ყოველდღიურად დიდი რაოდენობის მონაცემს ვიღებთ, ვამუშავებთ და ვაანალიზებთ, რაც გადაწყვეტილებების მიღებაში გვეხმარება. ამ პროცესს განსაკუთრებით დიდი მნიშვნელობა კომპანიებისთვის ენიჭება. ისინი მონაცემებს ბიზნესის შესაფასებლად და ოპტიმიზაციისთვის იყენებენ. ამ საქმეში კი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მონაცემთა ინჟინერი, რომლის მოვალეობაც დიდი რაოდენობის ინფორმაციის შესაგროვებლად, შესანახად და გადასამუშავებლად საჭირო სისტემების აგებას მოიცავს.
თუკი მონაცემთა ინჟინერიაში გსურს კარიერის გაგრძელება, მაშინ აუცილებლად წაიკითხე ბლოგი. აქ მიიღებ რჩევებს, თუ როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი.
The International Data Corporation-ის მიხედვით, 2025 წლისთვის 175 ზეტაბიტის (1021 ბიტი) მონაცემებს შევაგროვებთ (შედარებისთვის, წლევანდელი მაჩვენებელი 33 ზეტაბიტია). როგორ მოახერხებენ კომპანიები ამ მასშტაბის ინფორმაციის შენახვასა და გადამუშავებას? პასუხი შემდეგია: ბევრი მონაცემთა ინჟინრის აყვანით. ამის მიზეზი კი ის არის, რომ მათ სჭირდებათ უფრო მეტი ადამიანი “წინა ხაზზე” სხვადასხვა წყაროებიდან წამოსული უამრავი პირველადი მონაცემის შესაგროვებლად.
მათი მთავარი მოვალეობაა, რომ ორგანიზაციის სხვადასხვა დეპარტამენტის გუნდებმა შეუფერხებლად შეძლონ მათთვის საჭირო მონაცემების ანალიზი და გამოიყენონ იგი მრავალმხრივი მიზნით. მონაცემთა ინჟინრები იყენებენ ETL არხებს, რათა დააჯგუფონ ინფორმაცია და გახადონ იგი უფრო მკაფიო და გასაგები მთელი კომპანიისთვის.
2020 წელს მონაცემთა ინჟინრის პოზიციაზე გამოცხადებული ვაკანსიების რაოდენობა 40%-ით გაიზარდა. შედარებისთვის, ეს რიცხვი მონაცემთა მეცნიერის შემთხვევაში მხოლოდ 10% იყო. ამ მიზეზით მონაცემთა ინჟინერი ყველაზე სწრაფად მზარდი ტექნოლოგიური პროფესია გახდა, რომელზეც მოთხოვნა წლიდან წლამდე იზრდება.
ამასთან ერთად, დღეს ბევრი კომპანია ფიზიკურ სერვერებს ღრუბლოვან სერვისებში ცვლიან, ამიტომ უფრო მეტი მონაცემთა ინჟინრის დაქირავების საჭიროება ძალიან დიდია, რათა მათ მნიშვნელოვანი დახმარება გაუწიონ მონაცემთა მეცნიერების გუნდს. რაც შეეხება შემოსავალს, ეს მიმართულება ამ მხრივაც ერთ-ერთ მოწინავე პოზიციას იკავებს. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები საკმაოდ მაღალანაზღაურებადია. მაგალითისთვის, აშშ-ში საშუალო წლიური შემოსავალი $115,157-ის ტოლია. ამიტომ თუკი პროფესიის შეცვლასა და ახალი კარიერული გზის არჩევას გეგმავ, სწორედ ახლა არის საუკეთესო დრო, ამ სფეროში შემოაბიჯო.
ახლა კი მოგიყვები, როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი და რა უნარების ფლობა დაგჭირდება ამისთვის:
იმისთვის, რომ ამ სფეროში დაიწყო მუშაობა, უნდა გქონდეს სურვილი, ისწავლო ახალი და გამოწვევებით სავსე საქმე. მონაცემებთან მუშაობა და მათი გამოყენებით სწორი და ღირებული დასკვნებისა და ვარაუდების გამოტანა დღეს ერთ-ერთი ყველაზე გამოსადეგი უნარია. ამ პროცესში კი შესაძლოა ისეთ პრობლემებს გადაეყარო, რომლებიც შენგან უფრო მეტ ძალისხმევას მოითხოვს. მაგრამ თუ ამისთვის ძლიერი ნებისყოფა გაქვს, აუცილებლად დაძლევ არსებულ წინააღმდეგობებს.
Database Management Systems (DBMS) არის Software სისტემები, რომლებიც გამოიყენება მონაცემების შესანახად, მოსაძიებლად და ანალიზისთვის. მონაცემთა ინჟინერს მათი შექმნა და მოქმედებების ჩატარება ევალება სხვადასხვა ხელსაწყოს გამოყენებით. მათგან ყველაზე გავრცელებული ინსტრუმენტი, რომელიც Python-სა და R-ზე უფრო მეტად პოპულარულია, არის SQL (Structured Query Language). ამიტომ, კარგად შეისწავლე ეს ხელსაწყო და მისი გამოყენების ტექნიკები, ბრძანებები და სინტაქსი.
მონაცემთა ინჟინრებს ყოველდღიურ საქმიანობაში პროგრამირებას იყენებენ. შესაბამისად, უნდა იცოდე მინიმუმ ერთი ენა მაინც – Java ან Python.
ეს როლი მოიცავს მონაცემთა ანალიზს სტატისტიკისა და გრაფების გამოყენებით, რისთვისაც ხშირად მიმართავენ Python-სა და პროგრამირების სხვა ენებს. ამიტომ, გირჩევ, რომ თუ ჯერ კიდევ არ ფლობ რომელიმე მათგანს, დაიწყო მისი შესწავლა და მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება.
როგორც უკვე გითხარი, კომპანიები აქტიურად იწყებენ ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენებას. ამ პროცესში კი სწორედ მონაცემთა ინჟინრები იქნებიან ჩართულები. ღრუბლოვანი სერვისების პლატფორმებს შორის სამი მთავარი კონკურენტია: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure. თუ გსურს, რომ ამ მიმართულებით გააგრძელო მუშაობა, დაუთმე დრო ღრუბლოვანი გამოთვლების საფუძვლების შესწავლას. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც რეალური პრობლემების გადასაჭრელად ჩამოთვლილი პლატფორმების ეფექტურად გამოყენებას გასწავლის.
ETL/ELT ეფექტური არხების შექმნა ყოველი ორგანიზაციისთვის მნიშვნელოვანია, რათა დიდი რაოდენობის ინფორმაცია ორგანიზებულად შეინახოს. ამის მისაღწევად მონაცემთა ინჟინრები სხვადასხვა ხელსაწყოს იყენებენ, მაგალითად, Snowflake, Star. მათი ცოდნა არსებითი უნარია შენი წარმატებული კარიერისთვის.
ჩვენ ინფორმაციულ ეპოქაში ვცხოვრობთ და ყოველდღიურად უამრავ ბიტ მონაცემს ვაწარმოებთ და ვამუშავებთ. იმისთვის, რომ დიდი მოცულობის მონაცემებთან იმუშაო, არაერთი ხელსაწყო არსებობს: Spark, PySpark, Hive. მონაცემთა დიდ ბაზებთან სამუშაოდ მათი გამოყენების ტექნიკების შესწავლა და პრაქტიკული გამოცდილების ქონა დაგჭირდება.
ეს სფერო მუდმივად ვითარდება და არაერთი ახალი ინსტრუმენტი იქმნება, რომლებიც მონაცემთა ინჟინრებს სხვადასხვა ტიპის ამოცანების შესრულებაში ეხმარება. მაგალითად, Snowflake მონაცემთა შენახვისთვის, dbt ELT-სთვის, Airflow ორკესტრირებისთვის. იმისთვის, რომ არ ჩამორჩე ინდუსტრიაში მიმდინარე პროცესებსა და ცვლილებებს, თვალი ადევნე სიახლეებს და ისწავლე ასეთი ხელსაწყოების გამოყენება.
ზემოთ ჩამოთვლილი უნარების ათვისებისა და გაუმჯობესების პარალელურად შეგიძლია ჩაეწერო მონაცემთა ინჟინერიის კურსზე, რომელიც უკეთესად გაგაცნობს ამ სფეროს და დაგეხმარება ცოდნის გაუმჯობესებასა და პრაქტიკული გამოცდილების მიღებაში. კურსის წარმატებით გავლა და სერტიფიკატის მიღება კი სამსახურის ძიების პროცესში აუცილებლად გამოგადგება – იგი შენს კონკურენტებთან შედარებით უპირატესობას მოგაპოვებინებს.
ახლა კი შენთვის კარგი ამბავი მაქვს – Commschool-ში მონაცემთა ინჟინერიის კურსი იწყება! პროგრამა განკუთვნილია მათთვის, ვისაც Python პროგრამირების ენა უკვე შესწავლილი აქვს და მონაცემებთან მუშაობა აინტერესებს. კურსზე შეისწავლი მონაცემთა ინჟინერიასთან დაკავშირებულ კონცეფციებს, პრაქტიკულ ხელსაწყოებსა და ტექნოლოგიებს, იმუშავებ ინდივიდუალურ პროექტზე და მიიღებ კარიერულ მხარდაჭერას Commschool-სგან.
ასე რომ, გაეცანი უფრო დეტალურად კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
