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डेटा इंजीनियरिंग संरचनाओं और प्रणालियों को बनाने और बनाए रखने की प्रक्रिया को संदर्भित करती है जो डेटा को एक प्रारूप में एकत्र, संग्रहीत और परिवर्तित करती है जिसका आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है और डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और व्यावसायिक हितधारकों द्वारा उपयोग किया जा सकता है। यह रोडमैप आपको विभिन्न अवधारणाओं और उपकरणों में महारत हासिल करने में मार्गदर्शन करेगा, जिससे आप विभिन्न प्रकार की डेटा पाइपलाइनों को प्रभावी ढंग से बनाने और निष्पादित करने में सक्षम होंगे।
कंटेनरीकरण डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों और निर्भरताओं को हल्के, पोर्टेबल कंटेनरों में पैकेज करने की अनुमति देता है जो विभिन्न वातावरणों में लगातार चल सकते हैं। दूसरी ओर, कोड के रूप में इन्फ्रास्ट्रक्चर, कोड के माध्यम से इन्फ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन और प्रावधान करने का अभ्यास है, जो डेवलपर्स को क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर को परिभाषित, संस्करण और स्वचालित करने में सक्षम बनाता है।
पहले चरण में, आपको SQL सिंटैक्स, डॉकर कंटेनर और पोस्टग्रेज डेटाबेस के बुनियादी सिद्धांतों से परिचित कराया जाएगा। आप सीखेंगे कि स्थानीय रूप से डॉकर का उपयोग करके डेटाबेस सर्वर कैसे शुरू किया जाए, साथ ही डॉकर में डेटा पाइपलाइन कैसे बनाई जाए। इसके अलावा, आप Google क्लाउड प्रदाता (GCP) और टेराफ़ॉर्म की समझ विकसित करेंगे। टेराफॉर्म आपके टूल, डेटाबेस और फ्रेमवर्क को क्लाउड पर तैनात करने में विशेष रूप से उपयोगी होगा।
वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन विभिन्न प्रसंस्करण चरणों, जैसे डेटा अंतर्ग्रहण, सफाई, परिवर्तन और विश्लेषण के माध्यम से डेटा के प्रवाह को प्रबंधित और स्वचालित करता है। यह काम करने का अधिक कुशल, विश्वसनीय और स्केलेबल तरीका है।
दूसरे चरण में, आप एयरफ्लो, मैज या प्रीफेक्ट जैसे डेटा ऑर्केस्ट्रेशन टूल के बारे में सीखेंगे। वे सभी खुले स्रोत हैं और डेटा पाइपलाइन के अवलोकन, प्रबंधन, तैनाती और निष्पादन के लिए कई आवश्यक सुविधाओं के साथ आते हैं। आप डॉकर का उपयोग करके प्रीफेक्ट सेट करना और पोस्टग्रेज, Google क्लाउड स्टोरेज (जीसीएस), और बिगक्वेरी एपीआई का उपयोग करके ईटीएल पाइपलाइन बनाना सीखेंगे।
चेक आउट डेटा ऑर्केस्ट्रेशन के लिए 5 एयरफ़्लो विकल्प और वह चुनें जो आपके लिए बेहतर काम करे।
डेटा वेयरहाउसिंग एक केंद्रीकृत भंडार में विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, संग्रहीत करने और प्रबंधित करने की प्रक्रिया है, जिससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि का विश्लेषण करना और निकालना आसान हो जाता है।
तीसरे चरण में, आप Postgres (स्थानीय) या BigQuery (क्लाउड) डेटा वेयरहाउस के बारे में सब कुछ सीखेंगे। आप विभाजन और क्लस्टरिंग की अवधारणाओं के बारे में जानेंगे, और BigQuery की सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जानेंगे। BigQuery मशीन लर्निंग एकीकरण भी प्रदान करता है जहां आप बड़े डेटा, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, फीचर प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल परिनियोजन पर मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। यह मशीन लर्निंग के लिए SQL की तरह है।
एनालिटिक्स इंजीनियरिंग एक विशेष अनुशासन है जो बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा साइंस टीमों के लिए डेटा मॉडल और विश्लेषणात्मक पाइपलाइनों के डिजाइन, विकास और रखरखाव पर केंद्रित है।
चौथे चरण में, आप सीखेंगे कि मौजूदा डेटा वेयरहाउस, जैसे BigQuery या PostgreSQL के साथ dbt (डेटा बिल्ड टूल) का उपयोग करके एक विश्लेषणात्मक पाइपलाइन कैसे बनाया जाए। आप ईटीएल बनाम ईएलटी, साथ ही डेटा मॉडलिंग जैसी प्रमुख अवधारणाओं की समझ हासिल करेंगे। आप उन्नत डीबीटी सुविधाएँ जैसे वृद्धिशील मॉडल, टैग, हुक और स्नैपशॉट भी सीखेंगे।
अंत में, आप इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और डेटा विश्लेषणात्मक रिपोर्ट बनाने के लिए Google डेटा स्टूडियो और मेटाबेस जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना सीखेंगे।
बैच प्रोसेसिंग एक डेटा इंजीनियरिंग तकनीक है जिसमें वास्तविक समय या वास्तविक समय के निकट डेटा को संसाधित करने के बजाय बैचों (प्रत्येक मिनट, घंटे या यहां तक कि दिन) में बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करना शामिल है।
आपकी सीखने की यात्रा के पांचवें चरण में, आपको अपाचे स्पार्क के साथ बैच प्रोसेसिंग से परिचित कराया जाएगा। आप सीखेंगे कि इसे विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर कैसे स्थापित किया जाए, स्पार्क एसक्यूएल और डेटाफ्रेम के साथ कैसे काम किया जाए, डेटा तैयार किया जाए, एसक्यूएल संचालन किया जाए और स्पार्क इंटरनल्स की समझ हासिल की जाए। इस चरण के अंत में, आप यह भी सीखेंगे कि क्लाउड में स्पार्क इंस्टेंस कैसे शुरू करें और इसे डेटा वेयरहाउस BigQuery के साथ कैसे एकीकृत करें।
स्ट्रीमिंग से तात्पर्य वास्तविक समय में या वास्तविक समय के निकट डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण और विश्लेषण से है। पारंपरिक बैच प्रोसेसिंग के विपरीत, जहां डेटा को नियमित अंतराल पर एकत्र और संसाधित किया जाता है, स्ट्रीमिंग डेटा प्रोसेसिंग सबसे अद्यतित जानकारी के निरंतर विश्लेषण की अनुमति देती है।
छठे चरण में, आप अपाचे काफ्का के साथ डेटा स्ट्रीमिंग के बारे में सीखेंगे। बुनियादी बातों से शुरुआत करें और फिर कंफ्लुएंट क्लाउड और उत्पादकों और उपभोक्ताओं को शामिल करने वाले व्यावहारिक अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण में उतरें। इसके अतिरिक्त, आपको स्ट्रीम जॉइन, परीक्षण, विंडोिंग और काफ्का ksqldb और कनेक्ट के उपयोग के बारे में सीखना होगा।
यदि आप विभिन्न डेटा इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं के लिए विभिन्न टूल तलाशना चाहते हैं, तो आप इसका संदर्भ ले सकते हैं 14 में उपयोग के लिए 2024 आवश्यक डेटा इंजीनियरिंग उपकरण.
अंतिम चरण में, आप एक व्यापक एंड-टू-एंड डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट बनाने के लिए पिछले चरणों में सीखी गई सभी अवधारणाओं और उपकरणों का उपयोग करेंगे। इसमें डेटा को संसाधित करने के लिए एक पाइपलाइन का निर्माण करना, डेटा को डेटा लेक में संग्रहीत करना, संसाधित डेटा को डेटा लेक से डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने के लिए एक पाइपलाइन बनाना, डेटा को डेटा वेयरहाउस में बदलना और इसे डैशबोर्ड के लिए तैयार करना शामिल होगा। . अंत में, आप एक डैशबोर्ड बनाएंगे जो डेटा को दृश्य रूप से प्रस्तुत करता है।
इस गाइड में उल्लिखित सभी चरण यहां पाए जा सकते हैं डेटा इंजीनियरिंग ज़ूमकैंप. इस ज़ूमकैंप में कई मॉड्यूल शामिल हैं, प्रत्येक में ट्यूटोरियल, वीडियो, प्रश्न और प्रोजेक्ट शामिल हैं जो आपको डेटा पाइपलाइन बनाने और सीखने में मदद करते हैं।
इस डेटा इंजीनियरिंग रोडमैप में, हमने डेटा के प्रसंस्करण, विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए डेटा पाइपलाइनों को सीखने, बनाने और निष्पादित करने के लिए आवश्यक विभिन्न चरणों को सीखा है। हमने क्लाउड एप्लिकेशन और टूल के साथ-साथ स्थानीय टूल दोनों के बारे में भी सीखा है। आप उपयोग में आसानी के लिए सब कुछ स्थानीय रूप से बनाना या क्लाउड का उपयोग करना चुन सकते हैं। मैं क्लाउड का उपयोग करने की अनुशंसा करूंगा क्योंकि अधिकांश कंपनियां इसे पसंद करती हैं और चाहती हैं कि आप जीसीपी जैसे क्लाउड प्लेटफॉर्म में अनुभव प्राप्त करें।
आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।
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- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-data-engineering?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-data-engineering
