Yazara göre resim
 

Veri mühendisliği, verileri toplayan, saklayan ve veri bilimcileri, analistler ve iş paydaşları tarafından kolayca analiz edilebilecek ve kullanılabilecek bir formata dönüştüren yapı ve sistemlerin oluşturulması ve sürdürülmesi sürecini ifade eder. Bu yol haritası, çeşitli kavram ve araçlarda uzmanlaşmanızda size rehberlik edecek ve farklı türdeki veri hatlarını etkili bir şekilde oluşturmanıza ve yürütmenize olanak tanıyacaktır.

Konteynerleştirme, geliştiricilerin uygulamalarını ve bağımlılıklarını farklı ortamlarda tutarlı bir şekilde çalışabilen hafif, taşınabilir konteynerler halinde paketlemesine olanak tanır. Diğer yandan Kod Olarak Altyapı, geliştiricilerin bulut altyapısını tanımlamasına, versiyonlamasına ve otomatikleştirmesine olanak tanıyan, kod yoluyla altyapıyı yönetme ve sağlama uygulamasıdır.

İlk adımda SQL sözdiziminin, Docker kapsayıcılarının ve Postgres veritabanının temelleriyle tanışacaksınız. Docker'ı yerel olarak kullanarak bir veritabanı sunucusunu nasıl başlatacağınızı ve ayrıca Docker'da bir veri hattını nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca Google Cloud Provider (GCP) ve Terraform hakkında bilgi sahibi olacaksınız. Terraform, araçlarınızı, veritabanlarınızı ve çerçevelerinizi bulutta dağıtma konusunda özellikle yararlı olacaktır.

İş akışı orkestrasyonu, veri alımı, temizleme, dönüştürme ve analiz gibi çeşitli işleme aşamalarında veri akışını yönetir ve otomatikleştirir. İşleri yapmanın daha verimli, güvenilir ve ölçeklenebilir bir yoludur.

Bu ikinci adımda Airflow, Mage veya Prefect gibi veri düzenleme araçları hakkında bilgi edineceksiniz. Hepsi açık kaynaktır ve veri hattını gözlemlemek, yönetmek, dağıtmak ve yürütmek için birçok temel özellik ile birlikte gelir. Docker'ı kullanarak Prefect'i kurmayı ve Postgres, Google Cloud Storage (GCS) ve BigQuery API'lerini kullanarak bir ETL ardışık düzeni oluşturmayı öğreneceksiniz. 

Check out Veri Düzenleme için 5 Hava Akışı Alternatifi ve sizin için daha uygun olanı seçin.

Veri ambarı, çeşitli kaynaklardan büyük miktarlarda verinin merkezi bir depoda toplanması, saklanması ve yönetilmesi sürecidir; böylece değerli içgörülerin analiz edilmesi ve çıkarılması daha kolay hale gelir.

Üçüncü adımda Postgres (yerel) veya BigQuery (bulut) veri ambarı hakkında her şeyi öğreneceksiniz. Bölümleme ve kümeleme kavramlarını öğrenecek ve BigQuery'nin en iyi uygulamalarını öğreneceksiniz. BigQuery ayrıca modelleri büyük veriler, hiper parametre ayarlama, özellik ön işleme ve model dağıtımı konusunda eğitebileceğiniz makine öğrenimi entegrasyonu da sağlar. Makine öğrenimi için SQL gibidir.

Analitik Mühendisliği, iş zekası ve veri bilimi ekipleri için veri modellerinin ve analitik hatların tasarımı, geliştirilmesi ve bakımına odaklanan uzmanlaşmış bir disiplindir. 

Dördüncü adımda, BigQuery veya PostgreSQL gibi mevcut bir veri ambarıyla dbt (Veri Oluşturma Aracı) kullanarak analitik bir ardışık düzenin nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz. Veri modellemenin yanı sıra ETL ve ELT gibi temel kavramları anlayacaksınız. Ayrıca artımlı modeller, etiketler, kancalar ve anlık görüntüler gibi gelişmiş dbt özelliklerini de öğreneceksiniz. 

Sonunda etkileşimli kontrol panelleri ve veri analizi raporları oluşturmak için Google Data Studio ve Metabase gibi görselleştirme araçlarını kullanmayı öğreneceksiniz.

Toplu işleme, verileri gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak işlemek yerine, büyük hacimli verilerin gruplar halinde (her dakika, saat ve hatta günlerde) işlenmesini içeren bir veri mühendisliği tekniğidir. 

Öğrenme yolculuğunuzun beşinci adımında Apache Spark ile toplu işlemeyle tanışacaksınız. Çeşitli işletim sistemlerine nasıl kurulacağını, Spark SQL ve DataFrames ile nasıl çalışılacağını, verileri nasıl hazırlayacağınızı, SQL işlemlerini nasıl gerçekleştireceğinizi ve Spark'ın dahili bileşenlerini nasıl anlayacağınızı öğreneceksiniz. Bu adımın sonuna doğru, Spark örneklerini bulutta nasıl başlatacağınızı ve bunu veri ambarı BigQuery ile nasıl entegre edeceğinizi de öğreneceksiniz.

Akış, verilerin gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak toplanmasını, işlenmesini ve analizini ifade eder. Verilerin düzenli aralıklarla toplandığı ve işlendiği geleneksel toplu işlemenin aksine, akışlı veri işleme, en güncel bilgilerin sürekli analizine olanak tanır.

Altıncı adımda Apache Kafka ile veri akışını öğreneceksiniz. Temel bilgilerle başlayın ve ardından Confluent Cloud ile entegrasyona ve üreticileri ve tüketicileri içeren pratik uygulamalara dalın. Ayrıca akış birleştirmeleri, test etme, pencereleme ve Kafka ksqldb & Connect kullanımı hakkında da bilgi edinmeniz gerekecektir. 

Çeşitli veri mühendisliği süreçlerine yönelik farklı araçları keşfetmek isterseniz şu adrese başvurabilirsiniz: 14'te Kullanılacak 2024 Temel Veri Mühendisliği Aracı.

Son adımda, kapsamlı bir uçtan uca veri mühendisliği projesi oluşturmak için önceki adımlarda öğrendiğiniz tüm kavram ve araçları kullanacaksınız. Bu, verileri işlemek için bir işlem hattı oluşturmayı, verileri bir veri gölünde depolamayı, işlenen verileri veri gölünden veri ambarına aktarmak için bir işlem hattı oluşturmayı, veri ambarındaki verileri dönüştürmeyi ve kontrol paneli için hazırlamayı içerecektir . Son olarak verileri görsel olarak sunan bir kontrol paneli oluşturacaksınız.

Bu kılavuzda bahsedilen tüm adımları şurada bulabilirsiniz: Veri Mühendisliği ZoomCamp. Bu ZoomCamp, her biri öğrenmenize ve veri hatları oluşturmanıza yardımcı olacak öğreticiler, videolar, sorular ve projeler içeren birden fazla modülden oluşur. 

Bu veri mühendisliği yol haritasında, verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve modellenmesine yönelik veri hatlarını öğrenmek, oluşturmak ve yürütmek için gereken çeşitli adımları öğrendik. Yerel araçların yanı sıra hem bulut uygulamaları ve araçları hakkında da bilgi sahibi olduk. Her şeyi yerel olarak oluşturmayı veya kullanım kolaylığı için bulutu kullanmayı seçebilirsiniz. Çoğu firmanın tercih ettiği bulutu kullanmanızı tavsiye ediyorum ve GCP gibi bulut platformlarında deneyim kazanmanızı istiyorum.
 
 

Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven, sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda içerik oluşturmaya ve makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, teknoloji yönetimi alanında yüksek lisans ve telekomünikasyon mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalıklarıyla mücadele eden öğrenciler için grafik sinir ağı kullanan bir yapay zeka ürünü oluşturmaktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-data-engineering?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-data-engineering