מיהו מהנדס נתונים?
הנדסת נתונים כוללת תכנון ובניית מערכות לאיסוף נתונים, וכן כאלו המשמשות לאחסון וניתוח של נתונים. זהו תחום רחב עם יישומים מרובי ענפים. ארגונים וחברות אוספות באופן תדיר כמויות נתונים אדירות, וזקוקים לאנשים הנכונים בכדי לוודא שהנתונים הללו יהיו במצב שמיש ביותר כשהם מגיעים למדעני הנתונים והאנליסטים.בנוסף להקלה על מדעני נתונים, הנדסת נתונים עושה הבדל מוחשי בעולם שבו נפיק 463 אקס-בייט ליום עד שנת 2025 (שווה ערך ל1,000,000,000,000,000,000 ביט של מידע!). תחומים כמו למידת מכונה ולמידה עמוקה לא יכולים להצליח בלי מהנדסי נתונים שיעבדו ויתעלו את הנתונים האלה.
תפקידו של מהנדס נתונים
מהנדסי נתונים עובדים במגוון הגדרות כדי לבנות מערכות שאוספות, מנהלות וממירות נתונים גולמיים למידע שימושי עבור מדעני נתונים ואנליסטים עסקיים. אלו בתורם מפרשים אותם ומסיקים מהם מסקנות, כשהמטרה הסופית שלהם היא להפוך את הנתונים לנגישים, כך שארגונים יוכלו להשתמש בהם כדי להעריך ולייעל את הביצועים שלהם.
למהנדס נתונים ישנן מספר משימות נפוצות שהוא עשוי לבצע בעבודה עם נתונים:
- השגת מערכי נתונים שמתואמים לצרכים העסקיים בתחום בו הוא עובד.
- פיתוח אלגוריתמים שהופכים נתונים למידע שניתן להשתמש בו ולפעול על פיו.
- בנייתם, בדיקתם ותחזוקתם של ארכיטקטורות צנרת (מערכות לאיסוף, ארגון וניתוב מידע בכדי שיהיה נגיש) של מסד נתונים.
- שיתוף פעולה עם ההנהלה כדי להבין את יעדי החברה.
- יצירת כלים לניתוח נתונים, וכן יצירת שיטות אימות נתונים נוספות.
- התאמת עיבוד הנתונים למדיניות השימוש בנתונים והאבטחה של האירגון.
על מהנדס הנתונים להתמצא בתחומים ידע רבים. עליו לדעת שפות שונות של תכנות, להכיר את מסדי הנתונים היחסיים והלא-יחסיים וכיצד הם פועלים, לדעת להפעיל מערכות ETL (חילוץ, טרנספורמציה וטעינה), בהן משתמשים כדי להעביר נתונים מבסיסי נתונים ומקורות אחרים למאגרי נתונים, ולדעת לאחסן נתונים בצורות שונות (אגם נתונים מול מחסן נתונים,למשל).
בנוסף, מאחר וארגונים אוספים כמויות עצומות של מידע, אוטומציה היא חלק הכרחי בעבודה עם ביג דאטה (נתונים בכמויות ענק), ועליו לכתוב סקריפטים שונים כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים. נדרשת גם הבנה מסוימת בלמידת מכונה.
לרוב, מהנדסי נתונים צריכים לנהל מאגרי ענק של נתונים (ביג דאטה), ולשם כך עליהם לדעת לעבוד עם כלי הניהול המתאימים למאגרי ענק אלו. עליהם להבין במחשוב ענן ואחסון בענן והכלים המתאימים לכך. גם את תחום אבטחת המידע יותר ויותר חברות מעבירות לידי מהנדסי הנתונים.
מקצוע מבוקש
קריירה בתחום זה יכולה להיות מתגמלת ומאתגרת כאחד. מהנדס הנתונים ממלא תפקיד חשוב בהצלחת הארגון, ומספק גישה קלה יותר לנתונים שדרושים למדעני נתונים, אנליסטים ומקבלי החלטות כדי לבצע את עבודתם. לפי לינקדאין, נכון לשנת 2021 הביקוש למהנדסי נתונים נמצא בעלייה מתמדת.
מהנדסי נתונים רבים מתחילים כמהנדסי תוכנה או אנליסטים של בינה עסקית, כשהנדסת הנתונים היא תפקיד היעד. תפקיד זה משמש רבות כרקע לתפקידים ניהוליים או כבסיס לארכיטקט נתונים, ארכיטקט פתרונות או מהנדס למידת מכונה. ככל שיש יותר נתונים לעיבוד, כך המקצוע הופך למבוקש יותר.
שכר מהנדס נתונים
מהנדס נתונים בתחילת הדרך עם 0-1 נסיון מרוויח 14-16 ₪ אלף. עם השנים וצבירת ניסיון בתחום השכר עולה משמעותית. שכר עדכני של מהנדס נתונים תמצאו בטבלאות השכר של SQLINK.
מה ההבדל בין data engineer ל data analyst?
| Data Engineers | Data Analysts |
|---|---|
| בונה ומתחזק מבנים לאיחסון, עיבוד וניתוח נתונים. | מנתח מידע להוצאה של תובנות וכדי לבצע החלטות עסקיות. |
| משתמש בכלים ופלטפורמות כמו מסדי נתונים, מחסני נתונים ופרימוורקס לעיבוד מידע. | משתמש בכלים לתצוגת מידע ותוכנות לניתוח סטטיסטי. |
| מעצב, מוציע לפועל, ומתחזק צינורות מידע. | מזהה טרנדים ותבניות ממידע. |
| מוודא את איכות המידע, אבטחה וזמינות. | מפתח דוחות ומצגות עובר הממצאים. |
| דורש יכולות טכניות בתכנות, עיצוב מסדי נתונים וניהול מערכות. | דורש יכולות אנליטיות חזקות ויכולת הצגת מידע. |
| דרוש הבנה עמוקה של מבנה מידע ועיצוב מערכות. | דורש הבנה עמוקה של תחום העסק של החברה. |
הבדלים אלו בניהם הם כלליים ותפקיד ספציפי ואחריות של דאטה אנליסט ומהנדס נתונים יכולים להשתנות על סמך האירגון שעובדים בו והמשימות שלהם בתפקיד.
קורס Data Engineer
דאטה-קאמפ הוא הבית של עולם הנתונים, באתר ניתן ללמוד אונליין קורסים ומסלולים לאלו הרוצים להתמקצע בעולם הדאטה. המסלול הבא עליו נדבר הוא לגולשים הרוצים ללמוד הנדסת נתונים. שם המסלול הוא "Data Engineer with Python".
מסלול זה באתר DataCamp מלמד סטודנטים את המיומנויות הדרושות כדי להיות מהנדס נתונים. הוא מכסה נושאים כמו בנייה של ארכיטקטורה של מידע, ייעול עיבוד נתונים ותחזוק של מערכות נתונים גדולות על ידי פייתון, Shell, SQL ו Scala.
התלמידים במסלול יוסיפו לערכת הכלים שלהם יכולות של ענן וכלי ביג דאטה, ויקבלו נסיון עם AWS Boto, PySpark, Spark SQL ו MongoDB. עם סיום המסלול יהיה לתלמידים ידע חיוני במסדי נתונים, סקריפטים ומיומנויות עיבוד הדרושים כדי לקדם את הקריירה שלהם בהנדסת נתונים.
רקע קודם
המסלול מתאים למי שיש לו ידע בסיסי בפייתון ו SQL. (במידע ולא האתר מציע קורסים ללימוד הבסיס של שני הנושאים)
המרצים
מרצי הקורסים השונים הם בעלי נסיון רב בתחום הם מהנדסי ומדעני נתונים.
מרכבי המסלול
- 19 קורסים
- סה"כ 73 שעות לימוד בקצב אישי
מחיר
- מנוי חודשי לפי הקצב שלכם
- מחיר משתנה בין מנוי שנתי\חודשי
- ניתן להשות מנוי לתקופה
- הקורס הראשון "להבין הנדסת נתונים" אפשר ללמוד חינם
תמונה באדיבות ThisIsEngineering