یادگیری مهندسی داده برای شما مهندسان نرم‌افزار، برنامه‌نویسان و غیره بسیار مهم است، چرا که می‌تواند مهارت‌هایتان را به خصوص در این دوره که داده‌ها بسیار اهمیت دارند، بالا برده و باعث حفظ داده‌ها و تبدیلشان به فایل‌های قابل استفاده شود.
همچنین با داشتن چنین مهارت‌های ارزشمندی احتمال یافتن شغلی خوب با حقوق و مزایای عالی را برای شما بالا می‌برد. اما برای آموزش مهندسی داده، انتخاب منابع درست که بتواند شما را به هدفی که دارید، نزدیک کند از اهمیت بالایی برخوردار است. ما در این محتوا ۴ تا از بهترین کتاب‌های موجود در این زمینه را معرفی خواهیم کرد که بسیار کمک‌کننده هستند. با ما همراه باشید.
معرفی اهمیت مهندسی داده
امروزه شرکت‌ها برای شناخت بهتر روندهای بازار و بهبود فرایندهای کسب‌وکار، حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها پایه‌ای محکم برای سنجش اثربخشی استراتژی‌ها و راهکارهای مختلف فراهم و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند رشد خود را دقیق‌تر و کارآمدتر مدیریت کنند.
بر اساس آمار، بازار تحلیل کلان‌داده‌ها در سال ۲۰۲۲ ارزشی حدود ۲۷۱.۸۳ میلیارد دلار داشته و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ۷۴۵.۱۵ میلیارد دلار برسد؛ یعنی با نرخ رشد سالانه مرکب ۱۳.۵٪. این ارقام به‌وضوح اهمیت و تقاضای رو‌به‌رشد مهندسی داده در سراسر جهان را نشان می‌دهند.
مهندسی داده فرآیندی است که جمع‌آوری، آماده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها را ساده‌تر می‌کند تا تحلیلگران، مدیران و دانشمندان داده بتوانند با اطمینان، اطلاعات را تحلیل کنند. این حوزه نقش‌های کلیدی زیادی دارد که عبارت‌اند از:
- گردآوری داده‌ها در یک محل متمرکز با استفاده از ابزارهای یکپارچه‌سازی داده
- ارتقای امنیت اطلاعات و محافظت در برابر حملات سایبری
- ارائه بهترین روش‌ها برای بهبود چرخه توسعه محصول
- پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های هوشمند و مبتنی بر داده
کتاب‌های مهندسی داده که هر متخصص باید بخواند
کتاب‌های مختلفی برای مهندسی داده نوشته شده و در اختیار دوستداران آن قرار گرفته‌اند که در ادامه ۴ تا از جدیدترین آن‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم. لازم به ذکر است، تمامی این کتاب‌ها را به صورت اورجینال و بدون دستکاری می‌توانید از وبسایت فقط کتاب دانلود کنید.
کتاب Data Engineering for Cybersecurity
تیم‌های امنیت سایبری به داده‌های تلِمتری (Telemetry) وابسته‌اند؛ جریان پیوسته‌ای از لاگ‌ها، رویدادها، معیارها و سیگنال‌هایی که نشان می‌دهد در سیستم‌ها، نقاط انتهایی و سرویس‌های ابری چه اتفاقی در حال رخ دادن است.
اما این داده‌ها خودبه‌خود امکان سازماندهی ندارند. باید جمع‌آوری، نرمال‌سازی، غنی‌سازی و محافظت شوند تا بتوانند مفید باشند. این دقیقاً جایی است که مهندسی داده وارد می‌شود. در این کتاب مهندسی داده عملی و کاربردی، جیمز بونیفیلد، مهندس امنیت سایبری، به شما آموزش می‌دهد چگونه پایپلاین‌های داده امن و مقیاس‌پذیر را با استفاده از ابزارهای رایگان و متن‌باز مانند Filebeat، Logstash، Redis، Kafka، Elasticsearch و موارد دیگر طراحی و بسازید.
شما یاد می‌گیرید چگونه تلِمتری را از سیستم‌های ویندوز، شامل رویدادهای Sysmon و PowerShell، فایل‌ها و syslog در لینوکس و همچنین داده‌های جریان‌دار از شبکه و تجهیزات امنیتی جمع‌آوری کنید. سپس این داده‌ها را به فرمت‌های سازمان‌یافته تبدیل کرده، در انتقال آن‌ها امنیت برقرار کنید و با استفاده از Ansible فرایند استقرار را خودکار نمایید.
همچنین در این کتاب آموزش مهندسی داده می‌آموزید که چگونه:
- داده‌ها را در حین انتقال با استفاده از TLS و SSH رمزنگاری و ایمن کنید
- کد و فایل‌های پیکربندی را به صورت مرکزی با Git مدیریت نمایید
- لاگ‌های نامرتب را به رویدادهای ساخت‌یافته تبدیل کنید
- داده‌ها را با اطلاعات تهدید امنیتی از طریق Redis و Memcached غنی‌سازی کنید
- داده‌ها را به صورت مقیاس‌پذیر با Kafka جریان داده و متمرکز کنید
- با Ansible فرآیند استقرار را خودکار و قابل تکرار کنید
کتاب Data Engineering Design Patterns
پروژه‌های داده بخش جدایی‌ناپذیر از اکوسیستم فنی هر سازمان هستند، اما در بسیاری از شرکت‌ها، مهندسان داده هنوز روی مسائلی کار می‌کنند که قبلاً حل شده‌اند. این کتاب مهندسی داده عملی و کاربردی، به شما نشان می‌دهد چگونه با تمرکز روی جنبه‌های مختلف مهندسی داده مثل جمع‌آوری داده (Data Ingestion)، کیفیت داده، بدون اثر تکراری بودن (Idempotency) و موارد دیگر، داده‌های ارزشمندی ارائه دهید.
نویسنده، شما را در مسیر ساخت پروژه‌های مهندسی داده قابل‌اطمینان از ابتدا تا انتها همراهی می‌کند؛ از مرحله جمع‌آوری داده تا مشاهده‌پذیری داده (Data Observability)، با تمرکز بر الگوهای طراحی مهندسی داده که مشکلات رایج کسب‌وکار را به شکلی امن و بهینه برای ذخیره‌سازی حل می‌کنند.
هر الگو شامل توضیحی کاربردی از مسئله، راه‌حل‌ها و پیامدهای آن است که الگو را در زمینه سناریوهای واقعی قرار می‌دهد. در طول این مسیر، شما از ابزارهای متن‌باز داده و خدمات ابری عمومی استفاده می‌کنید تا هر الگو کاملا بیاوزید.
نکاتی که در این کتاب یاد می‌گیرید؛ عبارت‌اند آز:
- چالش‌هایی که مهندسان داده با آن مواجه‌اند و تأثیر آن‌ها بر سیستم‌های داده
- ارتباط این چالش‌ها با اجزای سیستم داده
- کاربردهای مفید الگوهای مهندسی داده
- نحوه شناسایی و رفع مشکلات اجزای داده فعلی شما
- راه‌حل‌های مستقل از فناوری برای پروژه‌های داده جدید و موجود، همراه با نمونه‌های پیاده‌سازی متن‌باز
کتاب Financial Data Engineering
امروزه سرمایه‌گذاری در فناوری مالی (Fintech) و تحول دیجیتال، چشم‌انداز صنعت مالی را متحول و فرصت‌های زیادی ایجاد کرده است. با این حال، در بسیاری از مواقع، مهندسان و متخصصان موسسات مالی درک جامع و علمی از مفاهیم، چالش‌ها، تکنیک‌ها و فناوری‌های لازم برای ساخت یک زیرساخت داده مدرن، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر ندارند. اینجاست که مهندسی داده مالی اهمیت پیدا می‌کند.
یک مهندس داده که زیرساخت داده برای یک محصول مالی ایجاد می‌کند، باید علاوه بر مهارت‌های فنی مهندسی داده، شناخت عمیقی از چالش‌های خاص حوزه مالی، روش‌شناسی‌ها، اکوسیستم‌های داده، ارائه‌دهندگان داده، فرمت‌ها، محدودیت‌های فنی، شناسه‌ها، موجودیت‌ها، استانداردها، الزامات قانونی و چارچوب‌های حاکمیت داده داشته باشد.
این کتاب مهندسی داده رویکردی جامع، عملی و مبتنی بر حوزه (Domain-Driven) را به مهندسی داده مالی ارائه می‌دهد و شامل نمونه‌های واقعی، روش‌های مرسوم صنعت و پروژه‌های عملی است.
مواردی که در این کتاب می‌آموزید، شامل:
- چشم‌انداز مهندسی داده در بخش مالی
- مشکلات خاصی که در مهندسی داده مالی رخ می‌دهد
- ساختار، بازیگران و ویژگی‌های خاص حوزه داده‌های مالی
- روش‌های طراحی سیستم‌های شناسایی و موجودیت‌های داده مالی
- چارچوب‌ها، مفاهیم و بهترین شیوه‌های حاکمیت داده‌های مالی
- چرخه عمر مهندسی داده مالی؛ از جمع‌آوری تا ورود به مرحله تولید
- انواع و ویژگی‌های اصلی گردش‌کار داده‌های مالی
- نحوه ساخت پایپلاین‌های داده مالی با استفاده از ابزارهای متن‌باز و API ها
کتاب Mastering Data Engineering and Analytics with Databricks
در دنیای امروز که همه‌چیز بر پایه داده پیش می‌رود، تسلط بر مهندسی داده برای ایجاد نوآوری و دستیابی به تأثیر واقعی در کسب‌وکار، ضروری است. پلتفرم Databricks یکی از قدرتمندترین ابزارها در جهان است که نیازهای داده، تحلیل و هوش مصنوعی بسیاری از سازمان‌های بین‌المللی را یکپارچه می‌کند.
کتاب Mastering Data Engineering and Analytics with Databricks فراتر از مبانی اولیه می‌رود و رویکردی عملی و پروژه‌محور ارائه می‌دهد. این کتاب به‌ویژه برای متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند در فضای در حال تحول مهندسی داده و تحلیل پیشرو باشند.
این کتاب مهندسی داده به شکلی منحصربه‌فرد، دانش پایه را با کاربردهای پیشرفته ترکیب می‌کند و خواننده را مجهز به مهارت‌هایی می‌سازد که بتواند پایپلاین‌های داده را بر اساس نیازهای واقعی کسب‌وکار طراحی، بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیر کند.
با تمرکز بر یادگیری کاربردی، کتاب به سراغ گردش‌کارهای پیچیده از جمله پردازش داده بلادرنگ، بهینه‌سازی پیشرفته با Delta Lake و ادغام روان یادگیری ماشین با MLflow می‌رود. این مهارت‌ها برای عصر حاضر نیازمند هستند.
سخن پایانی
طبق مطالبی که در محتوا به آن‌ها اشاره شد برای پیشرفت در حوزه مهندسی داده و ارتقای مهارت‌های خود نیاز است که اطلاعات خود را در این زمینه بالا ببرید. کتاب‌های معرفی شده همگی با هدف آموزش مهندسی داده، نکات خوبی را در اختیار شما می‌گذارند تا دید بهتری در این زمینه به دست آورید.
توجه! این مطلب یک رپورتاژ آگهی است و محتوای آن توسط تبلیغ دهنده نگارش شده است.
آی تی جو مسئولیتی در قبال صحت و سقم محتوای تبلیغاتی ندارد.
