Veri Mühendisliği (Data Engineering) Nedir?

Veri mühendisleri, veriyi istenilen standart ve formatta, zamanında erişilebilir olmasını sağlayan sistem ve otomasyon süreçlerini tasarlayan profesyonellerdir.

Bu yazıda, “Veri mühendisi kimdir, ne iş yapar?”, “Bu alanda kariyer yapmak isteyenler hangi becerilere sahip olmalı?”, “Veri mühendisi olmak için hangi bölümleri okumalıyım?”, “ Veri Mühendisliği(Data Engineering) ve Veri Bilimi (Data Science)  arasındaki fark nedir?” “Veri mühendisliği geleceğin en önemli mesleklerinden mi?” gibi soruları yanıtlayacağız. Mühendislik alanında son yıllarda popülerleşen veri mühendisliğini hep beraber inceleyelim, gerekliliklerine bakalım ve öğrencilere tavsiyelerde bulunalım. İyi okumalar dileriz. 🙂 

Veri Mühendisliği Nedir?

Veri mühendisliğine giriş yapmadan önce “Veri” ve “Mühendis” kelimelerini açıklayalım. Veri, ham bilgi ve ölçümlere denir ve bunların işlenmesi sonucu bilgi ortaya çıkar. Mühendis ise bilimsel ve matematiksel ilkelerle sorunları çözen, sistemler tasarlayan ve iyileştirmek üzerine odaklanan profesyonele denir. Veri mühendisliği; işlenmiş bilgileri analitik bir biçimde yorumlamak ve buna uygun sistemlerin çalışmasını sağlamaktır. Veri mühendisleri, veri bilimcilerin ve diğer analistlerin işlerinin mevcut durumunu anlamalarına ve verilere dayalı kararlar vermelerine yardımcı olmak adına  büyük veri kaynaklarını düzenler, taşır, optimize eder ve analiz için hazır hale getirmek amacıyla çalışırlar. Bu meslek dalı, özellikle veri bilimi ve yapay zeka alanlarının yükselişiyle daha da önem kazanmıştır.

Veri Mühendisi Olmak İçin Hangi Lisans Bölümlerinden Mezun Olunmalıdır?

Türkiye’de şu anda 10 adet üniversitede Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği bölümü bulunmaktadır. Oldukça yeni bir bölüm olmasından dolayı sektörde çalışanları çoğunlukla farklı bölümlerden mezundur. Bir işe alım platformunun 283 adet Veri Mühendisinden topladığı güncel verilerine göre Veri Mühendislerinin yaklaşık %24’ü Bilgisayar Mühendisliği, %9’u Endüstri Mühendisliği, %7’si Elektrik/Elektronik Mühendisliği, %6’sı Matematik Mühendisliği, %4’ü Yönetim Bilişim Sistemleri bölümü mezunudur. Bu listenin devamını  İstatistik, Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği, Matematik gibi bölümler izlemektedir.

 Buradan da anlaşılacağı üzere; farklı mesleki eğilimlerde olmanıza rağmen yeterli donanıma sahip olduğunuz sürece veri mühendisi olabilirsiniz yani veri mühendisi olmak için tek bir lisans bölümünden mezun olmaya bağlı kalmak zorunda değilsiniz. Veri mühendisi olmak istiyorsanız aranan şartları henüz öğrenciyken araştırmanızı ve bu alanlarda kendinize yatırım yapmanızı tavsiye ederiz. Öğrencilik yıllarınızda kazandığınız her bir donanım size kariyer basamaklarını tırmanırken büyük bir güç verecektir. Bu yıllarda edineceğiniz network sayesinde ufkunuzu genişletebilir ve ilgi alanlarınıza erkenden yönelebilirsiniz.

Veri Mühendisi Hangi Temel Araçları ve Teknolojileri Kullanır? Veri Mühendisinin Temel Sorumlulukları Nelerdir? Veri Mühendisinin Görevleri Nelerdir? Veri Mühendislerinin Sahip Olduğu Özellikler Nelerdir?

• Pozitif bilimlerde ve sayısal alanda başarılı olmak
• Analitik düşünebilmek ve detaylı yorum yapabilmek
• Mühendislik becerilerine sahip olmak
• Raporlama sistemlerine hâkim olmak
• Veri depolama için dosya sistemleri oluşturmak için Hadoop Dağıtılmış Dosya Sisteminin (HDFS) kullanımına sahip olmak
• IoT ve makine verileri için sütunlu veri tabanları oluşturmak için Apache HBase ve Apache Cassandra kullanımına sahip olmak
• Veri ambarları ve veri merkezleri için analitik ilişkisel veri tabanları oluşturmak için Vertica, Teradata, Amazon Redshift ve Sybase IQ kullanımına sahip olmak
• SQL, R, C ,C#,Python, Java vb. gibi betik/kodlama dillerinde yeterlilik
• Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform gibi bulut servis sağlayıcılarında bulut bilişim becerilerine sahip olmak
• Makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel modeller ve matematiksel fonksiyonlar hakkında tecrübeye sahip olmak
• Veri kataloglama ve veri kalitesi araçları aracılığıyla veri keşfi ve profilleme bilgisine sahip olmak

Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi Arasındaki Fark Nedir?

Veri bilimi ve veri mühendisliği çoğu zaman birbiri yerine kullanılır ve birbirinden farksızmış gibi düşünülür. Ancak veri bilimciler, işlenmiş veri ile analiz ve modelleme yaparken, veri mühendisleri veriyi bu analizler için hazırlar. Veri bilimi, değer yaratmaya odaklanırken, veri mühendisliği bu değeri oluşturacak sağlam altyapıyı sağlar. Veri mühendisleri, veri bilimcilerin analiz ve modelleme yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu temiz, güvenilir ve iyi yapılandırılmış veriyi sağlar. Örneğin, büyük verilerin en kısa zamanda nasıl uygun bir formatta kullanılabilir hale getirilebileceğine çözüm arar. Veri bilimci de verilerden anlamlı içgörüler ve tahminler elde etmeye odaklanır; istatistiksel analiz, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme yöntemlerini kullanarak iş problemlerine çözümler sunar. Örneğin, müşteri davranışlarını analiz eder ve gelecekteki eğilimleri tahmin eder. Bu ilişki, veri odaklı organizasyonların başarısını artırır. 

Veri Mühendisliği Neden Önemlidir?

Veri mühendisliği önemlidir çünkü işletmelerin kritik iş sorunlarını çözmek için verileri kullanmalarına olanak tanır. Veri, işletmenin her adımında mevcuttur, bir şirketin başarısının omurgasıdır. Kullanılamayan veya kalitesiz veriler, potansiyel olarak kötü yönetilen kaynaklara, pazara sunma süresinin uzamasına ve gelir kaybına yol açar. Veriler her zamankinden daha hızlı büyüyor. Veri miktarı her yıl logaritmik olarak artmaya devam ediyor. Aslında, bugün mevcut olan verilerin yaklaşık %90’ı yalnızca son iki yılda oluşturuldu. Artan veriler arasında kaybolmak ve yanlış verilerden çıkarım yapmak bir şirketin başına gelebilecek en talihsiz durumlardan biridir. Bu durum da veri mühendislerine olan kritik ihtiyacı giderek artırarak geleceğin en önemli meslekleri arasına sokuyor. Bir veri mühendisi tüm bu durumlarda, yetenekleri ile iyileştirmeler yaparak şirketin katma değerinin artırılmasında önemli derecede rol oynar.

Kaynakça ve İleri Okuma

1. https://medium-com.translate.goog/codex/4-reasons-why-data-engineering-is-a-great-career-move-in-2022-3ef07b1e14f3?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=wa&_x_tr_hist=true
2. https://www-informatica-com.translate.goog/resources/articles/what-is-data-engineering.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=wa
3. https://www.basarisiralamalari.com/yapay-zeka-ve-veri-muhendisligi-2024-taban-puanlari-ve-basari-siralamasi/
4. https://www.synapxe.sg/blog/career-stories/data-engineer-vs-data-analyst
5. https://www.kariyer.net/pozisyonlar/veri+muhendisi/nasil+olunur
6. https://www.vizyonistakademi.com/blog/mesleki-egitim/veri-muhendisi-nedir-ne-is-yapar
7. https://boenstitu.com/meslek/sayisal/veri-muhendisi
8. https://www-projectpro-io.translate.goog/article/data-engineer-vs-data-scientist-the-differences-you-must-know/430?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=wa