आपने यह भी सुना होगा कि डेटा इंजीनियरिंग नई डेटा साइंस है, और डेटा इंजीनियरिंग के क्षेत्र में जबरदस्त वृद्धि इसे साबित करती है। कंपनियाँ अब डेटा साइंस और एनालिटिक्स को सफल बनाने के लिए आवश्यक आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, बनाना और बनाए रखने हेतु डेटा इंजीनियरों को नियुक्त करने के महत्व को समझती हैं। आप डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच के अंतर के बारे में अलग लेख में और पढ़ सकते हैं।
फिर भी, आप सोच रहे होंगे कि वास्तव में एक डेटा इंजीनियर करता क्या है? इस लेख में, हम अलग-अलग डेटा इंजीनियर भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ तथा वह करियर पथ बताते हैं जिसका एक डेटा इंजीनियर अनुसरण कर सकता है। अंत में, हम किसी संगठन में मिलने वाले एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट की परतें भी खोलते हैं। यदि आप डेटा इंजीनियर बनने की जानकारी ढूँढ़ रहे हैं, तो हमारा अलग लेख आपके लिए उपयोगी होगा। आप यह भी पढ़ सकते हैं कि यदि आप इस भूमिका के लिए किसी को नियुक्त करना चाहते हैं, तो डेटा इंजीनियर की जॉब डिस्क्रिप्शन कैसे लिखें।
डेटा इंजीनियरिंग भूमिकाएँ
डेटा इंजीनियरिंग में कौशल, टूल्स और सिस्टम्स की बड़ी विविधता शामिल होती है। डेटा इंजीनियर भूमिकाओं के चार मुख्य समूह हैं, और प्रत्येक समूह को अपने काम को प्रभावी ढंग से करने के लिए कौशल और टूल्स के एक सेट में महारत हासिल करनी होती है।
- जनरलिस्ट। डेटा संग्रह, संग्रहण, विश्लेषण और मूवमेंट के सभी पहलुओं में संलग्न। इन्हें व्यापक टूल्स और कौशलों को जानना और इस्तेमाल करना आना चाहिए।
- डेटा स्टोरेज के विशेषज्ञ। रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डेटाबेस (जैसे SQL, NoSQL, और PostgreSQL), डेटा वेयरहाउस (जैसे Redshift और Panoply), तथा बिग डेटा सिस्टम्स (जैसे Hadoop और Spark) की स्थापना और प्रबंधन के लिए जिम्मेदार।
- प्रोग्रामिंग और पाइपलाइंस के विशेषज्ञ। स्क्रिप्ट्स और डेटा पाइपलाइंस के माध्यम से डेटा के प्रवाह को बनाना और प्रबंधित करना। इन्हें Python, Java, और C++ जैसी कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान होना चाहिए।
- एनालिटिक्स के विशेषज्ञ। संगठन में डेटा वैज्ञानिकों और अन्य एनालिटिक्स पेशेवरों के साथ नज़दीकी से काम करते हैं। इन्हें विश्लेषणात्मक टूल्स (जैसे Power BI और Tableau), मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ (जैसे Tensorflow और PyTorch), और अन्य टूल्स जो विश्लेषणात्मक परियोजनाओं का समर्थन करते हैं (जैसे ETL टूल्स और बिग डेटा सिस्टम्स) से परिचित होना चाहिए।
एक डेटा इंजीनियर क्या करता है? डेटा इंजीनियर का करियर पथ
डेटा इंजीनियर का करियर पथ कंपनी के आकार और उनकी डेटा टीमों की परिपक्वता पर निर्भर कर सकता है। फिर भी, अधिकांश डेटा इंजीनियर सामान्यतः इस पथ का अनुसरण करते हैं:
- जूनियर डेटा इंजीनियर
- मिड-लेवल डेटा इंजीनियर
- सीनियर डेटा इंजीनियर
- वरिष्ठ प्रबंधकीय भूमिकाएँ
जूनियर डेटा इंजीनियर
करियर की शुरुआत में, जूनियर डेटा इंजीनियर आमतौर पर मौजूदा सिस्टम्स के रखरखाव और समर्थन से जुड़ी छोटी-छोटी जिम्मेदारियाँ लेते हैं। इसमें सिस्टम्स का परीक्षण करना, बग ढूँढ़ना और ठीक करना, या किसी मौजूदा सिस्टम में फीचर्स जोड़ना शामिल हो सकता है। शुरुआती चरणों में, जूनियर प्रायः अपना अलग प्रोजेक्ट नहीं संभालते, बल्कि वरिष्ठ सहयोगियों के समर्थन वाली भूमिका लेते हैं।
जूनियर डेटा इंजीनियर के रूप में शुरुआती कुछ वर्षों का सबसे महत्वपूर्ण भाग उन टूल्स के साथ सीखना और हाथों-हाथ अनुभव पाना है जिन्हें वे आगे अपने करियर में इस्तेमाल करेंगे। वे यह भी सीख रहे होते हैं कि अलग-अलग टीमें और विभाग समस्याओं और उठते सवालों के समाधान के लिए कैसे साथ काम करते हैं।
मिड-लेवल डेटा इंजीनियर
लगभग 1 से 3 वर्षों के बाद डेटा इंजीनियर को मिड-लेवल पर पदोन्नति मिल सकती है। इस समय वे नौकरी के अधिक प्रोजेक्ट मैनेजमेंट पहलुओं से रूबरू हो सकते हैं और अन्य टीमों व विभागों के साथ अधिक सहयोग करना पड़ सकता है।
आम तौर पर उन्हें ऐसे सिस्टम्स को डिज़ाइन और बनाना की जिम्मेदारी दी जाती है जो डेटा वैज्ञानिकों और अन्य विश्लेषणात्मक टीम सदस्यों का समर्थन करते हैं। इस चरण में वे अब भी किसी सीनियर डेटा इंजीनियर की कुछ निगरानी में हो सकते हैं। इस काम को प्रभावी ढंग से करने के लिए, उन्हें अच्छी संचार क्षमता विकसित करनी चाहिए और अन्य टीमों के साथ अच्छे से काम करने में सक्षम होना चाहिए।
डेटा इंजीनियर लगभग 3 से 5 वर्षों तक इस स्तर पर बने रह सकते हैं। इस दौरान, वे अपने प्रोग्रामिंग कौशल विकसित कर लेते हैं और संगठन में उपयोग होने वाले सभी टूल्स और सिस्टम्स से परिचित हो जाते हैं। वे आने वाले किसी भी बग या समस्या की पहचान कर उन्हें ठीक कर सकते हैं, और टीमों के भीतर तथा टीमों के बीच अच्छी तरह सहयोग करते हैं।
सीनियर डेटा इंजीनियर
जब डेटा इंजीनियर सीनियर स्तर पर पहुँचते हैं, तो वे अधिक प्रबंधकीय जिम्मेदारियाँ संभालते हैं। उन्हें अपने अधीन एक या अधिक डेटा इंजीनियरों की देखरेख करनी पड़ सकती है, उन्हें सिखाना और आने वाले प्रोजेक्ट्स सौंपना पड़ सकता है।
इस चरण में डेटा इंजीनियर अपनी भूमिका के तकनीकी पहलुओं में दक्ष होता है और अपेक्षाकृत आसानी से सिस्टम्स बना सकता है और समस्याएँ हल कर सकता है। हालांकि, अब वे व्यवसायिक पक्ष से अधिक निकटता से जुड़े होते हैं और उन्हें डेटा प्रोजेक्ट्स की दिशा तथा अपने सिस्टम्स की दीर्घकालिक प्रभावशीलता और अनुकूलन के बारे में रणनीतिक रूप से सोचना पड़ता है।
इसके लिए डेटा इंजीनियर के सोचने के तरीके में बदलाव आवश्यक होता है, जो चुनौतीपूर्ण हो सकता है। कई डेटा इंजीनियरों में रणनीतिक और व्यवसायिक जिम्मेदारियों के प्रति उतना उत्साह नहीं होता, इसलिए वे कंपनी में आगे न बढ़ने का विकल्प चुन सकते हैं।
वरिष्ठ प्रबंधकीय भूमिकाएँ
लगभग छह वर्ष या उससे अधिक का अनुभव प्राप्त करने के बाद, डेटा इंजीनियर यदि चाहें तो अधिक प्रबंधकीय भूमिकाओं में जा सकते हैं, जैसे:
- डेटा इंजीनियरिंग मैनेजर
- डायरेक्टर ऑफ डेटा इंजीनियरिंग
- चीफ डेटा ऑफिसर
निम्न स्तरों पर अर्जित तकनीकी कौशलों में अत्यधिक दक्ष होने के अलावा, इन भूमिकाओं के लिए डेटा इंजीनियर में मजबूत डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा आर्किटेक्चर कौशल होना चाहिए और विश्लेषणात्मक टीमों का प्रबंधन और स्केलिंग करने में सक्षम होना चाहिए। उन्हें उच्च-प्रदर्शन सिस्टम्स विकसित करने की प्रक्रियाएँ परिभाषित करने, नए प्रोजेक्ट्स का स्कोप तय करने, और नए व मौजूदा सिस्टम्स के लिए SLA परिभाषित और प्रबंधित करने में भी सक्षम होना चाहिए।
एक डेटा इंजीनियर क्या करता है? एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट
आइए कुछ डेटा इंजीनियर भूमिकाओं और जिम्मेदारियों पर नज़र डालते हैं। मान लीजिए आप एक बड़ी कंपनी में काम करते हैं जो मोबाइल ऐप के माध्यम से ग्राहकों को फूड डिलीवरी सेवा प्रदान करती है। ऐप रेस्तरां और ड्राइवर के बीच मध्यस्थ का काम करता है। ग्राहक ऐप पर अपने ऑर्डर देते हैं, और रेस्तरां को सूचना मिलती है। जैसे ही भोजन तैयार होता है, एक ड्राइवर असाइन किया जाता है, और भोजन ग्राहक तक पहुँचा दिया जाता है।
आप कल्पना कर सकते हैं कि ऐसा ऐप रोज़ाना बहुत सारा डेटा जनरेट कर सकता है। रेस्तरां, ड्राइवरों और ग्राहकों के डेटा से लेकर ऐप पर होने वाले हर इंटरैक्शन के लॉग तक। इसके अलावा, ग्राहक सेवा कॉल्स से इकट्ठा किया गया डेटा—शिकायतें, प्रशंसा, या विवाद—भी देखें। या फिर ऐप पर होने वाली त्रुटियों से आने वाले लॉग्स।
यदि आपकी कंपनी में किसी डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक को ऑर्डर्स में ट्रेंड्स की पहचान करने का कार्य सौंपा गया है, जिसका वे मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में उपयोग कर सकें। इसे करने के लिए, वे आपके पास आते हैं ताकि दिन-वार समेकित ऑर्डर्स का डेटा निकाला और तैयार किया जा सके। उन्हें यह भी सक्षम होना है कि डेटा को प्रथम-बार और दोहराए जाने वाले ग्राहकों के बीच विभाजित किया जा सके।
स्पष्टता प्राप्त करें
इस समस्या को हल करने के लिए, डेटा इंजीनियर को सबसे पहले निम्न चरणों के माध्यम से समस्या पर स्पष्टता प्राप्त करनी होगी:
- ग्रैन्युलैरिटी की पहचान, प्रति ऑर्डर, प्रति दिन, सप्ताह, माह, वर्ष। ऊपर दिए गए अनुरोध के आधार पर, ऑर्डर डेटा को दिन के आधार पर समेकित किया जाना चाहिए और ग्राहक प्रकार (प्रथम-बार या दोहराया) के अनुसार विभाजित होना चाहिए।
- पहचानें कि क्या डेटा पर कोई फिल्टर लागू होने चाहिए, जैसे देश या फोन मॉडल के अनुसार।
- डेटा की समय-सीमा की पहचान करें। उदाहरण के लिए, क्या यह पूरे समय का है या सिर्फ पिछले वर्ष का?
- इस डेटा के स्रोतों और/या तालिकाओं की पहचान करें। यह डेटा एक केंद्रीय डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत है, और डेटा इंजीनियर को ऑर्डर्स टेबल और कस्टमर टेबल तक पहुँचने की आवश्यकता होगी। यदि अतिरिक्त फ़िल्टर चाहिए, तो और तालिकाओं तक भी पहुँचना पड़ सकता है।
डेटा निष्कर्षण
अब जब डेटा इंजीनियर को समस्या पर अधिक स्पष्टता मिल गई है, वे इन चरणों से गुजरकर डेटा निष्कर्षण और अन्वेषण पर आगे बढ़ सकते हैं:
- पहचानें कि ऑर्डर्स और कस्टमर्स टेबल के बीच कौन-से जॉइन्स इस्तेमाल किए जाने चाहिए और इन तालिकाओं के बीच संबंध क्या हैं (जैसे तालिकाओं को जोड़ने के लिए कौन-सी कीज़ का उपयोग करना है)। इसके लिए SQL और डेटा मॉडलिंग की अच्छी समझ आवश्यक है।
- प्रत्येक ग्राहक द्वारा किए गए ऑर्डर्स की संख्या के आधार पर ग्राहक प्रकार के लिए एक श्रेणीगत फीचर बनाएँ। इस फीचर में 'प्रथम-बार ग्राहक' और 'दोहराया ग्राहक' की श्रेणियाँ शामिल होनी चाहिए।
- डेटा की गुणवत्ता का आकलन करें। पहचानें कि क्या कोई मिसिंग या असामान्य डेटा है जिसे सुधारा जाना पड़ सकता है।
जब डेटा इंजीनियर वह डेटा तैयार कर लेते हैं जिसकी डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक को आवश्यकता है, तो उन्हें एक API एन्डपॉइंट बनाना होता है जिसे क्वेरी करके डेटा निकाला जा सके। यह पूरा प्रोजेक्ट डेटा की मात्रा और जटिलताओं के आधार पर कुछ दिनों से लेकर कुछ महीनों तक का समय ले सकता है।
पूरी प्रक्रिया के दौरान, डेटा इंजीनियर को इस पर निर्भर करते हुए कि डेटा कहाँ संग्रहीत है और क्या डेटा के लिए कोई अतिरिक्त प्रोसेसिंग आवश्यक है, कई अलग-अलग सिस्टम्स के साथ काम करना पड़ सकता है।
इस समस्या में मिलने वाले कुछ सिस्टम्स के उदाहरण हैं: डेटा स्टोरेज के लिए SQL Server, Hadoop, या Redshift; डेटा क्वेरी करने के लिए SQL; और डेटा प्रोसेस करने के लिए स्क्रिप्ट लिखने हेतु python।
अंतिम विचार
जैसा कि आप देख सकते हैं, एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट में कुछ मुख्य कौशल शामिल होते हैं जो डेटा इंजीनियरिंग के लिए महत्वपूर्ण हैं, जैसे डेटा पाइपलाइंस बनाना। अपनी सीख को तेज करने और डेटा इंजीनियरिंग की भूमिका के लिए खुद को तैयार करने हेतु DataCamp पर Python for Data Engineering स्किल ट्रैक आज़माएँ। क्लाउड डेटा वेयरहाउस के साथ पहला व्यावहारिक अनुभव पाने के लिए हमारा Exploring London’s Travel Network Project आज़माएँ। यह आपको अपने ब्राउज़र में सीधे Amazon Redshift, Google BigQuery, और Snowflake के साथ काम करने का शानदार अवसर देता है। अंत में, डेटा इंजीनियर के रूप में अपने प्रमाण-पत्र सिद्ध करने के लिए हमारा डेटा इंजीनियर प्रमाणन लें।
उम्मीद है, इस लेख ने आपको डेटा इंजीनियरों की भूमिका और वे वास्तव में क्या करते हैं, इस पर कुछ दृष्टि दी होगी। यदि आप डेटा इंजीनियरिंग में करियर शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो अब आप अपेक्षित करियर पथ से भी अधिक परिचित होंगे।
आपने यह भी सुना होगा कि डेटा इंजीनियरिंग नई डेटा साइंस है, और डेटा इंजीनियरिंग के क्षेत्र में जबरदस्त वृद्धि इसे साबित करती है। कंपनियाँ अब डेटा साइंस और एनालिटिक्स को सफल बनाने के लिए आवश्यक आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, बनाना और बनाए रखने हेतु डेटा इंजीनियरों को नियुक्त करने के महत्व को समझती हैं। आप डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच के अंतर के बारे में अलग लेख में और पढ़ सकते हैं।
फिर भी, आप सोच रहे होंगे कि वास्तव में एक डेटा इंजीनियर करता क्या है? इस लेख में, हम अलग-अलग डेटा इंजीनियर भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ तथा वह करियर पथ बताते हैं जिसका एक डेटा इंजीनियर अनुसरण कर सकता है। अंत में, हम किसी संगठन में मिलने वाले एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट की परतें भी खोलते हैं। यदि आप डेटा इंजीनियर बनने की जानकारी ढूँढ़ रहे हैं, तो हमारा अलग लेख आपके लिए उपयोगी होगा। आप यह भी पढ़ सकते हैं कि यदि आप इस भूमिका के लिए किसी को नियुक्त करना चाहते हैं, तो डेटा इंजीनियर की जॉब डिस्क्रिप्शन कैसे लिखें।
डेटा इंजीनियरिंग भूमिकाएँ
डेटा इंजीनियरिंग में कौशल, टूल्स और सिस्टम्स की बड़ी विविधता शामिल होती है। डेटा इंजीनियर भूमिकाओं के चार मुख्य समूह हैं, और प्रत्येक समूह को अपने काम को प्रभावी ढंग से करने के लिए कौशल और टूल्स के एक सेट में महारत हासिल करनी होती है।
एक डेटा इंजीनियर क्या करता है? डेटा इंजीनियर का करियर पथ
डेटा इंजीनियर का करियर पथ कंपनी के आकार और उनकी डेटा टीमों की परिपक्वता पर निर्भर कर सकता है। फिर भी, अधिकांश डेटा इंजीनियर सामान्यतः इस पथ का अनुसरण करते हैं:
जूनियर डेटा इंजीनियर
करियर की शुरुआत में, जूनियर डेटा इंजीनियर आमतौर पर मौजूदा सिस्टम्स के रखरखाव और समर्थन से जुड़ी छोटी-छोटी जिम्मेदारियाँ लेते हैं। इसमें सिस्टम्स का परीक्षण करना, बग ढूँढ़ना और ठीक करना, या किसी मौजूदा सिस्टम में फीचर्स जोड़ना शामिल हो सकता है। शुरुआती चरणों में, जूनियर प्रायः अपना अलग प्रोजेक्ट नहीं संभालते, बल्कि वरिष्ठ सहयोगियों के समर्थन वाली भूमिका लेते हैं।
जूनियर डेटा इंजीनियर के रूप में शुरुआती कुछ वर्षों का सबसे महत्वपूर्ण भाग उन टूल्स के साथ सीखना और हाथों-हाथ अनुभव पाना है जिन्हें वे आगे अपने करियर में इस्तेमाल करेंगे। वे यह भी सीख रहे होते हैं कि अलग-अलग टीमें और विभाग समस्याओं और उठते सवालों के समाधान के लिए कैसे साथ काम करते हैं।
मिड-लेवल डेटा इंजीनियर
लगभग 1 से 3 वर्षों के बाद डेटा इंजीनियर को मिड-लेवल पर पदोन्नति मिल सकती है। इस समय वे नौकरी के अधिक प्रोजेक्ट मैनेजमेंट पहलुओं से रूबरू हो सकते हैं और अन्य टीमों व विभागों के साथ अधिक सहयोग करना पड़ सकता है।
आम तौर पर उन्हें ऐसे सिस्टम्स को डिज़ाइन और बनाना की जिम्मेदारी दी जाती है जो डेटा वैज्ञानिकों और अन्य विश्लेषणात्मक टीम सदस्यों का समर्थन करते हैं। इस चरण में वे अब भी किसी सीनियर डेटा इंजीनियर की कुछ निगरानी में हो सकते हैं। इस काम को प्रभावी ढंग से करने के लिए, उन्हें अच्छी संचार क्षमता विकसित करनी चाहिए और अन्य टीमों के साथ अच्छे से काम करने में सक्षम होना चाहिए।
डेटा इंजीनियर लगभग 3 से 5 वर्षों तक इस स्तर पर बने रह सकते हैं। इस दौरान, वे अपने प्रोग्रामिंग कौशल विकसित कर लेते हैं और संगठन में उपयोग होने वाले सभी टूल्स और सिस्टम्स से परिचित हो जाते हैं। वे आने वाले किसी भी बग या समस्या की पहचान कर उन्हें ठीक कर सकते हैं, और टीमों के भीतर तथा टीमों के बीच अच्छी तरह सहयोग करते हैं।
सीनियर डेटा इंजीनियर
जब डेटा इंजीनियर सीनियर स्तर पर पहुँचते हैं, तो वे अधिक प्रबंधकीय जिम्मेदारियाँ संभालते हैं। उन्हें अपने अधीन एक या अधिक डेटा इंजीनियरों की देखरेख करनी पड़ सकती है, उन्हें सिखाना और आने वाले प्रोजेक्ट्स सौंपना पड़ सकता है।
इस चरण में डेटा इंजीनियर अपनी भूमिका के तकनीकी पहलुओं में दक्ष होता है और अपेक्षाकृत आसानी से सिस्टम्स बना सकता है और समस्याएँ हल कर सकता है। हालांकि, अब वे व्यवसायिक पक्ष से अधिक निकटता से जुड़े होते हैं और उन्हें डेटा प्रोजेक्ट्स की दिशा तथा अपने सिस्टम्स की दीर्घकालिक प्रभावशीलता और अनुकूलन के बारे में रणनीतिक रूप से सोचना पड़ता है।
इसके लिए डेटा इंजीनियर के सोचने के तरीके में बदलाव आवश्यक होता है, जो चुनौतीपूर्ण हो सकता है। कई डेटा इंजीनियरों में रणनीतिक और व्यवसायिक जिम्मेदारियों के प्रति उतना उत्साह नहीं होता, इसलिए वे कंपनी में आगे न बढ़ने का विकल्प चुन सकते हैं।
वरिष्ठ प्रबंधकीय भूमिकाएँ
लगभग छह वर्ष या उससे अधिक का अनुभव प्राप्त करने के बाद, डेटा इंजीनियर यदि चाहें तो अधिक प्रबंधकीय भूमिकाओं में जा सकते हैं, जैसे:
निम्न स्तरों पर अर्जित तकनीकी कौशलों में अत्यधिक दक्ष होने के अलावा, इन भूमिकाओं के लिए डेटा इंजीनियर में मजबूत डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा आर्किटेक्चर कौशल होना चाहिए और विश्लेषणात्मक टीमों का प्रबंधन और स्केलिंग करने में सक्षम होना चाहिए। उन्हें उच्च-प्रदर्शन सिस्टम्स विकसित करने की प्रक्रियाएँ परिभाषित करने, नए प्रोजेक्ट्स का स्कोप तय करने, और नए व मौजूदा सिस्टम्स के लिए SLA परिभाषित और प्रबंधित करने में भी सक्षम होना चाहिए।
एक डेटा इंजीनियर क्या करता है? एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट
आइए कुछ डेटा इंजीनियर भूमिकाओं और जिम्मेदारियों पर नज़र डालते हैं। मान लीजिए आप एक बड़ी कंपनी में काम करते हैं जो मोबाइल ऐप के माध्यम से ग्राहकों को फूड डिलीवरी सेवा प्रदान करती है। ऐप रेस्तरां और ड्राइवर के बीच मध्यस्थ का काम करता है। ग्राहक ऐप पर अपने ऑर्डर देते हैं, और रेस्तरां को सूचना मिलती है। जैसे ही भोजन तैयार होता है, एक ड्राइवर असाइन किया जाता है, और भोजन ग्राहक तक पहुँचा दिया जाता है।
आप कल्पना कर सकते हैं कि ऐसा ऐप रोज़ाना बहुत सारा डेटा जनरेट कर सकता है। रेस्तरां, ड्राइवरों और ग्राहकों के डेटा से लेकर ऐप पर होने वाले हर इंटरैक्शन के लॉग तक। इसके अलावा, ग्राहक सेवा कॉल्स से इकट्ठा किया गया डेटा—शिकायतें, प्रशंसा, या विवाद—भी देखें। या फिर ऐप पर होने वाली त्रुटियों से आने वाले लॉग्स।
यदि आपकी कंपनी में किसी डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक को ऑर्डर्स में ट्रेंड्स की पहचान करने का कार्य सौंपा गया है, जिसका वे मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में उपयोग कर सकें। इसे करने के लिए, वे आपके पास आते हैं ताकि दिन-वार समेकित ऑर्डर्स का डेटा निकाला और तैयार किया जा सके। उन्हें यह भी सक्षम होना है कि डेटा को प्रथम-बार और दोहराए जाने वाले ग्राहकों के बीच विभाजित किया जा सके।
स्पष्टता प्राप्त करें
इस समस्या को हल करने के लिए, डेटा इंजीनियर को सबसे पहले निम्न चरणों के माध्यम से समस्या पर स्पष्टता प्राप्त करनी होगी:
डेटा निष्कर्षण
अब जब डेटा इंजीनियर को समस्या पर अधिक स्पष्टता मिल गई है, वे इन चरणों से गुजरकर डेटा निष्कर्षण और अन्वेषण पर आगे बढ़ सकते हैं:
जब डेटा इंजीनियर वह डेटा तैयार कर लेते हैं जिसकी डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक को आवश्यकता है, तो उन्हें एक API एन्डपॉइंट बनाना होता है जिसे क्वेरी करके डेटा निकाला जा सके। यह पूरा प्रोजेक्ट डेटा की मात्रा और जटिलताओं के आधार पर कुछ दिनों से लेकर कुछ महीनों तक का समय ले सकता है।
पूरी प्रक्रिया के दौरान, डेटा इंजीनियर को इस पर निर्भर करते हुए कि डेटा कहाँ संग्रहीत है और क्या डेटा के लिए कोई अतिरिक्त प्रोसेसिंग आवश्यक है, कई अलग-अलग सिस्टम्स के साथ काम करना पड़ सकता है।
इस समस्या में मिलने वाले कुछ सिस्टम्स के उदाहरण हैं: डेटा स्टोरेज के लिए SQL Server, Hadoop, या Redshift; डेटा क्वेरी करने के लिए SQL; और डेटा प्रोसेस करने के लिए स्क्रिप्ट लिखने हेतु python।
अंतिम विचार
जैसा कि आप देख सकते हैं, एक सामान्य डेटा इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट में कुछ मुख्य कौशल शामिल होते हैं जो डेटा इंजीनियरिंग के लिए महत्वपूर्ण हैं, जैसे डेटा पाइपलाइंस बनाना। अपनी सीख को तेज करने और डेटा इंजीनियरिंग की भूमिका के लिए खुद को तैयार करने हेतु DataCamp पर Python for Data Engineering स्किल ट्रैक आज़माएँ। क्लाउड डेटा वेयरहाउस के साथ पहला व्यावहारिक अनुभव पाने के लिए हमारा Exploring London’s Travel Network Project आज़माएँ। यह आपको अपने ब्राउज़र में सीधे Amazon Redshift, Google BigQuery, और Snowflake के साथ काम करने का शानदार अवसर देता है। अंत में, डेटा इंजीनियर के रूप में अपने प्रमाण-पत्र सिद्ध करने के लिए हमारा डेटा इंजीनियर प्रमाणन लें।
उम्मीद है, इस लेख ने आपको डेटा इंजीनियरों की भूमिका और वे वास्तव में क्या करते हैं, इस पर कुछ दृष्टि दी होगी। यदि आप डेटा इंजीनियरिंग में करियर शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो अब आप अपेक्षित करियर पथ से भी अधिक परिचित होंगे।