{"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\/sl\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"Najbolj iskane ve\u0161\u010dine v poklicu data in\u017eenir","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Po statisti\u010dni podatki iz leta 2019<\/a><\/noindex>, data in\u017eenir je v tem trenutku poklic, za katerega povpra\u0161evanje raste hitreje kot za vse ostale. Data in\u017eenir igra kriti\u010dno pomembno vlogo v organizacijah \u2013 ustvarja in vzdr\u017euje delovanje potokov in baz podatkov, ki se uporabljajo za obdelavo, transformacijo in shranjevanje podatkov. Katere ve\u0161\u010dine so najprej potrebne predstavnikom tega poklica? Se seznam razlikuje od tistega, ki je potreben za data znanstvenike? O vsem tem boste izvedeli iz mojega \u010dlanka.<\/p>\n

Analiziral sem oglase za delovna mesta data in\u017eenirjev v januarju 2020, da bi razumel, katere tehnolo\u0161ke spretnosti so najbolj priljubljene. Nato sem rezultate primerjal s statistiko oglasov za delovna mesta data znanstvenikov \u2013 pri tem so se pojavile nekatere zanimive razlike.<\/p>\n

Brez dolgih uvodov \u2013 tukaj je deset tehnologij, ki se najpogosteje omenjajo v besedilih oglasov za delo:<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Omembe tehnologij v oglasih za delovno mesto data in\u017eenir v letu 2020<\/i><\/p>\n

Poglejmo podrobneje.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Naloge data in\u017eenirja<\/h4>\n

\nDanes je delo, ki ga opravljajo data in\u017eenirji, izjemno pomembno za organizacije \u2013 ravno ti ljudje so odgovorni za shranjevanje informacij in njihovo pripravo v tak\u0161ni obliki, da jo lahko druge zaposlene obdelujejo. Data in\u017eenirji gradijo potoke, da vzpostavijo pridobivanje podatkov, bodisi v teko\u010dem bodisi v paketnih oblikah, iz razli\u010dnih virov. Nato potoki izvajajo operacije pridobivanja, transformacije in nalaganja (drugimi besedami, ETL procesi), kar podatke naredi bolj primerne za nadaljnjo uporabo. Po tem se podatki predajo analitikom in data znanstvenikom za globlja obdelavo. Na koncu podatki zaklju\u010dijo svojo pot na informacijskih nadzornih plo\u0161\u010dah, v poro\u010dilih in modelih za strojno u\u010denje.<\/p>\n

Iskal sem informacije, ki bi omogo\u010dile ugotovitev, katere tehnologije so trenutno najbolj iskane v delu data in\u017eenirja.<\/p>\n

Metode<\/h4>\n

\nZbral sem informacije s treh spletnih mest za iskanje zaposlitve \u2013 SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> in Monster<\/a><\/noindex> in preverjal, katera klju\u010dna beseda se najpogosteje pojavi v povezavi z \"data in\u017eenir\" v besedilih oglasov, namenjenih prebivalcem ZDA. Za to nalogo sem uporabil dve Python knji\u017enici \u2013 Requests<\/a><\/noindex> in Beautiful Soup<\/a><\/noindex>. Med klju\u010dnimi besedami sem vklju\u010dil tako tiste, ki so bile v prej\u0161njem seznamu za analizo delovnih mest za data scientist, kot tudi tiste, ki sem jih ro\u010dno izbral, ko sem prebiral oglase za delo za data engineers. LinkedIn ni bil vklju\u010den, ker sem tam blokiran po prej\u0161njem poskusu zbiranja podatkov.<\/p>\n

Za vsako klju\u010dno besedo sem pre\u0161tel odstotek povezav v primerjavi z vsemi besedili na posameznih spletnih straneh, nato pa izra\u010dunal povpre\u010dje za tri vire.<\/p>\n

Rezultati<\/h4>\n

\nSpodaj je predstavljenih trideset tehni\u010dnih izrazov s podro\u010dja data engineering, ki imajo najvi\u0161je vrednosti na vseh treh spletnih mestih za zaposlitev.<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Tukaj so iste \u0161tevilke, toda v obliki tabele:<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Pojdimo po vrsti.<\/p>\n

Pregled rezultatov<\/b><\/p>\n

Tako SQL kot Python se pojavita v ve\u010d kot dveh tretjinah obravnavanih delovnih mest. Tehnologiji, ki se ju spla\u010da najprej \u0161tudirati, sta prav ti dve. Python<\/a><\/noindex> \u2013 zelo priljubljen programski jezik, ki se uporablja za delo z podatki, ustvarjanje spletnih strani in pisanje skript. SQL<\/a><\/noindex> se krati kot Structured Query Language (jezik strukturiranih poizvedb); predstavlja standard, ki ga uresni\u010duje skupina jezikov, in se uporablja za pridobivanje podatkov iz relacijskih baz. Pojavil se je \u017ee dolgo nazaj in se izkazal za zelo zanesljivega.<\/p>\n

O Sparku se govori v pribli\u017eno polovici oglasov za zaposlitev. Apache Spark<\/a><\/noindex> \u2013 to je 'integrirani analiti\u010dni motor za obdelavo velikih podatkov z zgrajenimi moduli za pretok podatkov, SQL, strojno u\u010denje in obdelavo grafov'. Zelo je priljubljen med tistimi, ki delajo z velikimi bazami podatkov.<\/p>\n

AWS se pojavi v pribli\u017eno 45% besedil oglasov za zaposlitev. To je obla\u010dna ra\u010dunalni\u0161ka platforma podjetja Amazon; ima najve\u010dji tr\u017eni dele\u017e med vsemi obla\u010dnimi platformami.
\nNaslednja sta Java in Hadoop - nekoliko ve\u010d kot 40% za vsakega. Java<\/a><\/noindex> \u2013 \u0161iroko raz\u0161irjen, preizku\u0161en jezik, ki je v raziskavi razvijalcev na Stack Overflow leta 2019<\/a><\/noindex> zasedel deseto mesto med jeziki, ki vzbujajo strah pri programerjih. Nasprotno pa je Python zasedel drugo mesto med jeziki, ki u\u017eivajo najve\u010d ljubezni. Jezik Java vodi Oracle, vse, kar potrebujete vedeti o njem, pa lahko razumete iz tega posnetka zaslona uradne strani z januarja 2020.<\/p>\n

\"Najbolj
\n
\nKot da bi se peljali s \u010dasovno ma\u0161ino<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> uporablja programski model MapReduce s klasterji stre\u017enikov za velike podatke. Ta model se vse pogosteje zapu\u0161\u010da.<\/p>\n

Nato vidimo Hive, Scala, Kafka in NoSQL \u2013 vsaka od teh tehnologij se omenjajo v \u010detrtini predstavljenih delovnih mest. Apache Hive je program za shranjevanje podatkov, ki 'poenostavi branje, pisanje in upravljanje velikih nizov podatkov, ki se nahajajo v razporejenih skladi\u0161\u010dih, s pomo\u010djo SQL'. Scala<\/a><\/noindex> je programski jezik, ki se aktivno uporablja pri delu z velikimi podatki. Zlasti je bil Spark razvit v Scala. V \u017ee omenjenem okviru jezikov, ki vzbujajo strah, zavzema Scala enajsto mesto. Apache Kafka<\/a><\/noindex> je razporejena platforma za obdelavo pretokov sporo\u010dil. Je zelo priljubljena kot sredstvo za pretok podatkov.<\/p>\n

Baze podatkov NoSQL<\/a><\/noindex> se postavljajo nasproti SQL-u. Osvetljujejo, da niso relacijske, niso strukturirane in omogo\u010dajo horizontalno skalabilnost. NoSQL je pridobil nekaj priljubljenosti, vendar je videti, da je divji navdu\u0161enje nad tem pristopom, do prerokb, da bo nadomestil SQL kot prevladujo\u010do paradigmo shranjevanja, \u017ee mimo.<\/p>\n

Primerjava s termini v zaposlitvah data scientist<\/h4>\n

\nTukaj je trideset tehnolo\u0161kih izrazov, ki so pri delodajalcih v podro\u010dju podatkovne znanosti najbolj pogosti. Ta seznam sem pridobil na enak na\u010din, kot sem ga opisal zgoraj za podatkovno in\u017eenirstvo.<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Omenjanje tehnologij v zaposlitvah za polo\u017eaj data scientist v letu 2020<\/i><\/p>\n

Kar se ti\u010de skupnega \u0161tevila, je bilo ve\u010d zaposlitvenih mest za 28% ve\u010d (12.013 proti 9.396) v primerjavi s prej\u0161njim naborom. Poglejmo, katere tehnologije se redkeje pojavljajo v zaposlitvah za data scientists kot za data engineers.<\/p>\n

Bolj priljubljene v podatkovnem in\u017eenirstvu<\/b><\/p>\n

Na spodnjem grafu so prikazane klju\u010dne besede s povpre\u010dno razliko v vrednostih, ki je ve\u010dja od 10% ali manj\u0161a od -10%.<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Najve\u010dje razlike v pogostosti klju\u010dnih besed med data engineer in data scientist<\/i><\/p>\n

Najve\u010djo rast zaznava AWS: v podatkovnem in\u017eenirstvu se pojavi 25% pogosteje kot v podatkovni znanosti (pribli\u017eno 45% in 20% od skupnega \u0161tevila zaposlitvenih mest ustrezno). Razlika je opazna!<\/p>\n

Tukaj so isti podatki v nekoliko druga\u010dnem prikazu \u2013 na grafu so rezultati za isto klju\u010dne besedo v zaposlitvah za polo\u017eaj data engineer in data scientist postavljeni drug ob drugem.<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Najve\u010dje razlike v pogostosti klju\u010dnih besed med data engineer in data scientist<\/i><\/p>\n

Naslednji najve\u010dji skok sem opazil pri Sparku \u2013 podatkovni in\u017eenirji pogosto delajo z obse\u017enimi podatki. Kafka<\/a><\/noindex> je prav tako narasla za 20%, kar pomeni skoraj \u0161tirikrat v primerjavi z rezultati za delovna mesta podatkovnih znanstvenikov. Prenos podatkov je ena glavnih nalog podatkovnega in\u017eenirja. Kon\u010dno se je \u0161tevilo omemb izkazalo za 15% vi\u0161je v podro\u010dju podatkovnega in\u017eeniringa pri Java, NoSQL, Redshift, SQL in Hadoop.<\/p>\n

Manj priljubljene v podatkovnem in\u017eeniringu<\/b><\/p>\n

Zdaj poglejmo, katere tehnologije so manj priljubljene na delovnih mestih za podatkovne in\u017eenirje.
\nNajostrej\u0161i padec v primerjavi s podro\u010djem podatkovne znanosti se je zgodil pri R<\/a><\/noindex>: tam je bil prisoten pribli\u017eno v 56% delovnih mest, tu pa le v 17%. Impresivno. R je programski jezik, ki je priljubljen med znanstveniki in statistiki ter zaseda osmo mesto na lestvici jezkov, ki povzro\u010dajo strah.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> se prav tako precej redkeje pojavlja v delovnih mestih za podatkovne in\u017eenirje \u2013 razlika zna\u0161a 14%. SAS je patentiran jezik, namenjen delu s statistiko in podatki. Zanimivo je, da soditi po rezultatih moje raziskave delovnih mest za podatkovne znanstvenike<\/a><\/noindex>, je v zadnjem \u010dasu precej izgubil na pozicijah \u2013 bolj kot katera koli druga tehnologija.<\/p>\n

I\u0161\u010demo v podatkovnem in\u017eeniringu in podatkovni znanosti<\/b><\/p>\n

Treba je omeniti, da se osem izmed desetih prvih mest v obeh naborih ujema. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive in Scala so se uvrstile v desetko tako za podro\u010dje podatkovnega in\u017eeniringa kot tudi za podatkovno znanost. Na grafu spodaj lahko vidite petnajst najbolj priljubljenih tehnologij pri delodajalcih podatkovnih in\u017eenirjev, zraven pa njihov kazalnik za delovna mesta podatkovnih znanstvenikov.<\/p>\n

\"Najbolj<\/p>\n

Priporo\u010dila<\/h4>\n

\n\u010ce \u017eelite delati na podro\u010dju podatkovnega in\u017eeniringa, bi vam priporo\u010dil, da obvladate naslednje tehnologije \u2013 navajam jih v pribli\u017enem vrstnem redu prednostnosti.<\/p>\n

Razvijajte SQL. Priporo\u010dam vam PostgreSQL, ker ima odprto kodo, veliko priljubljenost v skupnosti in je v fazi rasti. Kako uporabljati jezik, lahko izveste iz knjige My Memorable SQL \u2013 njena pilotna razli\u010dica je dostopna ovde<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Obvladajte Python, tudi ne na najte\u017eji ravni. Knjiga My Memorable Python je zasnovana prav za novince. Kupite jo lahko na Amazon<\/a><\/noindex>, elektronsko kopijo ali fizi\u010dno, po va\u0161i izbiri, ali pa jo prenesete v formatu pdf ali epub na tej strani<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Ko se enkrat spoznate s Python-om, preidite na pandas \u2013 knji\u017enico Python, ki se uporablja pri \u010di\u0161\u010denju in obdelavi podatkov. \u010ce stremite k delu v podjetju, kjer je znanje Python-a obvezno (kar je v ve\u010dini primerov), lahko ste prepri\u010dani, da bo znanje pandas predpostavka. Zdaj zaklju\u010dujem uvodni vodnik za delo s pandas \u2013 lahko se prijavite<\/a><\/noindex>, da ne zamudite trenutka izdaje.<\/p>\n

Obvladajte AWS. \u010ce \u017eelite postati data engineer, brez obla\u010dne platforme ne boste zmogli, AWS pa je najbolj priljubljena med njimi. Zelo so mi pomagali te\u010daji Linux Academy<\/a><\/noindex>, ko sem se u\u010dil data engineering na Google Cloud<\/a><\/noindex>, mislim, da imajo tudi dobre materiale za AWS.<\/p>\n

\u010ce ste \u017ee osvojili celoten seznam in \u017eelite \u0161e naprej rasti v o\u010deh delodajalcev kot data engineer, predlagam, da dodate Apache Spark za delo z velikimi podatki. \u010ceprav je moje raziskovanje delovnih mest v data science pokazalo upad zanimanja, se pri data engineer-jih \u0161e vedno pojavlja skoraj v vsakem drugem oglasu.<\/p>\n

Za konec<\/h4>\n

\nUpam, da je bil ta pregled najbolj iskanih tehnologij za data engineer koristen. \u010ce vas zanima, kako je s prostimi delovnimi mesti za analitike, preberite moj drugi \u010dlanek<\/a><\/noindex>. Uspe\u0161no in\u017eenirstvo!
\n
Izvor: 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\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\udd47Najbolj iskane sposobnosti v poklicu data engineer | ProHoster","description":"Glede na statistiko iz leta 2019 je data engineer trenutno poklic, po katerem je povpra\u0161evanje.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"sl_SI","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\/sl\/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\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=55327"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=55327"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=55327"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=55327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}