Në tetë vitet e fundit kam punuar si menaxher projektesh (nuk shkruaj kod në punë), gjë që natyrisht ndikon negativisht në prapavijën tim teknologjik. Vendosa të reduktoj prapambetjes teknologjike dhe të arrij profesionin Data Engineer. Aftësia kryesore e Data Engineer është ajo për të zhvilluar, ndërtuar dhe mbajtur depozita të dhënash.
Krijova një plan studimi, mendoj se do të jetë i dobishëm jo vetëm për mua. Plani është i orientuar drejt vetëstudimit të kurseve. Prioritet i jepet kurseve falas në gjuhën shqipe.
Seksionet:
- Algoritmet dhe strukturat e tĂ« dhĂ«nave. NjĂ« seksion kyç. NĂ«se e studion kĂ«tĂ«, gjithçka tjetĂ«r gjithashtu do tĂ« funksionojĂ«. ĂshtĂ« e rĂ«ndĂ«sishme tĂ« praktikosh shkrimin e kodit dhe pĂ«rdorimin e strukturave dhe algoritmeve tĂ« zakonshme.
- Baza dhe depozitat e të dhënave, Business Intelligence. Nga algoritmet kalojmë te ruajtja dhe përpunimi i të dhënave.
- Hadoop dhe Big Data. Kur baza nuk futet në disqet e harduerit, ose kur të dhënat duhet të analizohet, por Excel nuk mund t'i ngarkojmë më, fillon Big Data. Në mendimin tim, kalimi në këtë seksion duhet bërë vetëm pas një studimi të thellë të dy seksioneve të mëparshme.
Algoritmet dhe strukturat e të dhënave
Në planin tim përfshiva studimin e Python, përsëritjen e bazave të matematikës dhe algoritmëve.
Baza dhe depozitat e të dhënave, Business Intelligence
- Libri: Martin Kleppmann - Aplikacionet me ngarkesë të lartë. Programimi, shkallëzimi, mbështetja. Libri përshkruan se si funksionojnë modelet e ndryshme të dhënave, implementimin e tyre nga brenda, kufizimet dhe zgjedhjen sipas detyrës.
Temat qĂ« lidhen me ndĂ«rtimin e depozitave tĂ« tĂ« dhĂ«nave, ETL, kubet OLAP varen shumĂ« nga mjetet, prandaj nĂ« kĂ«tĂ« dokument nuk jap lidhje pĂ«r kurse. ĂshtĂ« e arsyeshme tĂ« studiohen kĂ«to sisteme kur punoni nĂ« njĂ« projekt tĂ« caktuar nĂ« njĂ« kompani tĂ« caktuar. PĂ«r tĂ« njohur ETL, mund tĂ« provoni ose .
Mendoj se është e rëndësishme të studiohet metodologjia moderne e projektimit të depozitave të të dhënave Data Vault , . Dhe mënyra më e mirë për ta mësuar atë është ta marrësh dhe ta realizosh në një shembull të thjeshtë. Në GitHub ka disa shembuj të realizimit të Data Vault . Libri moderni për magazinat e të dhënave: Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault nga Hans Hultgren.
Për t'u njohur me mjetet e Inteligjencës gjatë Biznesit për përdoruesit e fundit, mund të përdorni krijuesin e raporteve falas, panelin e kontrollit dhe mini magazinat e të dhënave Power BI Desktop. Materialet edukative: , .
Hadoop dhe të Dhënat e Mëdha
- Duhet të filloni me zbatimin e MapReduce pa biblioteka të jashtme. Kjo do t'ju ndihmojë në të ardhmen të kuptoni më mirë zbatimet me shumë procese. Një shembull i shkëlqyer në Python është përshkruar .
PĂ«rfundimi
Jo gjithçka që studiohet mund të aplikohet në punë. Prandaj nevojitet një projekt diplomor, ku do të provoni të aplikoni njohuritë e reja.
Në plan nuk ka tema të lidhura me analitikën e të dhënave dhe Machine Learning, pasi këto i përkasin më shumë profesioni të Data Scientist. Po ashtu nuk ka tema të lidhura me cloud si AWS, Azure pasi këto tema varen shumë nga zgjedhja e platformës.
Pyetje për komunitetin:
Sa adekuat Ă«shtĂ« plani im pĂ«r pĂ«rmirĂ«sim? ĂfarĂ« duhet tĂ« heq ose shtoj?
Cilin projekt do të rekomandonit si punim diplomor?
Burimi: habr.com
