২০২৬ সালে ডাটা ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার কমপ্লিট রোডম্যাপ

Introduction

আজকাল AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জয়জয়কার। কিন্তু আপনি কি জানেন, ভালো কোয়ালিটির ডাটা ছাড়া যেকোনো AI প্রজেক্টই ফেল করতে পারে? আর এই ভালো মানের ডাটা নিশ্চিত করার জন্য দরকার শক্তিশালী ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার। একজন ডাটা ইঞ্জিনিয়ার মূলত সেই ব্যক্তি, যিনি একটি কোম্পানির জন্য এই পুরো ইনফ্রাস্ট্রাকচার বা পরিকাঠামো তৈরি করেন। এই ভিডিওতে ২০২৬ সালের জন্য একটি প্র্যাকটিক্যাল রোডম্যাপ শেয়ার করা হয়েছে যা ফ্রেশার এবং অভিজ্ঞ পেশাদার—উভয়ের জন্যই কার্যকরী। এটি তৈরি করা হয়েছে বাস্তব জবের ডাটা অ্যানালাইসিস এবং ইন্ডাস্ট্রি এক্সপার্টদের মতামতের ভিত্তিতে।

---

ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জবের ধরন এবং বেতন

রেফারেন্স: [02:07]

ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ক্যারিয়ার গড়ার আগে এর বাজার সম্পর্কে জানা জরুরি। বর্তমানে নকুরি (Naukri.com) বা লিঙ্কডইনের মতো পোর্টালে হাজার হাজার ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং জব রয়েছে।

• বেতন: ভারতে সাধারণত ৬ থেকে ১৫ লাখ টাকা বার্ষিক বেতন শুরু হয়, যা ক্ষেত্রবিশেষে ১ কোটি পর্যন্ত হতে পারে। আমেরিকায় গড় বেতন বছরে প্রায় দেড় লাখ ডলার।

• কাজের ধরন: ৩টি প্রধান বিভাগ আছে:

  1. Platform Data Engineer: যারা মূলত ইনফ্রাস্ট্রাকচার বা ক্লাউড (AWS, Azure) নিয়ে কাজ করেন।

  2. Analytics Data Engineer: যারা ব্যবসার প্রয়োজনে ডাটা অ্যানালিস্টদের সাথে কাজ করেন।

  3. All-rounder: যারা শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত (Full-stack) সব কাজ সামলান।

সহজ ব্যাখ্যা (Infrastructure): ইনফাস্ট্রাকচার মানে হলো কোনো কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক কাঠামো। যেমন—ঘর বানাতে গেলে যেমন সিমেন্ট, রড আর ইটের মজবুত ভিত্তি লাগে, ডাটার জন্য সেই ভিত্তি তৈরি করাই হলো ডাটা ইঞ্জিনিয়ারের কাজ।

---

ফেজ ১: ফাউন্ডেশন বা ভিত্তি তৈরি (সপ্তাহ ১ - ৮)

রেফারেন্স: [13:14]

এই ধাপে আপনাকে ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলো শিখতে হবে।

• Python এবং Data Structures: ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য পাইথনের বেসিক এবং ডাটা স্ট্রাকচার (যেমন: Array, HashMap) শিখতে হবে। পাইথনের Pandas লাইব্রেরি শিখলে ডাটা সাজানো খুব সহজ হয়ে যায়।

• SQL Mastery: ডাটাবেসের সাথে কথা বলার ভাষা হলো SQL। এখানে শুধু বেসিক শিখলে হবে না, Advanced SQL (Window functions, CTE) শিখতে হবে।

• Linux এবং Git: কোড ম্যানেজ করার জন্য Git এবং সার্ভার লেভেলে কাজের জন্য Linux এর কমান্ড জানা বাধ্যতামূলক।

সহজ ব্যাখ্যা (Dictionary/Hashmap): এটি হলো ডাটা রাখার এমন একটি উপায় যেখানে প্রতিটা তথ্যের জন্য একটা করে নাম (Key) থাকে। যেমন আপনার ফোনের কন্টাক্ট লিস্ট—নাম খুঁজলেই নম্বর পাওয়া যায়।

---

ফেজ ২: ক্লাউড এবং স্কেল (সপ্তাহ ৯ - ১৭)

রেফারেন্স: [29:20]

যখন ডাটার পরিমাণ অনেক বেশি হয়ে যায়, তখন কম্পিউটারের হার্ডড্রাইভ দিয়ে কাজ চলে না। তখন ক্লাউড ব্যবহার করতে হয়।

• Cloud Platforms: AWS বা Azure এর মতো যেকোনো একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম বেছে নিন। সেখানে ডাটা কীভাবে রাখা হয় (S3/Data Lake) তা শিখুন।

• Docker: কোডকে একটি 'কন্টেইনার' বা বাক্সে ভরে পাঠানোর প্রক্রিয়া হলো ডকার। এতে করে আপনার কোড আপনার কম্পিউটারে যেমন চলবে, সার্ভারেও ঠিক তেমনই চলবে।

• Spark এবং Databricks: বিশাল পরিমাণ ডাটা প্রসেস করার জন্য Apache Spark সবচেয়ে জনপ্রিয় টুল।

কোড উদাহরণ (Python Pandas):

Python

import pandas as pd

# একটি CSV ফাইল রিড করা
data = pd.read_csv('taxi_data.csv')

# ডাটা ফিল্টার করা
filtered_data = data[data['fare'] > 100]

# প্রথম ৫টি সারি দেখা
print(filtered_data.head()) 

ব্যাখ্যা: এই কোডটি ব্যবহার করে আমরা একটি বড় ডাটা ফাইল থেকে শুধু সেই তথ্যগুলো আলাদা করলাম যেখানে ভাড়া ১০০ টাকার বেশি। এটি ডাটা ক্লিনিংয়ের একটি প্রাথমিক ধাপ।

---

ফেজ ৩: অ্যাডভান্সড এবং স্পেশালাইজেশন (সপ্তাহ ১৮ - ২৩)

রেফারেন্স: [01:00:11]

এই ধাপে আপনাকে রিয়েল-টাইম ডাটা নিয়ে কাজ করা শিখতে হবে।

• Streaming Data: যেমন স্টক মার্কেট বা ফেসবুক লাইকের ডাটা প্রতি সেকেন্ডে আপডেট হয়। এই ডাটা প্রসেস করতে Kafka বা Flink শিখতে হবে।

• DBT (Data Build Tool): ডাটা ওয়্যারহাউসের ভেতরে ডাটাকে রূপান্তর বা ট্রান্সফর্ম করার জন্য এটি ব্যবহৃত হয়।

• Data Governance: ডাটার নিরাপত্তা এবং নিয়মকানুন মেনে চলা (যেমন GDPR) এই ধাপের অংশ।

---

ফেজ ৪: পোর্টফোলিও এবং জব হান্ট (সপ্তাহ ২৪ - ৩২)

রেফারেন্স: [54:10]

সব শেখার পর এখন কাজ দেখানোর পালা।

• Project Portfolio: লিঙ্কডইন এবং গিটহাবে আপনার করা প্রজেক্টগুলো শেয়ার করুন। একটি পার্সোনাল ওয়েবসাইট বানাতে পারেন যেখানে আপনার সেরা প্রজেক্টগুলো ভিডিও বা ছবির মাধ্যমে দেখানো থাকবে।

• Networking: লিঙ্কডইনে ডাটা ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে যোগাযোগ করুন এবং তাদের থেকে শেখার চেষ্টা করুন।

• Resume: আপনার সিভি অবশ্যই ATS Friendly হতে হবে যাতে রোবটিক ফিল্টার সহজেই আপনাকে খুঁজে পায়।

---

আমার বিশ্লেষণ এবং চিন্তাভাবনা (Analysis & Perspectives)

এই ভিডিওর কন্টেন্ট ক্রিয়েটর ধবল প্যাটেল মূলত 'বাস্তব দক্ষতা' অর্জনের ওপর জোর দিয়েছেন। তার মতে, হাজার হাজার টুল শেখার চেয়ে যেকোনো একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং SQL-এ দক্ষ হওয়া বেশি জরুরি।

বাস্তবতা এবং সম্ভাবনা: ২০২৬ সালে শুধু কোড লিখে ডাটা ইঞ্জিনিয়ার হওয়া যাবে না। এখন AI (যেমন Cursor, ChatGPT) ব্যবহার করে কোডিং অনেক দ্রুত করা যায়। তাই একজন ইঞ্জিনিয়ারকে এখন 'সিস্টেম ডিজাইন' বা কীভাবে পুরো প্রসেসটা সবচেয়ে কম খরচে এবং নির্ভুলভাবে চালানো যায়, সেই দিকে বেশি নজর দিতে হবে।

বিকল্প এবং পরামর্শ: ১. ফ্রি রিসোর্স: আপনি যদি টাকা খরচ করতে না চান, তবে ইউটিউবে 'Codebasics' বা 'Corey Schafer' এর টিউটোরিয়ালগুলো যথেষ্ট। ২. কমিউনিটি লার্নিং: একা না শিখে ডিসকর্ড বা অন্যান্য কমিউনিটিতে গ্রুপ করে শিখুন। এতে ধৈর্য বাড়ে। ৩. সহজ সমাধান: মনে রাখবেন, ১% সেরা ইঞ্জিনিয়াররা সবসময় কঠিন সমস্যার সহজ সমাধান খোঁজেন। অপ্রয়োজনে জটিল টুল ব্যবহার না করে সিম্পল SQL বা পাইথন স্ক্রিপ্ট দিয়ে কাজ সারার মানসিকতা তৈরি করুন।

সবশেষে, ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং একটি দীর্ঘ যাত্রা। প্রতিদিন ৪ ঘণ্টা করে ৬-৮ মাস সময় দিলে আপনি একজন দক্ষ প্রফেশনাল হিসেবে নিজেকে তৈরি করতে পারবেন। শুভকামনা!

[

Data Engineer Roadmap 2026 | How I'd learn Data Engineering in 2026

codebasics · 24K views

](http://www.youtube.com/watch?v=SETspQRY9ZU)