خارطة طريق هندسة البيانات Data Engineering Roadmap

الخطوة الأولى: تعلم بايثون
الخطوة الثانية: تعلم قواعد البيانات
الخطوة الثالثة: تعلم سير عمل إي إل تي للبيانات
الخطوة الرابعة: تعلم التعلم الآلي
الخطوة الخامسة: تعلم أدوات البيانات الضخمة
الخطوة السادسة: تعلم الحوسبة السحابية

مهندس البيانات Data Engineer هو محترف بيانات يقوم بجمع البيانات وتحويلها ومعالجتها وفقًا لاحتياجات العمل. هندسة البيانات Data Engineering هي واحدة من الوظائف ذات الأجور الأعلى في علم البيانات Data Science. لذا، إذا كنت تبحث عن خارطة طريق لتعلم هندسة البيانات، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سوف آخذك عبر خارطة طريق كاملة لتعلم هندسة البيانات التي يمكنك اتباعها لتعلم هندسة البيانات خطوة بخطوة.

خارطة طريق هندسة البيانات

إليك خارطة طريق كاملة يمكنك اتباعها لتعلم هندسة البيانات خطوة بخطوة:

ابدأ ببايثون.
تعلم قواعد البيانات.
تعلم سير عمل إي إل تي للبيانات
تعلم التعلم الآلي.
تعلم أدوات البيانات الضخمة.
تعلم الحوسبة السحابية.

دعنا الآن نستكشف كل خطوة في خارطة الطريق واحدة تلو الأخرى.

الخطوة الأولى: تعلم بايثون

الخطوة الأولى في خارطة طريق هندسة البيانات هذه هي تعلم لغة بايثون. بايثون هي واحدة من أكثر لغات البرمجة قيمة لمحترفي البيانات.

الخطوة الثانية: تعلم قواعد البيانات

بصفتك مهندس بيانات، ستكون إحدى مسؤولياتك الرئيسية هي إدارة البيانات وفقًا لاحتياجات العمل. لذلك أنت بحاجة إلى معرفة قواعد البيانات لإدارة بيانات مؤسستك.

الخطوة الثالثة: تعلم سير عمل إي إل تي للبيانات

يعد إنشاء سير عمل إي إل تي (extract, transform, load (ETL)) أحد أكثر المهارات قيمة لمهندسي البيانات. في سير عمل ETL، تحتاج إلى كتابة تعليمات برمجية قابلة لإعادة الاستخدام لاستخراج extract البيانات وتحويلها transform وتحميلها load وفقًا لاحتياجات العمل.

الخطوة الرابعة: تعلم التعلم الآلي

الآن الخطوة التالية هي تعلم التعلم الآلي Machine Learning. يعني التعلم الآلي استخدام البيانات والخوارزميات لبناء أنظمة ذكية. أثناء تعلم التعلم الآلي، تحتاج إلى التركيز على نظرية خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذها باستخدام بايثون.

الخطوة الخامسة: تعلم أدوات البيانات الضخمة

تتمثل الخطوة التالية في خارطة طريق هندسة البيانات في تعلم أدوات البيانات الضخمة big data. فيما يلي جميع أدوات البيانات الضخمة التي يجب أن تتعلمها في هندسة البيانات: