2026 İçin 5 Temel Veri Mühendisliği Becerisi

Neden Veri Mühendisliği Kariyerini Tercih Etmeli?

10 yıldan uzun bir süre önce, veri bilimi 21. yüzyılın en havalı işi ilan edildi. Bu, zaten yükselen bir alanda fitili ateşledi ve veri bilimciler iş piyasasında hızla çoğalmaya başladı. Ancak analitik ve öngörücü modelleme talebiyle birlikte Facebook ve AirBnB gibi büyük teknoloji şirketleri, verilerinin toplanması, saklanması, yönetilmesi ve dönüştürülmesi için doğru insanlara ve araçlara ihtiyaç duyduklarını; böylece veri bilimcilerine ulaştığında verinin yüksek erişilebilirlikte olmasını sağlamak gerektiğini hızla fark etti. Sahneye çıkan: veri mühendisi.

Veri mühendisliği son birkaç yılda büyük bir büyüme gördü. 2021'den 2022'ye, veri mühendisliği rolleri %100 arttı ve veri bilimcisini (%68) bile geride bıraktı. Ayrıca diğer teknoloji rollerine kıyasla iş ilanı hacminde 4. sırada yer alıyor. Bu da günümüz iş piyasasında veri mühendislerine olan yüksek talebi gösteriyor.

Gerçek şu ki, veriler işletmelerde karar almayı yönlendirmek veya iş sorularını yanıtlamak için kullanıldığı sürece, veri mühendislerine olan talep devam edecek. Dolayısıyla veri mühendisliği kariyeri düşünüyorsanız, bundan daha iyi bir zaman olmadı. 

(Veri kaynağı: DICE, grafik yazar tarafından oluşturulmuştur)

Veri Mühendisinin Rol ve Sorumlulukları

Veri mühendisi rolü son derece çeşitlidir ve tamamen şirketin büyüklüğüne, sahip olduğu teknoloji ile altyapıya bağlıdır. Benzer teknoloji yığınlarına sahip şirketler bile iki tamamen farklı amaç için veri mühendisi işe alabilir. 

Öyle olsa da, veri mühendislerinin rol ve sorumlulukları genellikle şu dört çekirdek gruptan birine girer:

• Genelistler
• Veri depolama uzmanları
• Programlama ve veri hattı (pipeline) uzmanları
• Analitik uzmanları

Bu grupların her biri (genelist hariç) işi etkili şekilde yapmak için ustalaşılması gereken belirli bir beceri ve araç setine karşılık gelir. Hangi grupta çalışmak istediğinizi bilmek, öğrenme çabalarınızı odaklamanıza yardımcı olabilir. Şimdi bu grupların her birini ele alalım.

Genelistler

Veri mühendisi genelistler, veri toplama, depolama, analiz ve aktarımın tüm yönleriyle ilgilenir. Genellikle küçük şirketlerde veya analitik yolculuğunun erken aşamalarındaki, küçük veri ekiplerine sahip şirketlerde çalışırlar.

Genelist, özellikle yeni başlayanlar için veri mühendisliğindeki en zorlu roldür. Şirketlerin talep ettiği pek çok farklı aracı öğrenmek ve kullanmak yıllar süren deneyim gerektirebilir.

Veri Depolama Uzmanları

Veri depolamada uzmanlaşmış veri mühendisleri, veritabanları, veri ambarları ve diğer depolama platformlarını (bulutta ve kurum içi) kurmaktan ve yönetmekten sorumludur. 

Veri depolama araçlarına bazı örnekler şunlardır:

• SQL, NoSQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları
• Redshift ve Panoply gibi veri ambarları
• Hadoop ve Spark gibi büyük veri sistemleri
• AWS RDS ve Microsoft Azure gibi bulut tabanlı veritabanları

Bu veri mühendislerinin veri modelleme tekniklerine sağlam bir hakimiyete ihtiyacı vardır. Seçilen veri depolama platformu, şirketin bütçe kısıtları içinde etkili çalışacak şekilde optimize edilmelidir. Bir veritabanı veya veri ambarı tasarlanıp kurulduktan sonra doldurulması gerekir. Veriyi muhtemelen birçok farklı kaynaktan içeri almak için etkili bir ETL sistemi de tasarlanmalıdır.

Programlama ve Veri Hattı Uzmanları

Programlama ve veri hatlarında uzmanlaşmış veri mühendisleri, verinin akışını ve hareketini oluşturmaktan ve yönetmekten sorumludur. Bu veri mühendisleri birçok farklı programlama diline aşina olmalı ve veri hatları oluşturmak, görevleri otomatikleştirmek ve betikler yazmak için pek çok farklı platformla entegre olabilmelidir. 

Veri mühendislerinin en sık kullandığı programlama dilleri şunlardır:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Analitik Uzmanları

Analitik alanında uzmanlaşmış veri mühendisleri, veri bilimciler ve diğer analitik profesyonellerle yakın çalışır. Bu da veriyle ilgili projelerde kullanılan araçları, teknikleri ve çerçeveleri anlamaları gerektiği anlamına gelir. 

Projeye bağlı olarak veri mühendislerinin, şu gibi veri bilimi ve analitik alanlarına aşina olması gerekir:

• Bu projeleri destekleyen ETL araçlarını ve veri hatlarını (Stitch veya Airflow gibi) kurup yönetebilme
• Hadoop, Spark ve Kafka gibi araçlarla büyük veriyle çalışabilme
• Power BI ve Tableau gibi BI araçları ve bunların gereksinimleri hakkında bilgi
• Tensorflow, Spark ve PyTorch gibi makine öğrenimi kütüphaneleri hakkında bilgi

Veri Mühendisi Gereklilikleri

Veri mühendisi rolleri için genellikle üç ana gereklilik dikkate alınır:

• Nitelikler
• Sertifikalar
• Deneyim

Çoğu veri mühendisi lisans derecesine ya da bilgisayar bilimi, mühendislik, matematik veya diğer ilgili BT alanlarında bir geçmişe sahiptir. Veri mühendisi rolü yoğun teknik bilgi gerektirir; bu yüzden şirketler genellikle en az lisans derecesi ister. Teknik bir derece olmadan veri mühendisliğine girmek de mümkündür, ancak çok daha zordur ve işi yapabilecek yetkinlikte olduğunuzu kanıtlamak için daha fazla şey yapmanız gerekir. 

Veri Mühendisi Sertifikamız gibi sertifikalar, sizi rakiplerden ayırmaya yardımcı olabilecek özgeçmişinize iyi bir ektir. Veri mühendisliği işlerinde gerekli çerçeve ve araçların bir kısmını iyi anladığınızı kanıtlarlar.

Nitelikler ve sertifikalardan bağımsız olarak, veri mühendisliğinde giriş seviyesi bir pozisyon bulmak sıklıkla çok zordur. Şirketler genellikle bir adayı değerlendirmeden önce ilgili bir alanda ya da gerekli araçları kullanmada en az birkaç yıllık deneyim ister. 

Bu da veri mühendisliğine geçiş için başka bir veriyle ilgili rolü köprü olarak kullanmanız gerekebileceği anlamına gelir. Birinin bir şirkete yazılım mühendisi, iş zekâsı geliştiricisi veya veri analisti olarak girip birkaç yıllık deneyim kazandıktan sonra veri mühendisliği rolüne geçmesi yaygındır.

En İyi 5 Veri Mühendisliği Becerisi

Veri mühendisliği son derece geniş ve evrilen bir alandır. O kadar çok araç, çerçeve ve teknoloji vardır ki, hepsini bilmek ve ustalaşmak neredeyse imkânsızdır. Öğrenmeyi seçeceğiniz araçlar, mülakat yapmak istediğiniz şirkete ya da dahil olduğunuz veri mühendisi grubuna bağlı olabilir. 

Ancak çoğu veri mühendisliği rolü için geliştirmeniz gereken beş kritik alan vardır. Nereden başlayacağınızı arıyorsanız, bu temel veri mühendisliği becerileriyle başlayın:

1. SQL Becerileri

SQL yalnızca bir beceri değil, veri mühendisliği alanının temel taşıdır. SQL'de ustalık, basit sorguların ötesine geçer; yapılandırılmamış veriler için NoSQL, nesne-ilişkisel veritabanı sistemleri için PostgreSQL ve esneklik ile güvenilirliğiyle öne çıkan MySQL gibi çeşitli SQL diyalektilerini kullanarak karmaşık veri kümelerinde gezinmeyi ve bu verileri dönüştürmeyi içerir. Veri mühendisliğinde gerçekten öne çıkmak için bu varyasyonlara derinlemesine hâkimiyet geliştirmek kritik önemdedir.

SQL'e başlamak istiyorsanız, Yapılandırılmış Sorgu Diline kapsamlı bir giriş sunan SQL Fundamentals yolumuzu inceleyin. Ayrıca, bilmeniz gereken temel sorguları kapsayan yararlı SQL Temelleri cheat sheet'imizi de bulabilirsiniz.

2. Veri Modelleme Teknikleri 

Etkin veri modelleme, ölçeklenebilir ve optimize edilmiş veritabanları ile ambarlar kurmanın planı olduğundan, veri mühendisliğinde temel bir unsurdur. Sadece tasarımdan ibaret değildir; veri ilişkilerini, kısıtları ve ölçeklenebilirliği anlamayı da içerir. Veri mühendisliği projelerinin omurgasını oluşturan verimli veri hatlarını yürütmek için veri modelleme tekniklerinde ustalaşmak şarttır ve bu, temel bir veri mühendisliği becerisidir. 

Veri modellemeye Power BI gibi araçlarla başlayabilirsiniz; Power BI'da Veri Modelleme kursumuz bilgi birikiminizi oluşturmanın ideal yoludur.  

3. Python Becerileri

Programlama dilleri arasında Python genellikle en popülerlerden biri olarak kabul edilir. Python ile veri hatları, entegrasyonlar, otomasyonlar oluşturabilir; veriyi temizleyip analiz edebilirsiniz. Aynı zamanda en çok yönlü dillerden biridir ve ilk öğrenilecek en iyi tercihlerden sayılır.

Python o kadar yaygındır ki, birçok veri mühendisliği aracı arka uçta bu dili kullanır ve sıklıkla veri mühendisliği görevleriyle entegrasyona izin verir. Python öğrenmeye başlamak için, etkili bir veri mimarisi kurmayı, veri işlemeyi kolaylaştırmayı ve büyük ölçekli veri sistemlerini sürdürmeyi öğreten Python ile Veri Mühendisi yolumuzu inceleyin.

4. Büyük Veri için Hadoop Becerileri

Büyük verilerle çalışmak özel bir sistem gerektirir ve Hadoop en popülerleri arasındadır. Güçlü, ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir araçtır ve büyük veriyle adeta özdeşleşmiştir. 

Kuruluşlar ve bireyler her gün çok büyük miktarda veri üretir ve veri mühendisleri bu büyük veri kümelerini sıkça sürdürmek, test etmek, analiz etmek ve değerlendirmek zorundadır. Büyük veriye başlamak için PySpark ile Büyük Veri Temelleri kursumuzu alın.

5. AWS Bulut Hizmetleri Becerileri

AWS bulut hizmeti; EC2, RDS ve Redshift gibi hizmetlerden oluşur. Bulut tabanlı hizmetlerin kullanımı yıllar içinde çok arttı ve AWS başlamak için en popüler platformdur. 

Veri mühendislerinin bulut bilişim becerilerine ihtiyacı vardır; siz de AWS Kavramları kursumuzla kendi becerilerinizi geliştirmeye başlayabilirsiniz.

Bulut veri ambarlarında ilk uygulamalı deneyimi kazanmak için Londra’nın Ulaşım Ağı Projesini Keşfetme çalışmamızı deneyin. Tarayıcınızda doğrudan AWS Redshift, Google BigQuery ve Snowflake ile çalışma fırsatı sunar.  

Bonus Veri Mühendisliği Becerileri: Sosyal Beceriler

Teknik yetkinliğin ötesinde, sosyal beceriler başarılı bir veri mühendisliği kariyerinde kritik bir rol oynar. Problem çözme, ekip çalışması ve teknik olan ve olmayan kitlelerle etkili iletişim kurma becerileri çok önemlidir. Bu beceriler, veri mühendislerinin yalnızca teknik rollerinde başarılı olmalarını değil, aynı zamanda etkili iş birliği yapmalarını, yenilik üretmelerini ve projeleri başarıya taşımalarını sağlar. Dengeli bir profesyonel profil için teknik becerilerle birlikte geliştirilmelidirler.

Son Düşünceler

Veri mühendisliği, günümüzün veri odaklı dünyasında giderek daha hayati bir alandır. Önemi; genelistlerden depolama, programlama, veri hatları ve analitik uzmanlarına kadar veri mühendislerinin çeşitli rol ve sorumluluklarına yansır. Alan, sürekli olarak yeni teknoloji ve metodolojilere uyum sağlama ve öğrenme fırsatıyla dinamik ve zorlu bir kariyer yolu sunar.

Veri mühendisliği kariyerini düşünenler veya becerilerini geliştirmek isteyenler için yolculuk hem ödüllendirici hem de talepkârdır. SQL, veri modelleme ve Python gibi temel beceriler, yetkin bir veri mühendisinin araç setinin temelini oluşturur. Ancak unutmayın, teknik yetkinliğin; problem çözme, ekip çalışması ve etkili iletişim gibi temel sosyal becerilerle dengelenmesi gerekir.

Veri mühendisi olarak bir kariyer peşindeyseniz, Data Engineer Associate Sertifikamız, işe girmeniz için gereken temel becerilerin çoğunda hız kazanmanızı sağlayacaktır. Ayrıca Python ile Veri Mühendisi kariyer yolumuzu alarak veriyi verimli şekilde içeri alma, temizleme, yönetme ile veri hatlarını zamanlama ve izleme gibi talep gören beceriler edinebilirsiniz.