ازاي بقيت Data Engineer من غير ما أدفع ولا جنيه!

أول حاجة ركزت عليها كانت:

1. إتقان SQL:

استخدمت منصات زي Mode و LeetCode. لعبت كتير على داتا حقيقية عامة موجودة على الإنترنت. بقيت أعرف أعمل استعلامات معقدة، دمج بيانات، وتجميعات، وكل اللي ممكن تحتاجه في أي شغل تحليل بيانات.

2. اتعلمت Python من منظور الـ ETL والـ Automation:

بدأت باستخدام Jupyter Notebook، واستخدمت مكتبات زي Pandas و os و glob. بنيت pipelines بسيطة بتحوّل داتا من شكل للتاني، وتعمل تنظيف وتحضير للداتا قبل ما تدخل قواعد البيانات.

3. دخلت على Apache Spark و PySpark:

قرأت المستندات الرسمية واشتغلت على مشاريع بسيطة على الوضع المحلي (local mode). فهمت الفرق بين RDD و DataFrame و Dataset، وجربت أتعامل مع جداول ضخمة وأحللها بكفاءة.

4. Kafka - الأساسيات:

عملت إعداد لـ Kafka على جهازي، وبنيت producer و consumer بسيطين علشان أفهم الفكرة. ده ساعدني أفهم الـ Streaming Data كويس.

5. أدوات Cloud زي GCP و AWS:

استغليت الـ free tiers في جوجل وأمازون. جربت أرفع بيانات على S3، وأتعامل مع BigQuery، وأبني اتصالات بين أدوات متعددة. كل ده علّمني إزاي أشتغل في بيئة إنتاجية حقيقية.

مصادر مجانية لكل حاجة اتعلمتها:

• Roadmap لتعلم Data Engineering
• Free Interview KIT
• كورسات Data Engineering مجانية
• مشاريع Data Engineering عملي

أسئلة مقابلات فعلية اتسألتها:

SQL و Data Modeling:

1. إيه أنسب طريقة تشيل تكرار من ملايين الصفوف في SQL؟
2. صمّم Star Schema لموقع E-commerce. إيه الأبعاد وإيه البيانات الأساسية؟
3. اكتب Query يطلع المستخدمين اللي عملوا عملية شراء كل شهر آخر 6 شهور.

تصميم الـ Data Pipelines:

1. صمّم pipeline بيجمع بيانات Real-time مع Batch. هتراعي إيه في التصميم؟
2. إزاي تتعامل مع تغيّر الـ Schema في Kafka + Spark؟
3. إزاي تضمن إن الـ pipeline يشتغل كل مرة بنفس النتيجة؟

Python و الـ Automation:

1. اكتب Script بيراقب فولدر ويفعل Job لو نزل فايل جديد.
2. إزاي تتحقق من جودة البيانات قبل ما تدخلها في الـ Data Warehouse؟

System Design و Performance:

1. تأثير الـ Partitioning في Spark؟ وإزاي تختار المفتاح المناسب؟
2. Kafka Consumer واقع ورا. تبدأ تشوف المشكلة منين؟

خطة بسيطة لأي حد حابب يبدأ النهارده:

ابدأ بـ SQL، اتدرب على LeetCode و Mode.
اتعلم Python وركز على Pandas وملفات CSV و JSON.
اقرأ الـ documentation بتاع Spark وKafka وجرّب محلياً.
استخدم GCP وAWS Free Tiers علشان تحترف الـ Cloud Tools.
ابني مشروع حقيقي، ولو حتى بسيط، وحطه على GitHub.

نصايح مهمة:

إوعى تتشتت! حدد خطة أسبوعية واتبعها.
شوف أسئلة مقابلات فعلية واتمرن عليها.
اتفرج على فيديوهات على YouTube فيها شروحات حقيقية من ناس اشتغلت في المجال.
خلي عندك portfolio توري فيه شغلك.
تابع ناس على LinkedIn بينشروا محتوى مفيد.

الفرق بين الـ Data Engineer و الـ Data Analyst

فيه ناس كتير بتتلخبط بين وظيفة الـ Data Engineer و الـ Data Analyst، وده طبيعي جدًا. الـ Data Analyst شغله بيتركز على تحليل البيانات، يطلع منها insights، يرسم جداول ورسوم بيانية، ويشرح للإدارة القرارات اللي ممكن تتاخد بناءً على البيانات. لكن الـ Data Engineer هو اللي بيجهز الداتا دي من الأساس، بينظفها، بيبني أنظمة الـ ETL، وبيعمل pipelines تنقل البيانات من مكان للتاني. يعني ممكن تقول إن الـ Analyst بيشتغل على البيانات، لكن الـ Engineer هو اللي بيجهزها.

إزاي تبني بورتفوليو يشد الشركات ليك؟

علشان تلفت انتباه أي شركة، لازم يكون عندك شغل عملي باين أونلاين. ابدأ بمشروع بسيط: زي تحليل بيانات لموقع إلكتروني أو صفحة سوشيال ميديا. ارفع الكود بتاعك على GitHub. اعمل ملف README فيه شرح وافي للمشروع، الأدوات اللي استخدمتها، وليه عملته بالشكل ده. اعرض لينكات الشغل ده في CV بتاعك وفي بروفايل LinkedIn.

أخطاء لازم تتجنبها وانت بتبدأ:

• إنك تتعلم 10 أدوات في نفس الوقت، وده هيشتتك.
• إنك تركز على الشهادات وتنسى التطبيق العملي.
• إنك تبطل تتعلم لما تواجه أول مشكلة.
• إنك تنقل كود من الإنترنت من غير ما تفهمه.
• إنك تكسل توثق شغلك أو تشاركه أونلاين.

اتعلم من LinkedIn و GitHub ببلاش

LinkedIn مش بس للوظائف، ده كنز تعليمي. تابع ناس في المجال، وشوف بيسوّقوا نفسهم إزاي. ادخل على بوستاتهم وشوف الناس بتسأل إيه وبيتجاوب عليهم بإيه. شارك بتعليق مفيد، واسأل لو محتاج توضيح.

GitHub برضه مليان مشاريع مفتوحة المصدر. دور على مشروعات Data Engineering، اقرأ الكود، حاول تفهمه، ولو قدرت تضيف عليه، اعمل Pull Request وتعلّم.

مصادر إضافية هتفيدك بعد الأساسيات:

• FreeCodeCamp – عندهم محتوى تقيل في Python وSQL وData Engineering.
• Kaggle – هتلاقي بيانات حقيقية، ومسابقات، ومجتمع ناس شغالة في نفس المجال.
• Data Engineering Podcast – لو بتحب تسمع وأنت ماشي، اسمع خبرات ناس شغالة فعلًا.
• Udemy – دور على الكورسات المجانية أو اللي عليها خصومات.
• Google Cloud Training – محتوى رسمي واحترافي جدًا من جوجل.

الخلاصة:

لو ناوي تدخل مجال الـ Data Engineering، متستناش كورسات بمئات الدولارات.
ابدأ باللي معاك، نظم وقتك، وركز على المصادر الصح.
المجال ده مش محتاج فلوس، محتاج تركيز وإصرار.

لو المقال ده فادك، اعمله شير عشان تساعد غيرك يبدأ من غير حُجة.
ولو عندك أي سؤال، سيبه في الكومنتات أو ابعتلي على الخاص.