದು:
- .
- .
2. SQL ಕಲಿಯಿರಿ
ನಮ್ಮ ಇಡೀ ಜೀವನ ಡೇಟಾ. ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ನೀವು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಭಾಷೆಯನ್ನು "ಮಾತನಾಡಬೇಕು".
SQL (ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಕ್ವೆರಿ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್) ಡೇಟಾ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂವಹನದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಯಾರು ಏನೇ ಹೇಳಿದರೂ, SQL ಬದುಕಿದೆ, ಜೀವಂತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹಳ ಕಾಲ ಬದುಕುತ್ತದೆ.
ನೀವು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ, SQL ನ ಸನ್ನಿಹಿತ ಸಾವಿನ ಬಗ್ಗೆ ವದಂತಿಗಳು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪಾಪ್ ಅಪ್ ಆಗುವುದನ್ನು ನೀವು ಬಹುಶಃ ಗಮನಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಈ ಭಾಷೆಯನ್ನು 70 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
SQL ನ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಏನೂ ಇರುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಆಧುನಿಕ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮುಗಳು SQL ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ:
- ಅಮೆಜಾನ್ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್
- ಎಚ್‌ಪಿ ವರ್ಟಿಕಾ
- ಒರಾಕಲ್
- SQL ಸರ್ವರ್
... ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಇತರರು.
ಎಚ್‌ಡಿಎಫ್‌ಎಸ್‌ನಂತಹ ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ದೊಡ್ಡ ಪದರವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಎಸ್‌ಕ್ಯೂಎಲ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಅಪಾಚೆ ಹೈವ್, ಇಂಪಾಲಾ, ಇತ್ಯಾದಿ. ನೋಡಿ, ಅದು ಎಲ್ಲಿಯೂ ಹೋಗುತ್ತಿಲ್ಲ.
SQL ಕಲಿಯುವುದು ಹೇಗೆ? ಕೇವಲ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿ.
ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ .
ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿಯೇ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು ಈ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂಬುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿದೆ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಅತಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ನೀವು ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ.
3. ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಜಾವಾ/ಸ್ಕಾಲಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್
ನೀವು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಕಲಿಯಬೇಕು, ನಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ . ಜಾವಾ ಮತ್ತು ಸ್ಕಾಲಾಗೆ ಬಂದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಈ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ (ಸ್ಕಲಾ)
- ಹಡೂಪ್, HDFS (ಜಾವಾ)
- ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ (ಸ್ಕಲಾ)
- ಅಪಾಚೆ ಕಸ್ಸಂದ್ರ (ಜಾವಾ)
- HBase (ಜಾವಾ)
- ಅಪಾಚೆ ಹೈವ್ (ಜಾವಾ)
ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲಾದ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಮಾನಾಂತರ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಕಲಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್, ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ವೇಗ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಮ್ಮೆಪಡುವಂತಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಭಾಷೆಗಳ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಸ್ತಾರಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು.
ಸ್ಕಾಲಾ ಭಾಷೆಗೆ ಧುಮುಕುವುದು, ನೀವು ಓದಬಹುದು ಭಾಷೆಯ ಲೇಖಕರಿಂದ. ಟ್ವಿಟರ್ ಉತ್ತಮ ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಕಟಿಸಿದೆ - .
ಪೈಥಾನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನಾನು ನಂಬುತ್ತೇನೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ಪುಸ್ತಕ.
4. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಪಂಚದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಪರಿಕರಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್
- ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ
- ಅಪಾಚೆ ಹಡೂಪ್ (HDFS, HBase, ಹೈವ್)
- ಅಪಾಚೆ ಕಸ್ಸಂದ್ರ
ಈ ಅದ್ಭುತದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು . ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಾಧನಗಳು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾ. ಅವರು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಅವರು ಒಳಗಿನಿಂದ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೇ ಕ್ರೆಪ್ಸ್ (ಕಾಫ್ಕಾದ ಸಹ-ಲೇಖಕ) 2013 ರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು ಅಂದಹಾಗೆ, ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಟಾಲ್ಮಡ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
- ಹಡೂಪ್‌ನ ಪರಿಚಯವಾಗಬಹುದು .
- ನನಗೆ ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ - .
5. ಮೇಘ ವೇದಿಕೆಗಳು
ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಜ್ಞಾನವು ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹುದ್ದೆಗೆ ಅರ್ಜಿದಾರರಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ, ಗೂಗಲ್‌ನ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಎರಡನೇ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜುರ್ ಮೊದಲ ಮೂರು ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ.
ನೀವು Amazon EC2, AWS Lambda, Amazon S3, DynamoDB ಕುರಿತು ಉತ್ತಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
6. ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ನಡುವೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಸ್ಟರ್, ಅದರ ಸದಸ್ಯ ನೋಡ್ಗಳ ವೈಫಲ್ಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಉತ್ತಮ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಲು, ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಈ ಪ್ರದೇಶವು ಹಳೆಯದು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಟನೆನ್‌ಬಾಮ್ ಅವರನ್ನು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಹೆದರದವರಿಗೆ, ನಾನು ಅವರ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ , ಇದು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಬೆದರಿಸುವುದು ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇನೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕ ಪುಸ್ತಕ. ಮೂಲಕ, ಮಾರ್ಟಿನ್ ಅದ್ಭುತ ಹೊಂದಿದೆ . ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಆಧುನಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲು ಅವರ ಕೆಲಸವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಇಷ್ಟಪಡುವವರಿಗೆ, ಯುಟ್ಯೂಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ಸ್ ಇದೆ .
7. ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು
ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಇಲ್ಲದೆ ನೀವು ಬದುಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ, ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾನೆ, ಅಂದರೆ, ಅವನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ತಲುಪಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇವುಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಯ API ಗೆ ಹೋಗುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ (ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್) ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟೋರ್‌ಗೆ (ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳು) ಇರಿಸಬಹುದು.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಾಗಿ ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು;
- ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ (ಅಗೈಲ್, ಡೆವೊಪ್ಸ್, ಡಿಸೈನ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್, ಎಸ್‌ಒಎ);
- ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್;
- ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಫಂಡಮೆಂಟಲ್ಸ್ - ಯೋಜನೆ, ವಿನ್ಯಾಸ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆ;
- ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ - ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಲು ಇವು ಕೇವಲ ಕೆಲವು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಾಗಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆ/ನಿಯೋಜನೆ/ಏಕೀಕರಣ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು (ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲ) ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾನು ಹೇಳಲು ಬಯಸುವ ಕೊನೆಯ ಆದರೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯ.
ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಆಗುವ ಮಾರ್ಗವು ತೋರುವಷ್ಟು ಸರಳವಲ್ಲ. ಅವನು ಕ್ಷಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅವನು ನಿರಾಶೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಬೇಕು. ಈ ಪ್ರಯಾಣದ ಕೆಲವು ಕ್ಷಣಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುವಂತೆ ತಳ್ಳಬಹುದು. ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಅದನ್ನು ಶುಗರ್ ಕೋಟ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಪ್ರಯಾಣದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ.
ಈ ಅಂಶವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಚಿತ್ರ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಮತ್ತು ಹೌದು, ಭಸ್ಮವಾಗುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ವಿಶ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಇದು ಕೂಡ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಒಳ್ಳೆಯದಾಗಲಿ!
ಲೇಖನದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯವೇನು, ಸ್ನೇಹಿತರೇ? ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತೇವೆ , ಇದು ಇಂದು 20.00 ಕ್ಕೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ನಾರ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಾರಂಭಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿ, ನಾವು Google ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ನೋಡಿ!
ಮೂಲ: www.habr.com