Veri Mühendisi Nedir? Maaş, Sorumluluklar ve Yol Haritası

Veri, yeni petroldür. Ancak bu petrolü kim çıkarır ve rafine eder? Veri mühendisleri! Veri mühendisleri, ham veriyi analiz ve modelleme için kullanılabilen yüksek kaliteli verilere dönüştürmek için sistemler tasarlar ve geliştirir.

Herhangi bir veri odaklı organizasyonun ilk adımı, çeşitli kaynaklardan veri toplamakdır. Veri daha sonra gerekli formata dönüştürülür ve veri altyapısına yüklenir. Veri bilimcileri ve analistleri daha sonra verileri erişebilir ve iş problemlerini çözmek için içgörüler elde edebilir. Veri mühendisi, bu tüm süreci yönetir. Veri mühendisleri olmadan, organizasyonlar verilerini etkili bir şekilde kullanamayacak ve bu da iş fırsatlarının kaybına neden olabilir.

Veri mühendisliği, aynı zamanda yüksek ödeme yapan bir kariyerdir. Glassdoor‘un tahminine göre, ABD’deki median veri mühendisi maaşı yıllık 113.784 dolar.

Bu blogda, neden veri mühendisi olunması gerektiğini, sorumlulukları ve yüksek becerili bir veri mühendisi olmak için yol haritasını tartışacağız ve ayrıca bir veri mühendisinin bir veri bilimcisinden nasıl farklı olduğunu açıklayacağız.

Veri Mühendisi Neden Olunur?

Veri mühendisleri, saatteki ihtiyaç. Şirketlerin veri stratejisinin bir parçası olarak, veri üretimi, hacmi ve çeşitliliği hızla artıyor.

2025 yılı sonuna kadar, 180 zettabayt veri yaratılacak, yakalanacak ve tüketilecek. Bu kadar büyük miktarda ham veriyi işleyebilmek için veri mühendislerine ihtiyacımız var. Bu kadar yüksek talep, veri ekosisteminde umut verici bir kariyer sunuyor.

Veri Mühendisinin Sorumlulukları

Veri mühendisinin işi, organizasyonun veri gereksinimlerini anlamak ve temiz, erişilebilir veri sağlayan sistemler oluşturmaktır. Günlük olarak, aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:

• Veri boru hatlarını tasarlamak, oluşturmak ve bakımını yapmak
• Veri analistleri ve bilimcilerle birlikte veri gereksinimlerini daha iyi anlamak için çalışmak
• Veri kaynaklarını doğrulamak ve veri kalitesine odaklanmak
• Veri düzenlemelerine uyumu sağlamak

Veri Mühendisi Nasıl Olunur?

Veri mühendisi olmak için yol haritası aşağıdaki gibidir:

1) İlgili Veri Mühendisliği Becerilerini Kazanmak

a) Kodlama

17.000’den fazla veri mühendisi iş ilanı analizine göre, %70’den fazla işe alım uzmanı, Python ve SQL’de uzman olan adayları arıyor. Bu nedenle, Python ve SQL öğrenmek, veri mühendisi olmak için ilk adım olmalıdır. Ayrıca, Scala ve Java gibi diğer programlama dilleriyle tanışmak size rekabet avantajı sağlayabilir.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL, çeşitli kaynaklardan veriyi tek bir depolama alanına çıkarmak, analize yönelik forma dönüştürmek ve veri ambarına yüklemek demektir. ETL boru hatlarını oluşturmak ve bakımını yapmak, bir veri mühendisinin sorumluluğundadır. Bu nedenle, Integrate ve Talend gibi ETL araçlarını öğrenmek veri mühendisliği için gereklidir.

c) Veri Depolama Sistemleri

Veritabanları, toplanan verilerin depolanması için kullanılır. İlişkisel, NoSQL ve veri gölleri gibi farklı veri depolama türleri hakkında bilgi sahibi olmak gereklidir.

d) Büyük Veri Araçları

Apache Spark, Apache Hadoop ve Apache Hive gibi büyük veri araçlarını anlamak, veri mühendisi olmak için gereklidir. Bu araçlar, büyük miktarda verinin işlenmesi, depolanması ve sorgulanması için kullanılır.

e) Bulut Bilişim

AWS (Amazon Web Services) ve Microsoft Azure gibi bulut sağlayıcıları, veri depolama ve işleme için ölçeklenebilir hesaplamalı kaynaklar sağlar. Bulut bilişim sertifikaları, size çeşitli bulut platformlarının temel ve gelişmiş kavramlarını öğrenme ve uygulama fırsatı sunar.

f) Yumuşak Beceriler

Bir veri mühendisinin, diğer takım üyeleriyle, özellikle veri bilimcileri ve analistlerle işbirliği yapmak için iyi iletişim becerilerine sahip olması gerekir. Yaratıcılık ve problem çözme, veri mühendisliği yaşam döngüsündeki zorlukları çözmeye yardımcı olabilir.

2) Sertifika Almak

Sertifikalar, güvenilirliği artırır ve işvereninizin güvenini kazandırır. Veri mühendisliği sertifikaları, Coursera ve Udemy gibi güvenilir eğitim platformlarından elde edilebilir. Bu platformlar, yetenekli eğitimciler tarafından verilen yüksek kaliteli pratik müfredat sunar. Ancak, kayıt olmadan önce kurs ve eğitmen değerlendirmelerini okuyun. Ayrıca, profesyonel veri mühendislerinin LinkedIn profillerini ziyaret edebilirsiniz. Bu, size hangi araçların veya platformların endüstride şu anda trend olduğunu daha iyi anlamak için yardımcı olacaktır.

3) Veri Mühendisliği Portföyünüzü Oluşturmak

Bir portföy, bir adayın konuyu anlamasını değerlendirmek için en iyi ölçüttür. Veritabanı tasarımı ve geliştirilmesine ilişkin birden fazla proje oluşturmak, sizi diğer başvurulardan ayıracaktır. Veri mühendisliği projesini GitHub’a yüklemek ve LinkedIn veya Medium gibi platformlarda bir yürüyüş blog gönderisi paylaşmak, veri becerilerinizi göstermek için önemli bir adımdır.

4) Giriş Seviyesi Veri Mühendisliği İşini Güvence Altına Almak

Çoğu durumda, veri mühendisliği, giriş seviyesi bir pozisyon değildir. Veri analisti olarak giriş seviyesi bir iş bulmak iyi bir başlangıç olabilir. Daha fazla deneyim ve beceri kazandıkça, veri mühendisi pozisyonuna çalışabilirsiniz.

Veri Mühendisi ile Veri Bilimcisi Arasındaki Ana Farklar

Veri bilimcileri ve veri mühendisleri tarafından kullanılan beceriler ve araçlar arasında bazı benzerlikler olsa da, aralarında bazı belirgin farklılıklar vardır:

Veri mühendisi, Glassdoor‘un 2022’de Amerika’nın En İyi 50 İşinin 7. sırasında yer alıyor. Büyük veri rolleri veri odaklı organizasyonlarda netleştikçe, veri mühendislerine olan talep devam edecek.

Daha fazla AI ile ilgili içerik mi istiyorsunuz? unite.ai‘i ziyaret edin