چگونه مهندس داده شویم

«مهندسان داده فقط پایپ‌لاین نمی‌سازند؛ آن‌ها اعتماد می‌سازند.» – نیکولای شولر (دانشمند داده و مدرس)

داده، نیروی محرک جهان امروز است و مهندسان داده نقش اصلی را در ممکن ساختن این جریان ایفا می‌کنند.

داده‌های خام معمولاً نامرتب، بدون ساختار و دشوار برای تفسیر هستند، مگر اینکه به‌درستی پردازش شوند. در حالی که ممکن است به نظر برسد کار مهندس داده تنها زمانی آغاز می‌شود که داده‌های خام وارد پایگاه داده شوند، اما در واقع تخصص واقعی در مهندسی داده کل چرخه عمر داده را دربر می‌گیرد و نیازمند مجموعه‌ای گسترده از مهارت‌های فنی و استراتژیک است.

مهندسان داده از فریم‌ورک‌های پیچیده برای پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به‌صورت کارآمد استفاده می‌کنند. با طراحی، ساخت و نگهداری پایپ‌لاین‌های داده، مهندسان داده تقریباً از هر صنعتی پشتیبانی می‌کنند؛ از حوزه‌هایی مانند بهداشت و درمان و مالی گرفته تا بخش‌های نوظهور هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML).

مهندسی داده حرفه‌ای پاداش‌دهنده اما چالش‌برانگیز است که نیاز به دقت بالا، توانایی حل مسئله و علاقه به کدنویسی دارد. امروزه برای ورود به این حوزه نیازی به مدرک دانشگاهی 4 ساله نیست، اما باید مهارت‌های پایه‌ای لازم برای انجام پروژه‌های پیچیده و عملی را در اختیار داشته باشید.

درک نقش پیش از شروع

بیشتر مهندسان داده دارای مدرک کارشناسی یا بالاتر در رشته علوم کامپیوتر و حوزه‌های مرتبط هستند. در حالی که برخی شرکت‌ها برای استخدام، داشتن مدرک رسمی را الزامی می‌دانند، برخی دیگر بر مهارت‌ها و تجربیات عملی تمرکز بیشتری دارند. مهندسان داده آینده‌نگر می‌توانند این مهارت‌ها را از طریق دوره‌های آموزشی مستقل و دریافت گواهینامه‌های مرتبط به دست آورند.

مهندسان داده اعضای کلیدی در تیم‌های داده‌محور محسوب می‌شوند. آن‌ها پایگاه‌های داده و سیستم‌های پردازش داده را طراحی، ایجاد، آزمایش و نگهداری می‌کنند تا جریان داده‌ها در پایپ‌لاین‌ها به‌درستی ادامه یابد. نقش آن‌ها تضمین می‌کند که تیم به داده‌های قابل اعتماد، امن و منطبق با پروتکل‌های حریم خصوصی مورد نیاز صنعت دسترسی داشته باشد.

به‌عبارت دیگر، مهندس داده اطلاعات لازم را برای سایر اعضای تیم فراهم می‌کند تا پروژه‌ها به‌درستی پیش بروند. بدون حضور یک مهندس داده ماهر، پروژه‌ها از داده‌های دقیق و قابل اتکا بی‌بهره خواهند بود. مهندسان داده معمولاً وظایف زیر را انجام می‌دهند:

• ایجاد مدل‌های داده

• توسعه پایپ‌لاین‌های داده

• یکپارچه‌سازی منابع داده

• ذخیره‌سازی داده‌ها

• طراحی معماری داده

• نظارت و رفع اشکال در سیستم‌های داده

• رعایت الزامات مربوط به پروتکل‌های امنیت داده

• انجام بررسی‌های منظم برای اطمینان از کیفیت داده

با این حال، نقش مهندس داده ممکن است بسته به اندازه و نوع صنعت شرکت متفاوت باشد. یک مهندس داده در یک شرکت کوچک ممکن است بیشتر یا حتی همه وظایف مرتبط را شخصاً انجام دهد، در حالی که در یک سازمان بزرگ و ملی، ممکن است فقط مسئول بخشی خاص از فرآیند باشد و با سایر همکاران همکاری کند. در هر صورت، مهندسان داده مسئول برآورده‌کردن نیازهای داده‌ای شرکت هستند و از داده‌ها برای ایجاد راه‌حل‌های فنی جهت حل مشکلات استفاده می‌کنند.

دیدگاه‌ها و باورهای نادرست درباره مهندسی داده با نیکولای شولر (دانشمند داده و مدرس)

سؤال: برخی از چالش‌ها یا باورهای اشتباه رایج درباره مهندسی داده چیست؟

بزرگ‌ترین باور نادرست این است که مردم فکر می‌کنند مهندسی داده فقط به دانستن ابزارهای خاص و نوشتن کد مربوط می‌شود. در حالی که مهندسی داده تنها 30% کدنویسی است و 70% آن اطمینان از این است که داده‌ها واقعاً قابل اعتماد، تکرارپذیر و کاربردی باشند. مهندسان داده بخش بزرگی از زمان خود را صرف طراحی، آزمایش و هماهنگی با ذی‌نفعان می‌کنند. بنابراین افراد باید مفاهیم اصلی مدل‌سازی داده را درک کنند (برای مثال، در نظر بگیرند که داده‌ها ممکن است تغییر کنند و باید به گونه‌ای طراحی شوند که این تغییرات پیش‌بینی شده باشد)، کلیدهای مناسب و استراتژی ایندکس‌گذاری صحیح را انتخاب کنند، رفتار مقادیر null در شرایط خاص را درک کنند و معنای وجود آن‌ها را بفهمند. برای مثال، اگر مقدار arrival_date برابر null باشد، آیا به این معناست که سفارش هنوز نرسیده یا داده ناقص است؟

علاوه بر این، با رشد هوش مصنوعی، نقش مهندسان داده اهمیت و حساسیت بیشتری پیدا کرده است. هوش مصنوعی تقاضا برای داده را افزایش می‌دهد و مهندسان داده باید اطمینان حاصل کنند که داده‌هایی که به این سیستم‌ها وارد می‌شوند، ساختار درستی دارند و دقیق هستند. از آنجا که هوش مصنوعی می‌تواند کد بنویسد، درک اصول پایه‌ای برای مهندسان داده حتی مهم‌تر می‌شود، زیرا آن‌ها طراحان و معماران اصلی این سیستم‌ها خواهند بود.

سؤال: نقش یک مهندس داده در کسب‌وکارهای مدرن چگونه تعریف می‌شود؟

مهندس داده اغلب به‌عنوان فردی توصیف می‌شود که پایپ‌لاین‌های داده را می‌سازد – یعنی داده را از نقطه A به نقطه B منتقل می‌کند. اما این تعریف، ماهیت واقعی نقش آن‌ها را نادیده می‌گیرد. اگرچه از نظر فنی درست است، اما مسئولیت اصلی عمیق‌تری وجود دارد: مسئولیت کلیدی این است که اطمینان حاصل شود داده‌های درست، در قالب مناسب، در زمان مناسب و به شکلی قابل استفاده برای تحلیل‌گران، داشبوردها یا مدل‌های هوش مصنوعی در دسترس باشند. بنابراین، مهندسان داده باید به ایجاد اعتماد فکر کنند.

به‌عبارت دیگر، مهندسان داده فقط پایپ‌لاین نمی‌سازند؛ آن‌ها اعتماد می‌سازند.

تفاوت مهندسان داده با دانشمندان داده و تحلیل‌گران داده

مهندسان داده در کنار دانشمندان داده و تحلیل‌گران داده کار می‌کنند، اما نقش آن‌ها با یکدیگر متفاوت است. تمرکز اصلی مهندس داده بر طراحی، ساخت و نگهداری پایپ‌لاین‌ها یا پایگاه‌های داده یک شرکت است. این نقش معمولاً نیازمند تسلط بر کدنویسی و مهارت حل مسئله است.

دانشمند داده از داده‌ها برای استخراج بینش و ساخت مدل‌ها یا تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. آن‌ها داده‌ها را جمع‌آوری، سازمان‌دهی و به کار می‌گیرند تا مدل‌های پیش‌بینی‌گر ایجاد کنند. در مقابل، تحلیل‌گر داده داده‌ها را تفسیر می‌کند تا الگوها و بینش‌هایی را شناسایی و استخراج کند که بر تصمیم‌های تجاری تأثیر می‌گذارند.

اگر به چالش‌های فنی و کدنویسی علاقه‌مند هستید، احتمالاً از مهندسی داده لذت خواهید برد. این نقش بیشتر جنبه فنی دارد و تمرکز آن کمتر بر تحلیل داده است. اما اگر بیشتر به بررسی داده‌ها برای کشف الگوها و بینش‌های جدید علاقه دارید، نقش در حوزه علم داده یا تحلیل داده می‌تواند برای شما مناسب‌تر باشد.

چگونه یک «مهندس داده کامل» شویم

برای اینکه یک مهندس داده مؤثر باشید، باید در طول چرخه عمر یک پروژه نقش‌های متعددی را بر عهده بگیرید:

1. درک کسب‌وکار

   • شناسایی مسائل اصلی کسب‌وکار که داده باید در حل آن‌ها کمک کند.

   • تعریف پرسش‌های کلیدی که ذی‌نفعان مایل به دریافت پاسخ آن‌ها از طریق داده هستند.

2. اکتشاف داده

   • بررسی دریاچه‌های داده یا انبارهای داده موجود برای ارزیابی اینکه آیا مجموعه داده‌های خام مرتبط در دسترس هستند یا خیر.

   • درک محدودیت‌ها و کاستی‌های منابع داده فعلی.

3. دستیابی به داده

   • جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف با تناوب‌های متفاوت (به‌صورت دسته‌ای یا بلادرنگ).

   • استفاده از ابزارهای داخلی، فریم‌ورک‌های شخص ثالث یا ایجاد پایپ‌لاین‌های جدید برای ورود داده در صورت نیاز.

4. تبدیل داده

   • طراحی معماری‌ها و مدل‌های داده که با سیستم‌های موجود سازگار باشند.

   • توسعه و زمان‌بندی پایپ‌لاین‌های تبدیل داده برای تولید مجموعه داده‌های تمیز و آماده تحلیل.

5. اعتبارسنجی و نظارت بر داده

   • تضمین کیفیت داده از طریق ابزارهای اعتبارسنجی (چه مبتنی بر فروشنده و چه سفارشی‌سازی‌شده).

   • راه‌اندازی سیستم‌های نظارت و هشدار برای سلامت پایپ‌لاین‌ها و یکپارچگی داده.

6. حریم خصوصی و حاکمیت داده

   • درک احراز هویت کاربران، مجوزها و پروتکل‌های دسترسی به داده.

   • اجرای استانداردهای حاکمیت داده برای اطمینان از انطباق با مقررات و استفاده اخلاقی از داده‌ها.

7. مدیریت داده (Data Stewardship)

   • نقش کارشناسان حوزه داده را ایفا کرده و با کاربران کسب‌وکار، تحلیل‌گران و ذی‌نفعان مشورت کنند.
     راهنمایی‌هایی درباره نحوه استفاده از داده، منشأ داده و قابلیت اطمینان آن ارائه دهند.

8. رهبری میان‌وظیفه‌ای

   • در نبود مدیران پروژه یا محصول اختصاصی، مهندسان داده معمولاً رهبری پروژه‌های کوچک داده‌ای از جمله مهاجرت‌ها و یکپارچه‌سازی پلتفرم‌ها را بر عهده می‌گیرند.

9. یکپارچگی با LLM و تسلط بر ابزارهای هوش مصنوعی

   • در دنیای امروز، مهندسان داده باید به‌عنوان کاربران حرفه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، عوامل هوشمند و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی عمل کنند.

   • این ابزارها به افزایش بهره‌وری، تسریع توسعه پایپ‌لاین‌ها، خودکارسازی مستندسازی، بهینه‌سازی پرس‌وجوها و ارائه پیشنهادهای هوشمند در سراسر جریان‌های کاری داده کمک می‌کنند.

با داشتن این مجموعه مهارت‌های متنوع، یک مهندس داده به «مهندس داده کامل» تبدیل می‌شود — فردی چندبعدی که نه‌تنها از نظر فنی توانمند است، بلکه با اهداف کسب‌وکار و نوآوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی نیز همسو عمل می‌کند. چنین مهندسانی دارایی‌های واقعی سازمان‌هایی هستند که در تلاش‌اند به قدرت‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و هوش مصنوعی تبدیل شوند.

چقدر طول می‌کشد تا به یک مهندس داده تبدیل شوید؟

مدت زمانی که برای تبدیل شدن به یک مهندس داده نیاز دارید، به مسیر انتخابی شما بستگی دارد. اگر مسیر سنتی یعنی دریافت مدرک کارشناسی در علوم کامپیوتر را انتخاب کنید، باید انتظار داشته باشید که حداقل 2 سال پس از گذراندن دروس عمومی زمان ببرد، البته در صورتی که به‌صورت تمام‌وقت تحصیل کنید. اگر از قبل مدرک کارشناسی دارید، ممکن است بتوانید برخی واحدهای پیش‌نیاز را منتقل کنید و با ثبت‌نام بیش از حد معمول، این زمان را کوتاه‌تر کنید.

اگر در حوزه‌ای مرتبط مانند توسعه نرم‌افزار یا تحلیل داده تجربه دارید، می‌توانید مسیر یادگیری فشرده‌تری را طی کنید که حدود 9 تا 12 ماه طول می‌کشد. در این مدت باید بر یادگیری مهارت‌های کلیدی مهندسی داده مانند مدل‌سازی داده، برنامه‌نویسی و رایانش ابری تمرکز کنید.

حتی اگر هیچ تجربه‌ای ندارید، با مطالعه متمرکز و خودآموزی می‌توانید طی 3 تا 6 ماه مهارت‌های لازم برای ورود به موقعیت‌های سطح مقدماتی را به دست آورید. البته این در صورتی است که از قبل با مفاهیم پایه‌ای کدنویسی، آمار پیشرفته و تحلیل داده آشنا باشید.

در این مدت باید موارد زیر را یاد بگیرید:

• مفاهیم پایه در برنامه‌نویسی، SQL و ساختارهای داده

• مبانی پایپ‌لاین‌های داده و انبار داده (Data Warehousing)

• آشنایی با پلتفرم‌های ابری مانند Google Cloud، Azure و AWS

پس از یادگیری مبانی، تمرکز خود را بر موارد زیر بگذارید:

• تسلط بر فناوری‌هایی مانند Apache Spark و Apache Hadoop

• یادگیری طراحی پایپ‌لاین‌های داده پیچیده‌تر

• ساخت مجموعه‌ای از پروژه‌ها با استفاده از داده‌های واقعی

در طول 12 تا 24 ماه، یادگیرندگان خودآموز می‌توانند شروع به:

• تخصص در جنبه‌های خاصی از مهندسی داده، مانند انبار داده یا مدل‌سازی داده

• یادگیری مفاهیم مربوط به حاکمیت داده و امنیت در حوزه تخصصی خود

برخی بوت‌کمپ‌های مهندسی داده در مدت زمان کوتاه‌تر، حدود 3 تا 6 ماه، مدرک حرفه‌ای ارائه می‌دهند. با این حال، شرکت در این بوت‌کمپ‌ها معمولاً نیاز به تجربه قبلی در حوزه‌های مرتبط دارد. اگر لازم است تمام مهارت‌ها از جمله ریاضیات و کدنویسی را از پایه یاد بگیرید، تحصیل در یک برنامه دانشگاهی سنتی می‌تواند ساختار مناسب‌تری برای موفقیت شما فراهم کند.

مهارت‌های لازم برای موفقیت به عنوان مهندس داده

مهندسان داده با ترکیب مهارت‌های برنامه‌نویسی، تخصص در مدیریت پایگاه داده و توانایی حل مسئله، اطمینان حاصل می‌کنند که پایپ‌لاین داده به‌صورت روان و بدون وقفه عمل کند. نیکولای شولر درباره مهارت‌هایی که مهندسان داده آینده باید در اولویت قرار دهند، چنین می‌گوید:

«اول از همه، از اصول پایه شروع کنید. دوم، اصول و مفاهیم بنیادی اغلب نادیده گرفته می‌شوند. من افراد زیادی را دیده‌ام که پیش از یادگیری نوشتن یک کوئری صحیح در SQL یا درک مدل‌سازی داده، وسواس یادگیری ابزارهایی مانند Spark یا Kafka را دارند.»

این‌ها 4 مهارت اصلی برای شروع هستند:

1. SQL همچنان مهارت شماره 1 است. خوب است بدانید SQL در موتورهای مختلف مانند PostgreSQL، BigQuery و Snowflake چگونه عمل می‌کند. بسیاری از افراد فکر می‌کنند SQL ساده است، اما در واقع می‌تواند با استفاده از CTEها، توابع پنجره‌ای و تنظیمات عملکردی بسیار پیچیده شود. این موضوع برای مهندسان داده اهمیت زیادی دارد.

2. مدل‌سازی داده (Data Modeling) یکی از کم‌اهمیت‌ترین مهارت‌های در نظر گرفته‌شده است. در واقع، اولین چیزی که باید یاد بگیرید یک ابزار خاص نیست، بلکه مفاهیم بنیادی مدل‌سازی داده است – چیزی که بسیاری از افراد متأسفانه از آن غافل می‌شوند. درک مدل‌سازی داده به معنای توانایی طراحی جدول‌های fact و dimension و آشنایی با ساختارهای ستاره‌ای (Star Schema) و Snowflake است. همچنین باید با مفهومی به نام Slowly Changing Dimensions (SCDs) آشنا باشید. برای مثال، وقتی آدرس مشتری تغییر می‌کند، آیا باید آدرس قبلی را بازنویسی کنید یا سابقه آن را حفظ کنید؟ اگر این موضوع به اشتباه مدل‌سازی شود (مثلاً از نوع SCD Type 2 که تغییرات تاریخی را ذخیره می‌کند استفاده نشود)، گزارش‌ها آدرس فعلی را برای تمام سوابق گذشته نمایش خواهند داد.

3. پایتون همچنان یکی از مهارت‌های ضروری است. در واقعیت، مهندسی داده حدود 30% کدنویسی و 70% اطمینان از قابل اعتماد بودن، تکرارپذیری و مفید بودن داده‌هاست. با پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، توانایی کدنویسی نیز بهتر می‌شود. بنابراین، مهارت‌های بنیادی مانند مدل‌سازی داده و درک شهودی از داده‌ها حتی اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.

4. تسلط بر حداقل یک پلتفرم ابری. مانند AWS، GCP یا Azure. نیازی نیست به همه آن‌ها مسلط باشید، اما باید مفاهیمی مانند IAM، ذخیره‌سازی، محاسبات و نحوه عملکرد سرویس‌های مدیریت‌شده را درک کنید. برای مثال، ذخیره‌سازی شیء محور مانند S3، انبارهای داده مانند BigQuery یا Snowflake و انواع مختلف پایگاه داده‌ها.

برای شروع، پیشنهاد می‌کنیم دوره‌های نیکولای شولر در زمینه SQL و Data Warehousing را بررسی کنید.

سایر مهارت‌های نوظهوری که مهندسان داده باید روی آن‌ها سرمایه‌گذاری کنند شامل موارد زیر است:

• اتوماسیون: پیشرفت‌های هوش مصنوعی موجب کارآمدتر شدن فرآیندهای خودکارسازی پایپ‌لاین‌ها و تست‌ها می‌شود.

• یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI): سیستم‌های AI و ML برای عملکرد خود از پایپ‌لاین‌های داده استفاده می‌کنند تا از داده‌های ورودی نتیجه‌گیری کرده و تصمیم‌های مبتنی بر داده بگیرند. مهندسان داده باید یاد بگیرند که چگونه این فناوری‌ها را در سیستم‌های خود ادغام کنند تا پایپ‌لاین‌هایی با بالاترین کیفیت داده ایجاد نمایند.

ایجاد نقشه راه یادگیری با دوره‌ها و گواهینامه‌های آنلاین

با توجه به منابع فراوان موجود آنلاین، می‌توانید نقشه راه یادگیری خود را طراحی کنید تا مهارت‌های لازم برای ورود به حوزه مهندسی داده را کسب کنید. بسیاری از افراد بین سه گزینه زیر انتخاب می‌کنند:

• بوت‌کمپ‌ها: بوت کمپ مهندسی داده 2025 تجربه عملی و مهارت‌های لازم برای ورود به این حوزه را فراهم می‌کند. این دوره‌ فشرده و کوتاه‌مدت طی چند هفته یا ماه با استفاده از محتوای آموزشی مرتبط با صنعت، آموزش سریع ارائه می‌دهد.

• مسیرهای هدایت‌شده: مسیرهای هدایت‌شده مهندسی داده، ترکیبی از مهارت‌های پایه و دانش تخصصی ارائه می‌کنند و رویکردی ساختارمند برای آموزش بدون محدودیت زمانی فراهم می‌آورند. اغلب می‌توانید این دوره‌ها را با زمان‌بندی دلخواه خود دنبال کنید و معمولاً شامل ایجاد برنامه‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده هستند. بسیاری از آن‌ها پس از اتمام، گواهینامه ارائه می‌دهند.

• دوره‌های فردی: دوره‌های فردی مهندسی داده به شما امکان می‌دهند مسئولیت آموزش خود را بر عهده بگیرید. به جای دنبال کردن مسیر مشخصی برای کسب مهارت، روی مهارت‌های مورد نیاز خود تمرکز می‌کنید. دوره‌های فردی بیشترین انعطاف را دارند و اغلب فرصت ایجاد مجموعه پروژه‌های قوی‌تر را فراهم می‌کنند. اگر به مهارت‌ها بیش از مدارک یا گواهینامه اهمیت می‌دهید، این گزینه مناسب است.

اگرچه گواهینامه‌ها می‌توانند به شروع حرفه جدید مهندسی داده کمک کنند، اما همیشه ضروری نیستند. با این حال، آن‌ها تأییدی بر تجربه شما در یک مهارت خاص هستند و مطمئناً شانس شما برای دریافت شغل را کاهش نمی‌دهند.

گواهینامه‌ها به تازه‌واردان کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را اثبات کنند، به‌ویژه اگر مرتبط با صنعت باشند. با پیشرفت حرفه شما، اهمیت آن‌ها برای به‌دست‌آوردن موقعیت‌های جدید کمتر می‌شود، اما همچنان نشان‌دهنده به‌روز بودن شما با آخرین روندها و فناوری‌هاست.

گیت دوره‌های آماده‌سازی برای گواهینامه‌های رایج مهندسی داده، از جمله AWS DEA-CO1 (AWS Certified Data Engineer Associate) ارائه می‌دهد. این گواهینامه با ارزش، اطمینان می‌دهد که شما مهارت‌های لازم برای مدیریت و بهینه‌سازی داده‌ها در AWS را دارید.

کسب تجربه عملی و ساخت یک نمونه‌کار (Portfolio)

صرف‌نظر از اینکه مدرک تحصیلی دارید یا خیر، مدیران استخدام باید اطمینان حاصل کنند که شما مهارت‌های فنی لازم برای عملکرد موفق در نقش مورد نظر را دارید. نمونه‌کار شما ادعاهای رزومه را پشتیبانی کرده و توانایی‌های شما را نشان می‌دهد.

هنگام ساخت یک نمونه‌کار جامع، پروژه‌هایی را در اولویت قرار دهید که تجربه دنیای واقعی را منعکس کنند. مجموعه‌ای از منابع داده، فرمت‌ها و ابزارهای مختلف را برای تنوع وارد کنید. پروژه‌ها باید کاربرد واقعی داشته باشند و توضیح دهند که چگونه مسئله‌ای را حل کرده‌اند. سعی کنید پروژه‌هایی مانند جریان‌های کاری ETL، پایپ‌لاین‌های Streaming و اسکیمای انبار داده را وارد کنید تا مجموعه‌ای متنوع از مهارت‌ها را نمایش دهید.

فقط پروژه را نشان ندهید. مستندسازی کامل و کد پروژه را نیز ارائه دهید تا مدیران استخدام بتوانند کار پشت‌صحنه شما، دلایل تصمیم‌گیری‌های شما و نحوه رسیدن به نتایج را بررسی کنند. می‌توانید این کار را در GitHub، Jupyter یا Kaggle Notebooks انجام دهید.

آمادگی برای اولین نقش مهندسی داده

پس از توسعه مهارت‌های پایه‌ای لازم، می‌توانید شروع به درخواست برای نقش‌های مهندسی داده کنید. در سایت‌های حرفه‌ای شغلی به دنبال نقش‌های سطح ابتدایی باشید، مانند:

• Junior Data Engineer

• Data Engineer I

• Entry-Level Data Engineer

در طول جستجوی شغل، زمان کافی برای آماده‌سازی پاسخ به سوالات متداول مصاحبه اختصاص دهید، مانند:

• چرا شما بهترین گزینه برای این موقعیت هستید؟

• با چه ابزارها یا فریم‌ورک‌هایی تجربه دارید؟

• برای ارکستراسیون داده (یا سایر وظایف) از کدام ابزارها استفاده می‌کنید؟

سوالات مصاحبه ممکن است دانش کلی شما را نیز مورد بررسی قرار دهند و مفاهیم کلیدی را بسنجند تا اطمینان حاصل کنند که مهارت لازم برای شغل را دارید. همچنین ممکن است آزمون‌های فنی برای ارزیابی توانایی شما تحت فشار برگزار شود.

همچنین توصیه می‌شود مهارت‌های نرم کلیدی خود را تقویت کنید. این مهارت‌ها شامل توانایی کار گروهی، حل مسئله، ارتباطات، همکاری و حل تعارض است. مدیران استخدام معمولاً مهارت‌های نرم را به اندازه، یا حتی بیشتر از مهارت‌های فنی در نظر می‌گیرند، زیرا پایه فرهنگ کاری را شکل می‌دهند.

اگر از یک حرفه مرتبط مانند مهندسی نرم‌افزار یا تحلیل داده وارد مهندسی داده شوید، احتمالاً ورود به این حوزه برای شما آسان‌تر خواهد بود. مهارت‌های مرتبط با داده را مرور کرده و تسلط خود بر SQL، ETL و فناوری‌های داده بزرگ را تضمین کنید.