Εικόνα από συγγραφέα
 

Η μηχανική δεδομένων αναφέρεται στη διαδικασία δημιουργίας και διατήρησης δομών και συστημάτων που συλλέγουν, αποθηκεύουν και μετατρέπουν δεδομένα σε μια μορφή που μπορεί εύκολα να αναλυθεί και να χρησιμοποιηθεί από επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές και επιχειρηματικούς φορείς. Αυτός ο οδικός χάρτης θα σας καθοδηγήσει στην κατανόηση διαφόρων εννοιών και εργαλείων, δίνοντάς σας τη δυνατότητα να δημιουργήσετε και να εκτελέσετε αποτελεσματικά διαφορετικούς τύπους αγωγών δεδομένων.

Το Containerization επιτρέπει στους προγραμματιστές να συσκευάζουν τις εφαρμογές και τις εξαρτήσεις τους σε ελαφριά, φορητά δοχεία που μπορούν να λειτουργούν με συνέπεια σε διαφορετικά περιβάλλοντα. Η υποδομή ως κώδικας, από την άλλη πλευρά, είναι η πρακτική διαχείρισης και παροχής υποδομής μέσω κώδικα, που επιτρέπει στους προγραμματιστές να ορίσουν, να εκδώσουν και να αυτοματοποιήσουν την υποδομή cloud.

Στο πρώτο βήμα, θα εξοικειωθείτε με τις βασικές αρχές της σύνταξης SQL, τα κοντέινερ Docker και τη βάση δεδομένων Postgres. Θα μάθετε πώς να ξεκινήσετε έναν διακομιστή βάσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Docker τοπικά, καθώς και πώς να δημιουργήσετε μια διοχέτευση δεδομένων στο Docker. Επιπλέον, θα κατανοήσετε το Google Cloud Provider (GCP) και το Terraform. Το Terraform θα είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εσάς στην ανάπτυξη των εργαλείων, των βάσεων δεδομένων και των πλαισίων σας στο cloud.

Η ενορχήστρωση ροής εργασιών διαχειρίζεται και αυτοματοποιεί τη ροή δεδομένων μέσω διαφόρων σταδίων επεξεργασίας, όπως η απορρόφηση δεδομένων, ο καθαρισμός, ο μετασχηματισμός και η ανάλυση. Είναι ένας πιο αποτελεσματικός, αξιόπιστος και επεκτάσιμος τρόπος να κάνεις πράγματα.

Σε αυτό το δεύτερο βήμα, θα μάθετε για τα εργαλεία ενορχήστρωσης δεδομένων όπως το Airflow, το Mage ή το Prefect. Όλα είναι ανοιχτού κώδικα και διαθέτουν πολλαπλά βασικά χαρακτηριστικά για την παρατήρηση, τη διαχείριση, την ανάπτυξη και την εκτέλεση της γραμμής δεδομένων. Θα μάθετε να ρυθμίζετε το Prefect χρησιμοποιώντας το Docker και να δημιουργείτε μια διοχέτευση ETL χρησιμοποιώντας Postgres, Google Cloud Storage (GCS) και BigQuery API . 

Ελέγξτε το 5 Εναλλακτικές λύσεις ροής αέρα για ενορχήστρωση δεδομένων και επιλέξτε αυτό που σας ταιριάζει καλύτερα.

Η αποθήκευση δεδομένων είναι η διαδικασία συλλογής, αποθήκευσης και διαχείρισης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων από διάφορες πηγές σε ένα κεντρικό αποθετήριο, που διευκολύνει την ανάλυση και την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών.

Στο τρίτο βήμα, θα μάθετε τα πάντα για την αποθήκη δεδομένων Postgres (τοπική) ή BigQuery (σύννεφο). Θα μάθετε για τις έννοιες της κατάτμησης και της ομαδοποίησης και θα βουτήξετε στις βέλτιστες πρακτικές του BigQuery. Το BigQuery παρέχει επίσης ενσωμάτωση μηχανικής εκμάθησης όπου μπορείτε να εκπαιδεύσετε μοντέλα σε μεγάλα δεδομένα, συντονισμό υπερπαραμέτρων, προεπεξεργασία χαρακτηριστικών και ανάπτυξη μοντέλων. Είναι σαν την SQL για μηχανική μάθηση.

Το Analytics Engineering είναι ένας εξειδικευμένος κλάδος που επικεντρώνεται στον σχεδιασμό, την ανάπτυξη και τη συντήρηση μοντέλων δεδομένων και αναλυτικών αγωγών για ομάδες επιχειρηματικής ευφυΐας και επιστήμης δεδομένων. 

Στο τέταρτο βήμα, θα μάθετε πώς να δημιουργείτε μια αναλυτική διοχέτευση χρησιμοποιώντας dbt (Εργαλείο δημιουργίας δεδομένων) με μια υπάρχουσα αποθήκη δεδομένων, όπως το BigQuery ή το PostgreSQL. Θα αποκτήσετε κατανόηση βασικών εννοιών όπως ETL vs ELT, καθώς και μοντελοποίηση δεδομένων. Θα μάθετε επίσης προηγμένες δυνατότητες dbt, όπως σταδιακά μοντέλα, ετικέτες, άγκιστρα και στιγμιότυπα. 

Στο τέλος, θα μάθετε να χρησιμοποιείτε εργαλεία οπτικοποίησης όπως το Google Data Studio και το Metabase για τη δημιουργία διαδραστικών πινάκων εργαλείων και αναφορών ανάλυσης δεδομένων.

Η μαζική επεξεργασία είναι μια τεχνική μηχανικής δεδομένων που περιλαμβάνει την επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων σε παρτίδες (κάθε λεπτό, ώρα ή ακόμα και ημέρες), αντί για επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο ή σχεδόν σε πραγματικό χρόνο. 

Στο πέμπτο βήμα του μαθησιακού σας ταξιδιού, θα εξοικειωθείτε με την επεξεργασία κατά παρτίδες με το Apache Spark. Θα μάθετε πώς να το εγκαταστήσετε σε διάφορα λειτουργικά συστήματα, να εργάζεστε με το Spark SQL και το DataFrames, να προετοιμάζετε δεδομένα, να εκτελείτε λειτουργίες SQL και να κατανοείτε τα εσωτερικά του Spark. Προς το τέλος αυτού του βήματος, θα μάθετε επίσης πώς να ξεκινάτε παρουσίες Spark στο cloud και να το ενσωματώνετε με την αποθήκη δεδομένων BigQuery.

Η ροή αναφέρεται στη συλλογή, επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό ή σχεδόν πραγματικό χρόνο. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή επεξεργασία κατά παρτίδες, όπου τα δεδομένα συλλέγονται και υποβάλλονται σε επεξεργασία σε τακτά χρονικά διαστήματα, η επεξεργασία δεδομένων ροής επιτρέπει τη συνεχή ανάλυση των πιο ενημερωμένων πληροφοριών.

Στο έκτο βήμα, θα μάθετε για τη ροή δεδομένων με τον Apache Kafka. Ξεκινήστε με τα βασικά και στη συνέχεια βουτήξτε στην ενσωμάτωση με το Confluent Cloud και πρακτικές εφαρμογές που περιλαμβάνουν παραγωγούς και καταναλωτές. Επιπλέον, θα χρειαστεί να μάθετε για τις συνδέσεις ροής, τις δοκιμές, τα παράθυρα και τη χρήση του Kafka ksqldb & Connect. 

Εάν θέλετε να εξερευνήσετε διαφορετικά εργαλεία για διάφορες διαδικασίες μηχανικής δεδομένων, μπορείτε να ανατρέξετε στο 14 Βασικά Εργαλεία Μηχανικής Δεδομένων προς χρήση το 2024.

Στο τελευταίο βήμα, θα χρησιμοποιήσετε όλες τις έννοιες και τα εργαλεία που έχετε μάθει στα προηγούμενα βήματα για να δημιουργήσετε ένα ολοκληρωμένο έργο μηχανικής δεδομένων από άκρο σε άκρο. Αυτό θα περιλαμβάνει την κατασκευή ενός αγωγού για την επεξεργασία των δεδομένων, την αποθήκευση των δεδομένων σε μια λίμνη δεδομένων, τη δημιουργία ενός αγωγού για τη μεταφορά των επεξεργασμένων δεδομένων από τη λίμνη δεδομένων σε μια αποθήκη δεδομένων, τη μετατροπή των δεδομένων στην αποθήκη δεδομένων και την προετοιμασία τους για τον πίνακα ελέγχου . Τέλος, θα δημιουργήσετε έναν πίνακα εργαλείων που θα παρουσιάζει οπτικά τα δεδομένα.

Όλα τα βήματα που αναφέρονται σε αυτόν τον οδηγό βρίσκονται στο Data Engineering ZoomCamp. Αυτό το ZoomCamp αποτελείται από πολλές ενότητες, καθεμία από τις οποίες περιέχει σεμινάρια, βίντεο, ερωτήσεις και έργα για να σας βοηθήσει να μάθετε και να δημιουργήσετε σωλήνες δεδομένων. 

Σε αυτόν τον οδικό χάρτη μηχανικής δεδομένων, μάθαμε τα διάφορα βήματα που απαιτούνται για την εκμάθηση, τη δημιουργία και την εκτέλεση αγωγών δεδομένων για επεξεργασία, ανάλυση και μοντελοποίηση δεδομένων. Μάθαμε επίσης τόσο για εφαρμογές και εργαλεία cloud όσο και για τοπικά εργαλεία. Μπορείτε να επιλέξετε να δημιουργήσετε τα πάντα τοπικά ή να χρησιμοποιήσετε το cloud για ευκολία στη χρήση. Θα συνιστούσα να χρησιμοποιήσετε το cloud καθώς το προτιμούν οι περισσότερες εταιρείες και θέλουν να αποκτήσετε εμπειρία σε πλατφόρμες cloud όπως το GCP.
 
 

Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη διαχείριση τεχνολογίας και πτυχίου στη μηχανική τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-data-engineering?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-data-engineering