डेटा इंजीनियरिंग बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र करने, संग्रहीत करने और विश्लेषण करने के लिए सिस्टम डिजाइन और निर्माण करने का अभ्यास है। यह लगभग हर उद्योग में अनुप्रयोगों वाला एक व्यापक क्षेत्र है। इस लेख का उद्देश्य चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करना है कि कोई डेटा इंजीनियर कैसे बन सकता है।
अधिकांश डेटा इंजीनियरों के पास कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित क्षेत्र में स्नातक पृष्ठभूमि होती है जहां क्लाउड कंप्यूटिंग, कोडिंग कौशल और डेटाबेस डिज़ाइन जैसे बुनियादी सिद्धांत सिखाए जाते हैं।
डेटा इंजीनियर बनने के लिए सबसे पहले डेटा इंजीनियरिंग कौशल विकसित करने पर ध्यान देना चाहिए जैसे;
कोडिंग। डेटा इंजीनियरिंग में लागू होने वाली सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ SQL, NoSQL, Python, Java, R और Scala हैं। इस भूमिका के लिए इन भाषाओं में प्रवीणता आवश्यक है
संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस। डेटा भंडारण के लिए डेटाबेस सबसे आम समाधानों में से एक है।
एक्स्ट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड(ईटीएल) सिस्टम। यह वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा डेटा को डेटा बेस और अन्य स्रोतों से डेटा वेयरहाउस की तरह एकल रिपॉजिटरी में ले जाया जाता है।
बिग डेटा टूल्स। डेटा इंजीनियर केवल नियमित डेटा के साथ काम नहीं करते हैं। उपकरण और प्रौद्योगिकियां विकसित हो रही हैं और कंपनी के अनुसार अलग-अलग हैं, लेकिन कुछ लोकप्रिय में Hadoop, MongoDB और Kafka शामिल हैं।
दूसरा चरण प्रमाणित हो रहा है। प्रमाणपत्र नियोक्ताओं के लिए किसी के कौशल को मान्य करते हैं। सामान्य प्रमाणपत्रों में बिग डेटा इंजीनियर, क्लाउडेरा सर्टिफाइड प्रोफेशनल डेटा, आईबीएम सर्टिफाइड डेटा इंजीनियर या गूगल क्लाउड सर्टिफाइड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर शामिल हैं।
डेटा इंजीनियरिंग परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाना। एक पोर्टफोलियो अक्सर नौकरी खोज में एक महत्वपूर्ण घटक होता है क्योंकि यह भर्तीकर्ता, प्रबंधकों और संभावित नियोक्ताओं को काम पर रखता है।