वास्तव में, यह एक तकनीकी कला और विज्ञान है, जो इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को निकालने, उसे मान्य करने, उसका प्रबंधन करने और आगे के उपयोग के लिए इसका अधिकतम लाभ उठाने के लिए है। यहीं से Data engineer की भूमिका सामने आती है। डेटा इंजीनियर एक डेटाबेस और उसके आर्किटेक्चर की नींव रखते हैं।
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वे आवश्यकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का आकलन करते हैं और एक मजबूत वास्तुकला बनाने के लिए प्रासंगिक डेटाबेस तकनीकों को लागू करते हैं। बाद में, डेटा इंजीनियर कार्यान्वयन प्रक्रिया शुरू करता है और डेटाबेस को खरोंच से विकसित करता है। समय-समय पर अंतराल के बाद, वे किसी भी बग या प्रदर्शन के मुद्दों की पहचान करने के लिए परीक्षण भी करते हैं।एक Data engineer को डेटाबेस को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने का काम सौंपा जाता है कि यह बिना किसी व्यवधान के सुचारू रूप से काम करे। जब कोई डेटाबेस काम करना बंद कर देता है, तो यह संबंधित IT infrastructure को रोक देता है। Data engineer की विशेषज्ञता विशेष रूप से बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण प्रणालियों के प्रबंधन के लिए आवश्यक है जहां प्रदर्शन और मापनीयता के मुद्दों को निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है।
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आइए समझते हैं कि डेटा इंजीनियरिंग का क्या अर्थ है और डेटा के लाभों को अधिकतम करने में डेटा इंजीनियर की क्या भूमिका होती है।
Data engineer क्या है?
Data engineering जानकारी एकत्र करने और मान्य करने का विज्ञान है ताकि डेटा वैज्ञानिकों द्वारा इसका लाभ उठाया जा सके। यह लगभग सभी प्रमुख उद्योग क्षेत्रों में एकत्रित जानकारी को प्रबंधित करने के लिए सिस्टम बनाने पर केंद्रित है। यह विभिन्न सूचना प्रणालियों को डिजाइन और विकसित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग दृष्टिकोण है। Data engineering को डेटा प्रबंधन की प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक सुरक्षा, सटीकता और तेज़ी से डेटा का उपयोग कर सकें। जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा इंजीनियरिंग डेटा परिवर्तन और परिवहन के लिए इंजीनियरिंग के भाग - डिजाइनिंग और निर्माण पाइपलाइनों को देखता है ताकि जब यह data scientists तक पहुंचे, तो यह अत्यधिक कार्यात्मक रूप में हो।Data Engineer Roles and Responsibilities
यहां भूमिकाओं और जिम्मेदारियों की सूची दी गई है, डेटा इंजीनियरों से प्रदर्शन करने की अपेक्षा की जाती है:
डेटा को कलेक्ट करना-
डेटाबेस पर कोई भी काम शुरू करने से पहले, उन्हें सही स्रोतों से डेटा प्राप्त करना होता है। डेटासेट प्रक्रियाओं का एक सेट तैयार करने के बाद, डेटा इंजीनियर अनुकूलित डेटा संग्रहीत करते हैं।
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डेटा आर्किटेक्चर Data Architecture पर काम करें
वे व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ संरेखित रखते हुए डेटा आर्किटेक्चर की योजना बनाने, बनाने और बनाए रखने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।
रिसर्च करना-
डेटा इंजीनियर किसी व्यावसायिक समस्या से निपटने के दौरान उत्पन्न होने वाली किसी भी समस्या का समाधान करने के लिए उद्योग में अनुसंधान करते हैं।
आमतौर पर छोटी टीमों में पाए जाते हैं जिसमें डेटा इंजीनियरों से कई डेटा-केंद्रित कार्य करने की अपेक्षा की जाती है।
डेटाबेस सेंट्रिक( Database Centric) - बड़ी टीमों में पाया जाता है जिसमें डेटा प्रवाह एक प्रमुख गतिविधि है और डेटा इंजीनियरों को डेटा वेयरहाउस के साथ कई डेटाबेस का विश्लेषण करने पर अधिक ध्यान देना चाहिए।
पाइपलाइन सेंट्रिक - एक मध्यम व्यापार खंड में पाया जाता है जहां डेटा इंजीनियरों को डेटा वैज्ञानिकों के साथ समकालिक रूप से काम करना चाहिए ताकि डेटा का अधिकतम लाभ उठाया जा सके।
डेटा इंजीनियर स्किल्स-
डेटा इंजीनियरों के पास आवश्यक कौशल होना चाहिए जो उन्हें अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने में मदद कर सकें और संगठनों को उनकी सर्वोत्तम क्षमता का लाभ उठा सकें:
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Technical Skills:
- Apache Hadoop, Apache Spark जैसे वितरित सिस्टम की बुनियादी बातें
- डेटाबेस सिस्टम (एसक्यूएल, नोएसक्यूएल)
- सी++
- डेटा वेयरहाउसिंग समाधान, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज/रेडशिफ्ट
- डेटा स्ट्रक्चर, डेटा मॉडलिंग, डेटा लेक, डेटा आर्किटेक्चर
- एचडीएफएस/अमेजन S3
- ईटीएल उपकरण
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
- डेटा एपीआई
- पायथन, स्काला, जावा लेंग्वैज
- अपाचे एयरफ्लो, अपाचे काफ्का
- ईएलके स्टैक
- ऑपरेटिंग सिस्टम जैसे सोलारिस, यूनिक्स, लिनक्स, आदि।
- विज़ुअलाइज़ेशन/बिग डेटा एनालिटिक्स/डैशबोर्ड
- कनेक्टर्स के साथ काम करने का ज्ञान - REST, SOAP, FTP, HTTP, आदि।
Data engineer कैसे बनें?
डेटा इंजीनियर बनने की ख्वाहिश एक विषय है, लेकिन कैसे बनें यह सबसे ज्यादा मायने रखता है। यहां कुछ महत्वपूर्ण कदम दिए गए हैं जो यह सुनिश्चित करने के लिए उठाए जाने चाहिए कि आप एक सफल डेटा इंजीनियर बनें:
- अपनी स्नातक की डिग्री हासिल करें, अधिमानतः विश्वविद्यालयों से, और परियोजनाओं पर काम करना शुरू करें
- प्रवेश स्तर की नौकरी का अनुभव प्राप्त करें
- पेशेवर प्रमाणपत्र इकट्ठा करें
- डेटा इंजीनियरिंग कौशल विकसित करना - कोडिंग, ऑटोमेशन, डेटाबेस डिज़ाइन, क्लाउड कंप्यूटिंग, आदि।
- इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस आदि में उच्च डिग्री प्राप्त करना जारी रखें।
- अपने विश्लेषण और कंप्यूटर इंजीनियरिंग कौशल में सुधार करें
- लिंक्डइन, गिटहब आदि पर अपना काम पोस्ट करते रहें।
- ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के माध्यम से स्व-शिक्षा में शामिल हों
- परियोजना-आधारित सीखने के दृष्टिकोण को अपनाएं
Data engineer फ्यूचर स्कोप-
डेटा इंजीनियरिंग उच्च स्तर पर है और नए रुझान सामने आ रहे हैं। यहां संभावित भविष्य के रुझानों की एक झलक है, जिसका डेटा इंजीनियर अपने आगामी उपक्रमों में आनंद लेंगे:
- हर टीम के लिए डेटा इंजीनियरिंग सपोर्ट होगा
- रीयल-टाइम इंफ्रास्ट्रक्चर मानकीकृत हो जाएगा
- डेटा इंजीनियर DevOps कार्यप्रणाली में शामिल होंगे
- उत्पाद-आधारित डेटा इंजीनियरिंग और बढ़ेगी
- डेटा इंजीनियरों के लिए रिमोट वर्किंग बढ़ेगी
- आधुनिक उपकरणों के माध्यम से स्वयं-सेवा विश्लेषण में वृद्धि
