المسار الوظيفي لتصبح مهندس بيانات

إنفورماتيك ديجيتال » موارد » المسار الوظيفي لتصبح مهندس بيانات

المسار الوظيفي لتصبح مهندس بيانات لقد أصبح هذا المجال أحد أكثر المجالات جاذبية في عالم البيانات، وخاصة لأولئك الذين لديهم خلفيات مثل محلل البيانات أو التنفيذ وهم يتطلعون إلى اتباع نهج أكثر تقنية. فالمزيد والمزيد من الشركات تحتاج إلى أشخاص قادرين على تصميم وبناء وصيانة الأنظمة التي تنقل المعلومات، وليس فقط نماذج التعلم الآلي أو لوحات المعلومات.

في الوقت نفسه ، كمية الموارد والدورات والتوصيات قد تكون المعلومات المتداولة عبر الإنترنت مربكة: هل تبدأ بتعلم لغة بايثون، أم بتعلم لغة SQL والتصور البياني، أم تتجه مباشرة إلى الحوسبة السحابية أو سبارك... ستجد في هذه المقالة مسارًا تعليميًا كاملاً باللغة الإسبانية، يعتمد على محتوى مرجعي ومُعزز بسياق عملي، حتى تعرف بالضبط من أين تبدأ، وكيف تتقدم، وما هي القرارات التي يجب اتخاذها في مسيرتك المهنية كمهندس بيانات.

ما هو مهندس البيانات ولماذا يزدهر دوره؟

Un مهندس البيانات مسؤول عن تصميم وبناء وإطلاق الأنظمة التي تجمع البيانات التي تستخدمها الشركات لاتخاذ القرارات، وتحوّلها، وتخزّنها، وتتيحها. وبينما يركز عالم البيانات بشكل أكبر على النماذج والتحليل، يضمن مهندس البيانات تسليم المعلومات في الوقت المحدد، وبشكل موثوق، وقابل للتوسع، وآمن.

في التمرين، العمل اليومي لمهندس البيانات يتضمن ذلك عادةً بناء خطوط أنابيب ETL أو ELT، وتنسيق العمليات، والتصميم. بنى البيانات (بحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، ومخازن البيانات)، دمج مصادر متعددة والتعاون مع فرق أخرى مثل التحليلات أو علوم البيانات أو المنتج.

بحسب تقارير صناعية مختلفة، يستمر الطلب على مهندسي البيانات في النمو ورواتبهم عموماً أعلى من رواتب العاملين في مجال علوم البيانات في العديد من الأسواق، وذلك تحديداً بسبب تأثيرهم المباشر على البنية التحتية التقنية وقدرة الشركة على الاستفادة من بياناتها.

تُبرز المنصات المتخصصة في تدريب البيانات ذلك أكثر من 70% من إعلانات وظائف مهندس البيانات إنهم يحتاجون إلى معرفة متينة بهندسة البرمجيات و الانظمة الموزعةويمكن أن تتجاوز نطاقات الرواتب لهذا الدور بسهولة نطاقات رواتب الوظائف التحليلية الأخرى عند الجمع بين مهارات البرمجة والحوسبة السحابية والهندسة المعمارية.

من عالم بيانات إلى مهندس بيانات: لماذا يقوم الكثيرون بهذا التحول

في العديد من المنظمات، وخاصة الشركات الناشئة أو الشركات النامية، الحدود الفاصلة بين عالم البيانات ومهندس البيانات إنها ليست واضحة على الإطلاق. عادةً، يتعين على الشخص الذي يقوم بتدريب النماذج أيضًا تنظيف البيانات، وإنشاء برامج استخراج البيانات، ونقل الملفات، وأتمتة العمليات، وحتى إعداد واجهات برمجة التطبيقات لتقديم التنبؤات.

إذا سبق لك أن قمت ببناء خطوط أنابيب، نشر النماذج "يدويًا" أو ربط ألف مصدر بياناتمن المحتمل أنك تعمل بالفعل بشكل وثيق مع مهام مهندس البيانات. غالباً ما يثير هذا الاحتكاك التقني اهتماماً بإتقان سير العمل بأكمله، بدءاً من استيعاب البيانات وصولاً إلى إنتاجها، وعدم الاعتماد بشكل كبير على فرق أخرى أو حلول مؤقتة.

أحد الأسباب الرئيسية لهذا التغيير هو الاستقلالية التقنيةعندما تفهم كيفية تصميم منصات البيانات، وما هي التقنيات التي تقف وراءها، وكيف يتم نشرها في السحابة، يمكنك تحويل أفكارك إلى منتج بشكل أكثر قوة، دون أن تتعثر في دفاتر تجريبية لا تصل أبدًا إلى المستخدم النهائي.

وبالإضافة إلى ذلك، يشهد سوق العمل طلباً متزايداً على متخصصي هندسة البياناتفي حين أن وظائف علوم البيانات البحتة تميل إلى الاستقرار، فإن الحاجة إلى أشخاص لبناء بنية تحتية للبيانات، وخطوط أنابيب في الوقت الفعلي، وأنظمة قابلة للتطوير تتزايد، مما يجعل الانتقال قرارًا استراتيجيًا إلى حد ما للسنوات القادمة.

مستويات المسار الاحترافي: مبتدئ، متوسط، ومتقدم

لتجنب الشعور بالإرهاق من كثرة المعلومات، من المفيد قسّم مسار مهندس البيانات إلى ثلاثة مستويات مستويات النضج: مبتدئ، متوسط، ومتقدم. الهدف ليس تصنيفك في خانة محددة، بل مساعدتك على تحديد أولويات ما يجب تعلمه أولاً بناءً على مستوى خبرتك الحالي.

على المستوى مبتدئ تُجمع الأساسيات معًا: البرمجة، والمنطق، والتحكم في الإصدارات، وقواعد البيانات الأساسية. هذا ما تحتاجه إذا كنت تبدأ من الصفر عمليًا أو قادمًا من خلفية أقل تقنية، مثل وظيفة ذات توجه تجاري أو تحليلي.

على المستوى متوسط تشمل المواضيع التي يتم تناولها البيانات الضخمة، وأدوات المعالجة الموزعة، وتصميم خطوط أنابيب ETL، وأنظمة التنسيق. هنا ستبدأ باستكشاف التقنيات التي ستراها في بيئات الإنتاج، وستبدأ بالتفكير كمهندس بيانات.

على المستوى avanzado تشمل هذه الميزات إمكانيات الحوسبة السحابية، والشهادات، والأمان، والنشر المستمر، والبث المباشر، والحوسبة السحابية نفسها. البحث عن وظيفة والتحضير للمقابلات الفنيةهذه هي المرحلة التي تسعى فيها إلى شغل مناصب أعلى أو أكثر تخصصاً.

كقاعدة عامة، إذا أنت لا تتقن البرمجة بعد.من الأفضل البدء بقسم البرمجة وقواعد البيانات. إذا كنت تجيد لغة SQL وبعض أساسيات لغة بايثون، يمكنك الانتقال مباشرةً إلى قسم البيانات الضخمة ومعالجة البيانات. وإذا كان هدفك الحصول على شهادة في الحوسبة السحابية، فسيكون قسم الحوسبة السحابية أساسيًا.

أساسيات البرمجة والتحكم في الإصدارات

إن أساس كل شيء تقريبًا في هندسة البيانات هو معرفة كيفية البرمجة بحكمة سليمةلا يقتصر الأمر على كتابة برامج نصية "تعمل" فحسب، بل يتعلق بإنشاء شفرة برمجية قابلة للصيانة والقراءة والتصحيح بسهولة. في هذا المجال، غالبًا ما تكون لغة بايثون هي الخيار الأمثل للمبتدئين نظرًا لبساطة تركيبها ونظامها البيئي الواسع في علوم البيانات وهندسة البيانات.

في هذه المرحلة يُنصح ببذل جهد كبير المفاهيم الأساسية للبرمجةيُغطي هذا الكتاب أنواع البيانات، والهياكل (القوائم، والقواميس، والمجموعات)، والدوال، والفئات، ومعالجة الأخطاء، وقراءة الملفات وكتابتها. إذا كنت تُفضل لغات أخرى مثل Java أو Scala أو R أو حتى Julia، فهي مقبولة أيضًا، ولكن في مجال هندسة البيانات، تُعد Python وJava/Scala الأفضل.

بالتوازي مع ذلك، من الضروري التعلم التحكم في الإصدارات باستخدام Gitيرى الكثيرون أنه مفيد فقط للعمل الجماعي، لكنه في الواقع يتيح لك تتبع تاريخ الكود الخاص بك، وفهم التغييرات التي طرأت عليه وتوقيتها، واختبار الأفكار دون خوف، والحفاظ على تنظيم عملك. سيصبح GitHub أو GitLab منصاتك اليومية لاستضافة المستودعات والتعاون.

لستَ بحاجة لأن تصبح خبيرًا في Git من اليوم الأول، ولكنك كذلك. أتقن الأوامر الأساسية (التهيئة، الإضافة، الالتزام، التفرع، الدمج، الدفع، السحب) وفهم كيفية عمل الفروع وطلبات السحب ومراجعات التعليمات البرمجية. هذه الطريقة في العمل هي القاعدة في أي فريق تقني جاد ولو قليلاً.

قواعد البيانات، ولغة SQL، ونمذجة المعلومات

بمجرد وضع أسس البرمجة، حان الوقت للتعمق في قواعد البيانات ولغة SQLهنا يقع الكثيرون في حيرة بشأن الترتيب: هل نبدأ بتعلم بايثون أولاً، ثم SQL، أم العكس؟ النهج الأمثل هو التقدم بالتوازي، مع الحرص على أن يصبح التعامل مع SQL أمراً بديهياً بالنسبة لك.

بالنسبة للبيانات المنظمة، يُعد الخيار التالي خيارًا موصى به بشدة البدء باستخدام PostgreSQLنظرًا لقوته ولأنه المعيار الفعلي في العديد من المشاريع، إذا كنت معتادًا على MySQL أو SQLite أو محركات قواعد البيانات الأخرى، فسيظل يعمل، مع العلم أن PostgreSQL يوفر مرونة أكبر في بيئات العمل الاحترافية.

من المستحسن أيضاً أن تتعرف على قواعد بيانات NoSQLمثل MongoDB للمستندات أو Redis لأزواج المفاتيح والقيم، بالإضافة إلى قواعد بيانات أخرى مثل Cassandra للأعمدة. لا يكمن الهدف في حفظها جميعًا، بل في فهم حالات استخدامها، ومزاياها وعيوبها، ومعرفة متى يُفضّل اختيار إحداها على الأخرى.

هذا هو المكان الذي... نمذجة البياناتالنموذج العلائقي، النموذج البُعدي، مفاهيم الحقائق والأبعاد، التطبيع، المفاتيح الأساسية والأجنبية، التكامل المرجعي. ستتعلم التفكير من منظور مخططات الجداول، والعلاقات، والاستعلامات الفعّالة، وهو أمر بالغ الأهمية لأي بنية لاحقة.

لاحقاً، ستتعمق أكثر في بحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، ومتاجر البيانات، ومراكز البياناتبالإضافة إلى أساليب مثل التخزين العمودي مقابل التخزين الصفي، ومخطط النجمة، ومخطط ندفة الثلج، واستراتيجيات المخطط عند القراءة مقابل عند الكتابة، سيوفر لك هذا اللغة والأنماط المستخدمة في المشاريع الواقعية لتنظيم المعلومات على نطاق واسع.

مفاهيم البيانات الضخمة والتحليلات وذكاء الأعمال

مع فهم واضح للغة SQL وأساسيات قواعد البيانات، من المستحسن إلقاء نظرة على مفاهيم البيانات الضخمة والتحليلاتليس من الضروري أن تصبح خبيرًا في كل إطار عمل في النظام البيئي، ولكن عليك أن تفهم المشاكل التي يحاولون حلها ولماذا توجد.

يعتمد عالم البيانات الضخمة على المعالجة الموزعةفي هذا النموذج، بدلاً من تشغيل كل شيء على جهاز واحد، يتم توزيع عبء العمل على العديد من العُقد. وقد اكتسبت أدوات مثل Apache Spark شعبية كبيرة لمعالجة كميات هائلة من البيانات، سواءً على دفعات أو بشكل متدفق، وغالبًا ما تُعد جزءًا من البنية التحتية التقنية للشركات التي تعتمد على البيانات.

بالإضافة إلى البيانات الضخمة، من المثير للاهتمام الحصول على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وذكاء الأعمالعلى الرغم من أنك كمهندس بيانات لن تضطر إلى تدريب نماذج معقدة، إلا أنه سيتعين عليك إعداد البيانات لها وتصميم البنى التحتية التي تغذيها.

سترى أيضًا كيف أن أشياء مثل أدوات ذكاء الأعمال (باور بي آي، تابلو، لوكر، إلخ)، وعمليات إعداد التقارير، واحتياجات محللي الأعمال. سيساعدك فهم سير عملهم على تصميم مسارات ونماذج بيانات أكثر فائدة لمن يستخدمون المعلومات.

معالجة البيانات: استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، والتنسيق، وخطوط نقل البيانات

إن جوهر هندسة البيانات الحقيقي هو تصميم وبناء خطوط نقل البياناتستتعلم هنا بالضبط ما هي عملية ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل)، ومتى يكون نهج ELT منطقيًا، وكيفية تنظيم المهام ومراقبتها والتعافي من حالات الفشل.

يتضمن خط الأنابيب النموذجي مراحل من استيعاب البيانات من مصادر متعددة (واجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، والملفات، وقوائم انتظار الرسائل)، وخطوات التنظيف والتحويل (التطبيع، والتجميع، والإثراء) وأخيرًا التحميل في نظام مستهدف، والذي يمكن أن يكون مستودع بيانات، أو بحيرة بيانات، أو قاعدة بيانات NoSQL، أو مزيج من عدة أنظمة.

في هذا السياق، تظهر الأدوات لـ تنسيق التدفق مثل Apache Airflow أو البدائل الحديثة الأخرى، التي تتيح لك تحديد التبعيات بين المهام، وجدولة التنفيذ، وتتبع ما تم تنفيذه، والتعامل مع الأخطاء. على الرغم من أن كل شركة تستخدم مجموعة أدوات مختلفة، إلا أن فكرة تنظيم العمليات وأتمتتها مشتركة بين الجميع.

تتمثل إحدى النقاط الرئيسية في قائمة المفاهيم التي تُستخدم عادةً في هذه البيئات: النموذج العلائقي والبعدي، بحيرة البيانات، سوق البيانات، مستودع البيانات، تصميم الأعمدة أو الصفوف، مخططات النجمة والندفة الثلجيةواستراتيجيات القراءة والكتابة باستخدام مخططات مختلفة. إن الفهم الواضح لهذه المصطلحات سيمكنك من فهم الوثائق التقنية والكتب المتخصصة والمخططات المعمارية.

يُعد هذا القسم من أكثر الأقسام استفادةً من التمارين العملية والمشاريع الشخصية الصغيرة، حيث يمكنك بناء خطوط أنابيب متكاملةحتى لو كان ذلك باستخدام بيانات عامة، وتدرب على الأنماط النموذجية التي ستراها لاحقًا في الأدوار المهنية.

الأمن في خطوط الأنابيب ومنصات البيانات

الخطوة الأولى هي تطبيق مبدأ أقل الامتيازات في الأدوار والصلاحياتينبغي أن يقتصر وصول كل خدمة أو مستخدم أو حساب تطبيق على الصلاحيات الضرورية فقط لأداء وظيفته، لا أكثر. هذا يقلل من احتمالية التعرض للهجمات ويحد من تأثير الأخطاء أو التسريبات.

من الضروري أيضاً فهم كيفية عمله تشفير البيانات أثناء النقل وأثناء التخزيناستخدم بروتوكولات HTTPS وTLS والبروتوكولات الآمنة عند نقل البيانات بين الخدمات، وقم بتمكين التشفير على قواعد البيانات أو حاويات التخزين أو الأنظمة الأخرى التي يتم فيها تخزين المعلومات.

عند عرض واجهات برمجة التطبيقات أو خدمات النماذج، يجب الانتباه إلى تفاصيل مثل المصادقة والترخيص (الرموز المميزة، ومفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، وOAuth، وما إلى ذلك)، وتقييد الوصول إلى نقاط النهاية الحساسة، وتسجيل نشاط النظام لمراجعته بحثًا عن أي إساءة استخدام. لستَ بحاجة لأن تكون خبيرًا أمنيًا، ولكنك تحتاج إلى مستوى كافٍ من الخبرة لاتخاذ قرارات مسؤولة.

كل هذا لا يمنع المخاوف فحسب، بل يمنعها أيضاً عزز ملفك المهني في نظر الشركة، لأنك تُظهر وعياً بالتأثير الحقيقي لعملك على العمل وعلى حماية بيانات العملاء والمستخدمين.

أنواع التخزين وتصميم بنية البيانات

عند الانتقال من العمل مع مجموعات البيانات الثابتة كعالم بيانات إلى أن تصبح مهندس بيانات، يغير ذلك علاقتك بالتخزين بشكل كامللم يعد الأمر يتعلق بفتح ملف CSV محليًا، بل يتعلق بتصميم أنظمة تدعم تدفقات البيانات المستمرة، وتغيير المخططات، والعديد من المستهلكين في وقت واحد.

في حياتك اليومية، ستجمع بين أنواع مختلفة من التخزين: قواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL، MySQL) للمعلومات المنظمة والمعاملاتية؛ قواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB (للمستندات)، و Redis (للقيم الرئيسية) أو Cassandra (للأعمدة) لتلبية الاحتياجات المحددة للأداء، ومرونة المخطط، أو التوسع الأفقي.

يضاف إلى هذا تخزين الكائنات في السحابة (مثل Amazon S3 وAzure Data Lake Storage وGoogle Cloud Storage)، والتي أصبحت حجر الزاوية للعديد من بحيرات البيانات الحديثة. يتم تخزين كميات كبيرة من البيانات الخام والمعالجة هنا، عادةً بتنسيقات مثل Parquet أو Avro، لتكون جاهزة للاستخدام من قبل محركات التحليل المختلفة.

يتضمن تصميم بنى البيانات الحديثة التفكير في كيفية تدفق البيانات من المصدر إلى المستهلك، ما هي المستويات الوسيطة المطلوبة للجودة والحوكمة والتحول، وكيف يمكن تنظيم كل ذلك لضمان استدامته؟ ستكون معرفة كيفية قراءة وإنشاء المخططات المعمارية جزءًا أساسيًا من عملك.

علاوة على ذلك، تتبنى العديد من المؤسسات بنى تحتية تركز على البث المباشر، حيث تُستخدم تقنيات مثل اباتشي كافكا إنهم يلعبون دوراً رائداً باعتبارهم العمود الفقري للأحداث، وهذا يقودنا إلى القسم التالي.

معالجة البيانات المتدفقة واللحظية باستخدام أباتشي كافكا

تم إجراء جزء كبير من تحليل البيانات التقليدي في وضع الدفعات: يتم تحميل البيانات ومعالجتها وإنشاء النتائج بشكل دوري.ومع ذلك، تحتاج المزيد والمزيد من الشركات إلى التفاعل في الوقت الفعلي مع ما يحدث، بدءًا من المعاملات المالية وحتى نشاط المستخدم أو أجهزة استشعار إنترنت الأشياء.

في هذا السياق، يبرز أباتشي كافكا كـ منصة بث الأحداث يسمح نظام Kafka، الذي اعتمدته عشرات الآلاف من المؤسسات حول العالم، للمستخدمين بنشر الرسائل واستهلاكها في مواضيع، مع وجود منتجين ومستهلكين منفصلين، وتوسيع نطاق النظام للتعامل مع عدد قليل من الأحداث إلى ملايين الأحداث في الثانية.

بالنسبة لمهندس البيانات، فإن الفهم الجيد هندسة كافكا المعمارية تشمل المفاهيم الأساسية: ما هي المواضيع، والأقسام، والوسطاء، والمنتجون، والمستهلكون، ومجموعات المستهلكين، والإزاحات. بالإضافة إلى كيفية دمج Kafka مع الأنظمة اللاحقة (قواعد البيانات، ومستودعات البيانات، وأنظمة التنبيه) ومع عمليات التحليلات في الوقت الفعلي.

بدأت العديد من نماذج التعلم الآلي أيضاً بالعمل على تدفقات البيانات، مما يجبرها على الدمج عمليات التعلم الآلي مع منصات البث لتقديم تنبؤات مباشرة. لم يعد كافكا مجرد "تقنية أخرى" بل أصبح جوهر البنى الحديثة التي تركز على الأحداث.

يعتبر مديرو تقنية المعلومات في الشركات الكبيرة أنظمة البث المباشر بمثابة عنصر أساسي في استراتيجياتهم المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعيتُشير التقارير إلى تحسّن ملحوظ في عائد الاستثمار عند اعتماد هذه البنى. إنّ تعلّم Kafka والمفاهيم ذات الصلة يمنحك ميزة تنافسية على العديد من المرشحين.

الحاويات، وDocker، ونشر الخدمات

في الانتقال من عالم بيانات إلى مهندس بيانات، تكمن نقطة التحول في إتقان تغليف ونشر الخدمات باستخدام Dockerتنتقل من تشغيل البرامج النصية على جهازك إلى إنشاء صور يمكن تشغيلها على أي خادم أو بيئة سحابية دون مفاجآت تتعلق بالتبعيات.

يتيح لك Docker تحديد ذلك في ملف Dockerfile كل ما تحتاجه لتشغيل تطبيقكإصدار بايثون أو جافا، والمكتبات، والإعدادات الأساسية... بعد ذلك، ما عليك سوى بناء الصورة، واختبارها محليًا، وتشغيل الحاوية أينما دعت الحاجة. هذا يقلل بشكل كبير من سيناريو "يعمل على جهازي" التقليدي، ويسهل التعاون مع فريق DevOps.

بالنسبة لمهندس البيانات، من الشائع تجميع البرامج خدمات الاستيعاب، وواجهات برمجة تطبيقات النماذج، وعمال المعالجة أو مهام التنسيق المعبأة في حاويات. ثم يتم دمج هذه الحاويات في منصات مثل Kubernetes أو غيرها من أدوات التنسيق، على الرغم من أن هذه الخطوة قد تأتي لاحقًا.

تؤكد المنشورات المرجعية والمجتمعات التقنية على أن أصبحت Docker مهارة لا غنى عنها تقريبًا بالنسبة لأولئك الذين يعملون مع نشر النماذج وخطوط الأنابيب، لأنه يسمح لك بإعادة إنتاج البيئات وأتمتة عمليات النشر وإصدار البنى التحتية بطريقة مشابهة لكيفية إصدار التعليمات البرمجية.

نماذج الإنتاج: من البرمجة النصية إلى واجهة برمجة التطبيقات باستخدام Flask أو FastAPI

ثمة عقبة أساسية أخرى في هذا المسار، خاصة إذا كنت قادمًا من مجال علم البيانات، وهي تعلم كيفية عرض النماذج كخدمات ويبلم يعد كافياً حفظ ملف مخلل أو ملف تكوين: يجب إنشاء واجهات برمجة تطبيقات يمكن لأجهزة الكمبيوتر أو التطبيقات الأخرى استخدامها.

أطر عمل خفيفة الوزن مثل Flask أو FastAPI إنها مثالية لهذا الغرض. فباستخدامها، يمكنك إعداد واجهة برمجة تطبيقات (API) ببضع أسطر فقط، تستقبل البيانات عبر طلب POST، وتُشغّل نموذجك، وتُعيد التنبؤ بتنسيق JSON. ويمكن بعد ذلك دمج هذه الخدمات في بنى أكبر أو تدفقات بيانات متدفقة.

يتيح لك دمج هذه الإمكانية مع Docker إنشاء حاويات مكتفية ذاتيًا مع طرازكجاهز للنشر على منصات متنوعة. علاوة على ذلك، يتضمن FastAPI تكاملاً سهلاً مع مخططات OpenAPI وتوثيقًا آليًا على غرار Swagger، مما يُسهّل الأمر على مستخدمي خدمتك.

هذا النهج هو بوابة إلى عالم MLOpsلا يقتصر هذا على نشر النموذج فحسب، بل يشمل أيضًا مراقبة أدائه، وإصدار البيانات، وأتمتة إعادة التدريب، وإدارة دورة حياته بالكامل في بيئة الإنتاج. حتى لو لم يكن تركيزك كمهندس بيانات منصبًا حصريًا على عمليات تعلم الآلة (MLOps)، فإن فهم هذا السياق أمر بالغ الأهمية.

إن الفرق بين نموذج يبقى بشكل دائم على جهاز كمبيوتر محمول وآخر موجود على نقطة نهاية قوية وخاضعة للمراقبة هائل من حيث القيمة بالنسبة للشركة، و هندسة البيانات هي في صميم الموضوع من ذلك التحول.

الحوسبة السحابية كبيئة طبيعية لمهندس البيانات

اليوم، تُبنى معظم منصات البيانات على بعض مزودي الخدمات السحابية العامةوخاصةً AWS أو Google Cloud أو Azure. لإكمال مسارك المهني، من المهم الالتزام بتعلم نظام بيئي واحد على الأقل بتعمق.

يُعدّ الخيار الأول المثير للاهتمام هو المزيج داتابريكس + أباتشي سباركخاصةً إذا كنتَ مُلِمًّا بـ PySpark. تُقدِّم Databricks بيئة مُدارة للمجموعات الموزعة، ودفاتر ملاحظات تعاونية، ومجموعة واسعة من الأدوات المُخصصة لهندسة البيانات والتعلم الآلي. يُتيح إتقان هذه المجموعة فرصًا عديدة في الشركات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات.

ثمة خيار آخر أخف وزناً، وهو مفيد للنماذج الأولية، وهو الجمع بين MongoDB مع أدوات مثل Streamlitحيث يمكنك تخزين البيانات شبه المهيكلة في MongoDB وإنشاء لوحات معلومات أو تطبيقات بيانات سريعة جدًا باستخدام Streamlit دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية كبيرة.

إذا كنت ترغب في اتباع نهج "سحابي أصيل"، فيمكنك التركيز على خدمات AWS أو GCP مثل Kinesis وLambda وAPI Gateway وPub/Sub وDataflow وBigQuery وغيرها من الأدوات المشابهة، التي تتيح لك بناء سير عمل لا يعتمد على الخوادم وهياكل قابلة للتوسع من الصفر تقريبًا. وفي كثير من الحالات، تُولي الشركات الكبيرة أهمية بالغة للخبرة العملية في استخدام هذه الخدمات.

يقدم مزودو الخدمات مثل جوجل كلاود مسارات التعلم الخاصة بمهندسي البياناتبفضل مجموعات الدورات التدريبية عند الطلب، والمختبرات العملية، وشارات المهارات، والتحضير للشهادات الرسمية، يتيح لك مسار التعلم هذا تنظيم تعلمك وتتبع تقدمك حتى تصبح جاهزًا لخوض امتحانك.

الموارد والمستودعات وكيفية الممارسة بفعالية

أحد الأسئلة الشائعة جدًا لمن يبدأون هذا المسار هو ما هي الموارد التي يجب اختيارها وما هي المشاريع التي يجب تنفيذها؟ حتى لا يبقى التعلّم نظرياً بحتاً. توجد اليوم مستودعات مجتمعية باللغة الإسبانية تضم مفاهيم وتحديات تقنية ومجموعات من المواد المجانية التي يمكن أن تكون بمثابة دليل حيّ.

في هذه المستودعات، يتم عادةً تمييز الموارد بواسطة المستوى (مبتدئ، متوسط، متقدم) ويمكنك أيضاً تحديد اللغة لمساعدتك في اختيار ما تشاهده أولاً. على الرغم من أن معظم المحتوى باللغة الإنجليزية، يمكنك دائماً استخدام خيار "الترجمة إلى الإسبانية" في متصفحك أو الاستفادة من الترجمة التلقائية والنصوص المكتوبة في مقاطع الفيديو.

تتضمن بعض الأمثلة على الممارسات المفيدة ما يلي: تحديات مثل "100 يوم من هندسة البيانات"حيث تلتزم بتخصيص بعض الوقت كل يوم لبناء شيء ما: خط أنابيب صغير، أو برنامج تنظيف، أو نموذج بيانات، أو موصل واجهة برمجة تطبيقات، وما إلى ذلك. عادةً ما يكون الاستمرار أكثر فائدة من فترات النشاط المتقطعة.

كما يُنصح بشدة بقراءة كتب وأنماط تصميم موجهة نحو هندسة البياناتعلى الرغم من أن العديد منها مكتوب باللغة الإنجليزية، إلا أنها تعلمك أساليب مثبتة لتصميم أنظمة قوية، وتعرضك لهياكل واقعية، وتساعدك على تجنب الأخطاء الشائعة للمبتدئين.

إذا وجدت شيئًا مفيدًا حقًا، ففكر في ساهم في تلك المستودعات مع التحسينات والترجمات والموارد الجديدة أو التصحيحات. إن المشاركة في المشاريع المفتوحة لا تساعدك فقط على التعلم، بل تعزز أيضًا ملفك الشخصي لدى أصحاب العمل المحتملين.

البحث عن وظيفة، والتحضير للمقابلات، والأسئلة الشائعة

في المراحل الأخيرة من المسار، حان الوقت للتركيز على كيفية عرض ملفك الشخصي في السوقيشمل ذلك تحسين سيرتك الذاتية، وإنشاء ملف أعمال لمشاريع البيانات، والحفاظ على ملف تعريف نشط على المنصات المهنية، والتدرب على المقابلات الفنية الخاصة بمهندسي البيانات.

عادةً ما تُقدّر الشركات ذلك تقديراً عالياً. الخبرة العملية والمشاريع الخاصة حيث يكون واضحًا ما هي المشكلة التي حللتها، وما هي القرارات التقنية التي اتخذتها، وما هي التقنية التي استخدمتها، وما هي النتائج التي حققتها. لا يشترط أن تكون قد عملت كمهندس بيانات من قبل؛ فمشروع شخصي جيد وموثق جيدًا يمكن أن يُحدث فرقًا كبيرًا.

فيما يتعلق بالأسئلة المتكررة، تظهر نفس الأسئلة دائمًا: ما هي المهارات التقنية التي يجب إعطاؤها الأولوية؟سواء كان من المجدي تعلم Spark أو أن Pandas و SQL كافية، أو ما إذا كان من المجدي استثمار الوقت في شهادات الحوسبة السحابية، أو المدة التي يستغرقها الانتقال، أو لماذا يقول البعض أن محلل البيانات "قديم الطراز".

أما من حيث المهارات، فإن التشكيلة الفائزة عادة ما تكون البرمجة المتينة، لغة SQL المتقدمة، أساسيات نمذجة البياناتيُعدّ امتلاك خبرة في إدارة منصة سحابية واحدة على الأقل وفهم أساسي لتقنيات التنسيق والبث أمرًا ضروريًا. وتكتسب تقنية سبارك أهمية بالغة عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات أو في بيئات مُطبّقة فيها بالفعل.

فيما يتعلق بالجداول الزمنية، يختلف الوقت اللازم للانتقال من عالم بيانات أو مطور إلى مهندس بيانات، ولكن مع تفانٍ مستمر ومركز جيدًافي غضون بضعة أشهر، قد تكون جاهزًا للتقدم لوظائف مبتدئة أو انتقالية. الأهم هو بناء أساس متين، وتجنب التنقل بين الدورات دون إكمال أي منها، والتركيز على المشاريع التي تُظهر مهاراتك.

يجمع هذا المسار إلى هندسة البيانات بين أسس نظرية، وممارسة مكثفة، وجرعة جيدة من الفضول.لكن في المقابل، يفتح ذلك الأبواب أمام أحد أكثر المناصب المطلوبة والأفضل مكانة في قطاع التكنولوجيا، مع الرضا الإضافي المتمثل في فهم والتحكم في الرحلة الكاملة التي تقطعها البيانات داخل المؤسسة.