يقدم الدليل الشامل لتعلم هندسة البيانات كل ما يحتاج إليه المتعلم من أجل الدخول في ذلك المجال حيث إن هندسة البيانات أصبحت من اهم المجالات في العصر الحالي وتقوم عليها الكثير من الأعمال، ولتعلمها لا بد من فهمها أولًا واكتساب بعض المهارات الضرورية.
الدليل الشامل لتعلم هندسة البيانات
من أجل دخول مجال هندسة اليانات لا بد من فهم تعريفها والمهارات المطلوبة لاكتسابها، ويمكن معرفة ذلك من خلال:
ما هي هندسة البيانات؟
هندسة البيانات هي عبارة عن عملية تصميم وبناء وصيانة الأنظمة والبنية التحتية؛ ذلك أنها تتيح إمكانية جمع كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها وتحويلها إلى معلومات جاهزة للاستخدام.
حيث يقوم مهندس البيانات إنشاء خطوط أنابيب البيانات والتي تضمن الحصول على البيانات الدقيق من المصادر الصحيحة إلى الوجهة النهائية، ومن خلالها يمكن التوصل إلى قرارات صحيحة.
اقرأ أيضًا: دليل شامل حول دراسة هندسة الذكاء الاصطناعي: المستقبل والرواتب المتوقعة
المهارات المطلوبة لتعلم هندسة البيانات
يتطلب مجال هندسة اليانات توافر مجموعة كبيرة من المهارات سواء التقنية أو غيرها، وتتغير تلك المهارات بشكل مستمر إلا أن هناك بعض المهارات الرئيسية المطلوبة دائمًا، ومن أبرزها:
1- مهارات البرمجة
تتضمن البرمجة العديد من اللغات المهمة في هندسة البيانات ومن أبرزها لغة بايثون فهي اللغة الأكثر استخدامًا في ذلك المجال لما تتميز به من مرونة ومكتبة غنية وسهولة في الاستخدام في أتمتة المهام، ومعالجة البيانات، وبناء خطوط أنابيب البيانات.
كذلك تعتبر لغة SQL أساسية للتعامل مع قواعد البيانات العلائقية، فتساعد على استخراج البيانات وإداتها وتحويلها، كذلك بعض اللغات الأخرى مثل: Go، java، … وغيرخت والتي تفيد في بيئات العمل التي تتطلب كمية بيانات هائلة.
2- قواعد البيانات وأنظمة التخزين
تشمل قواعد البيانات وأنظمة التخزين العديد من المهارات التي يجب تعلمها من أجل إتقان هندسة البيانات خلال وقتٍ قصير، ومن أبرزها:
- قواعد البيانات العلائقية: حيث يجب أن يدرك المتعلم SQL وقواعد البيانات المختلفة مثل: MySQL، Oracle،… وغيرها.
- مستودعات البيانات: فلا بد للمتعلم أن يفهم مصطلحاتها والتي تتمثل في: (Google Snowflake، Amazon Redshift، BigQuery) كما من المهم أيضًا معرفة كيفية إدارتها وتصميمها.
- قواعد بيانات NoSQL: من المهم فهم ما هي قواعد البيانات غير العلائقية، والتي تتمثل في مستندات MongoDB، مفتاح قيمة Redis، رسوم بيانية Neo4j، وذلك من أجل معرفة كيفية تخزين مختلف البيانات.
3- أدوات البيانات الضخمة
هناك مجموعة من الأدوات التي تسهل تعلم هندسة البيانات وتطبيقها، والتي يجب معرفة كيفية استخدامها، ودورها، ومنها:
- (Apache Spark): هو إطار قوي يعمل على معالجة كمية كبيرة من البيانات وتحليلها بسرعة عالية.
- (Hadoop): نظام بيئي يساعد على فهم مجموعة من المكونات مثل نظام الملفات الموزعة.
- (Messaging Systems): وهي أنظمة المراسلة التي يمكن من خلالها وصول البيانات في الوقت المناسب.
4- مهارات أخرى
تشمل امتلاك الخبرة في التعامل مع واحدة من المنصات السحابية العالمية، وقواعد البيانات، و خدمات التخزين، كذلك معرفة كيفية بناء خطوط أنابيب البيانات وفهم البنية التحتية من الناحية البرمجية، كذلك الإلمام بمفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
من المهم أيضًا تعلم مهارات مثل طرق التعامل بكفاءة مع البيانات، وإدارة الأكواد، والتعامل مع بيئات الخوادم وأساسيات Linux، كذلك اختبار البيانات ومراقبتها بشكل دوري من أجل ضمان سير أداء الأنظمة بشكل صحيح، وجودة البيانات.
اقرأ أيضًا: دليل هندسة السياق والجلسات والذاكرة لتحسين تجربة المستخدم بالذكاء الاصطناعي
طرق تعلم هندسة البيانات
هناك العديد من الوسائل التي يمكن من خلالها تعلم هندسة البيانات، ومنها:
- الدورات التدريبية الإلكترونية: حيث توفر العديد من المنصات دورات تعليمية وشهادات إتمام معتمدة من شركات تكنولوجيا وجامعات عالمية.
- المشاريع العملية: يمكن للمتعلم محاولة إنشاء مشروع هندسة بيانات خطوة بخطوة لتطبيق المفاهيم التي يتم إدراكها واكتسابها، ويفضل في تلك الحالة البدء بمشاريع صغيرة ثم زيادة الصعوبة تدريجيًا.
- الموارد المجانية: توفر الكثير من المدونات وقنوات اليوتيوب والأبحاث موارد مجانية لتسهيل الوصول إليها على كل المتعلمين، إلا أن غياب الجانب التطبيقي قد يكون عائقًا للتعلم بشكل صحيح.
- الشهادات المهنية: من الخيارات المميزة التي تساعدك على التوظيف بسهولة وسرعة هو الحصول على شهادة من أحد مزودي الخدمات السحابية، كـ: (Google Professional Data Engineer، AWS Certified Data Engineer).
- المجتمعات والمنتديات: يمكن للمتعلم الانضمام إلى منتديات هندسة البيانات على لينكد إن أو ديسكورد من أجل الاستفادة من خبرات الآخرين والدخول في مناقشات والاطلاع على أحدث التطورات.
تعلم هندسة البيانات قد يستغرق وقتًا في البداية لذا يجب التخطيط الجيد واختيار طرق التعلم المناسبة والحرص على الممارسة.
