Data Engineering ist die Praxis der Entwicklung und Konstruktion umfangreicher Datenerfassungs-, Speicher- und Analysesysteme. Es ist ein weites Feld, das in fast allen Branchen Anwendung findet. Unternehmen haben das Potenzial, riesige Datenmengen zu sammeln, aber sie brauchen die richtigen Mitarbeiter und Technologien, um sicherzustellen, dass Data Scientists und Analysten diese nutzen können. Wollten Sie schon immer in diesem Bereich arbeiten? Wenn ja, schnallen Sie sich an, denn wir führen Sie durch alles, was Sie über Data Engineering wissen müssen, einschließlich unter anderem, wer ein Data Engineer ist, was er tut, sein Gehalt und die Qualifikationsanforderungen.
Was ist ein Dateningenieur?
Ein Data Engineer ist ein IT-Experte, dessen Hauptverantwortung darin besteht, Daten für analytische oder operative Zwecke aufzubereiten. Diese Softwareingenieure sind häufig für die Erstellung von Datenpipelines zuständig, die Informationen aus mehreren Quellsystemen verbinden. Sie kombinieren, konsolidieren und bereinigen Daten, bevor sie sie für die Verwendung in Analyseanwendungen strukturieren. Sie möchten Daten zugänglicher machen und die Big-Data-Umgebung ihres Unternehmens maximieren.
Die Datenmenge, mit der ein Ingenieur arbeitet, variiert je nach Unternehmen, insbesondere seiner Größe. Je komplizierter die Analytics-Architektur und je mehr Daten der Ingenieur verantworten muss, desto größer ist die Organisation. Mehrere Unternehmen, wie das Gesundheitswesen, der Einzelhandel und das Finanzwesen, sind datenintensiver.
Dateningenieure arbeiten mit Datenwissenschaftsteams zusammen, um die Datentransparenz zu verbessern und Unternehmen in die Lage zu versetzen, zuverlässigere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Rolle des Dateningenieurs
Data Engineers sammeln und bereiten Daten für Data Scientists und Analysten auf. Sie haben drei Hauptaufgaben:
#1. Generalisten
Data Engineers mit einem breiten Schwerpunkt arbeiten oft in kleinen Gruppen und sammeln, erfassen und analysieren Daten von Anfang bis Ende. Sie sind möglicherweise qualifizierter als andere Dateningenieure, haben aber weniger Verständnis für die Systemarchitektur. Ein Data Scientist, der Data Engineer werden möchte, passt gut in die Rolle des Generalisten.
Ein Generalist-Dateningenieur könnte an einem Projekt für ein kleines Lebensmittellieferunternehmen in einem Großraum arbeiten, das die Anzahl der täglichen Lieferungen im Vormonat anzeigt und das Liefervolumen für den folgenden Monat schätzt.
#2. Pipeline-zentrierte Ingenieure
Diese Data Engineers arbeiten oft in einem mittelgroßen Datenanalyseteam und an komplexeren Data-Science-Projekten, die sich über verteilte Plattformen erstrecken. Diese Position wird eher in mittleren und großen Unternehmen benötigt.
Ein regionales Lebensmittellieferunternehmen kann eine Pipeline-zentrierte Initiative starten, um eine Plattform für Datenwissenschaftler und Analysten zu entwickeln, um Metadaten nach Lieferinformationen zu durchsuchen. Sie können die gefahrene Entfernung und die für Lieferungen im Vormonat erforderliche Zeit untersuchen und diese Daten dann in einem Vorhersagealgorithmus verwenden, um zu bestimmen, was sie für das zukünftige Geschäft des Unternehmens bedeuten.
#3. Datenbankzentrierte Ingenieure
Diese Data Engineers sind für den Aufbau, die Wartung und das Auffüllen von Analysedatenbanken zuständig. Diese Funktion wird im Allgemeinen in größeren Organisationen verwendet, wenn Daten über mehrere Datenbanken verteilt sind. Ingenieure verwenden Methoden zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), um Tabellenschemata zu entwickeln und Datenbanken für eine effiziente Analyse abzustimmen. ETL ist der Prozess des Kopierens von Daten aus mehreren Quellen in ein einziges Zielsystem.
Eine Analysedatenbank wäre eine datenbankzentrierte Anstrengung bei einem großen, mehrstaatlichen oder landesweiten Lebensmittellieferunternehmen. Zusätzlich zum Erstellen der Datenbank würde der Data Engineer den Code schreiben, um Daten von der primären Anwendungsdatenbank in die Analysedatenbank zu übertragen.
Welche Aufgaben hat der Data Engineer?
Dateningenieure arbeiten häufig mit Datenwissenschaftlern als Teil eines Analyseteams zusammen. Ingenieure liefern Daten in nutzbaren Formaten an Data Scientists, die die Informationen verwenden, um Abfragen und Algorithmen für Predictive Analytics, maschinelles Lernen und Data-Mining-Anwendungen durchzuführen. Dateningenieure stellen Unternehmensleitern, Analysten und anderen Endbenutzern auch aggregierte Daten zur Analyse und Anwendung zur Verbesserung des Geschäftsbetriebs zur Verfügung.
Data Engineers arbeiten mit Daten, die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sind. Strukturierte Daten sind Informationen, die formatiert und in einem formatierten Repository wie einer Datenbank gespeichert werden können. Unstrukturierte Daten wie Text, Fotos, Audio- und Videodateien passen nicht in traditionelle Datenmodelle. Um mit beiden Datenarten umgehen zu können, müssen Dateningenieure verschiedene Ansätze für Datenarchitektur und Anwendungen verstehen. Das Toolkit des Dateningenieurs umfasst auch eine Reihe von Big-Data-Technologien, wie z. B. Open-Source-Frameworks für die Dateneingabe und -verarbeitung.
Akademische Qualifikation und erforderliche Fähigkeiten für Data Engineering
Viele Organisationen bevorzugen Mitarbeiter mit einem Abschluss in Informatik, Informationstechnologie oder angewandter Mathematik. Data Engineers haben in der Regel einen Abschluss in Software Engineering. Einige haben sogar einen Abschluss in Mathematik oder Statistik, was ihnen hilft, weil sie das Gelernte anwenden können, um eine Vielzahl von Problemen anzugehen.
Vorkenntnisse im Aufbau riesiger Data Warehouses, die in der Lage sind, große Datensätze zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL), sind von Vorteil. Darüber hinaus beherrschen Dateningenieure Programmiersprachen wie Java, Python, SQL und Scala.
Was sind Data Engineer Skills?
Es gibt mehrere Data-Engineering-Fähigkeiten und dazu gehören:
#1. Sprachen für die Programmierung
Kenntnisse in Programmiersprachen wie Javascript, Python und Scala.
#2. SQL-Expertise
SQL ist noch eine weitere Datensprache. Ein Datentechniker sollte in der Lage sein, die vielen Arten von Komplikationen in SQL mithilfe von Techniken wie korrelierten Unterabfragen und Fensterfunktionen auszudrücken. Ein Datentechniker sollte auch in der Lage sein, Datenbankausführungspläne zu lesen und zu verstehen. Sie sollten die Abläufe des Programms, die Funktionsweise von Indizes, die verschiedenen Join-Methoden und die verteilte Dimension verstehen.
#3. Architekturprojektionen
Ein Dateningenieur sollte mit Bibliotheken, Tools, Ressourcen, Plattformen, den Nuancen verschiedener Datenbankfunktionen, Berechnung, Stream-Prozessoren, Eigenschaften, Workflow-Orchestratoren, Nachrichtenwarteschlangen, Serialisierungsformaten und anderen verwandten Technologien vertraut sein.
#4. Datenmodellierungstechniken
Sie sollten mit Normalisierungs- und Denormalisierungskompromissen, Entity-Relationship-Modellierung und dimensionaler Modellierung vertraut sein.
#5. ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden)
Dieses Datenintegrationsverfahren ermöglicht es Dateningenieuren, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren, um eine einzige Datenquelle zu generieren. Diese einzelne Datenquelle wird dann in einem Data Warehouse platziert. Dateningenieure sollten in der Lage sein, systematisierte ETL zu erstellen, die sich an Änderungen anpassen können.
#6. Datenspeicher
Als Data Engineer sollten Sie in der Lage sein, Daten zu speichern. Daher müssen Sie beim Erstellen von Datenlösungen für ein Unternehmen entscheiden, ob Sie ein Data Warehouse oder einen Data Lake verwenden möchten.
# 7. Cloud Computing
Das Verständnis von Cloud Computing und Cloud-Storage ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen zunehmend physische Server durch Cloud-Dienste ersetzen.
#8. Big-Data-Tools
Dateningenieure können gelegentlich mit großen Datenmengen arbeiten und diese verarbeiten. Kafka, Hadoop und MongoDB sind beliebte Tools und Technologien.
So werden Sie Dateningenieur
Dateningenieure haben oft einen Hintergrund in Informatik, Ingenieurwesen, angewandter Mathematik oder einem anderen mit Informationstechnologie verbundenen Fach. Da der Beruf umfangreiches technisches Wissen erfordert, stellen angehende Dateningenieure möglicherweise fest, dass ein Bootcamp oder eine Zertifizierung nicht ausreichen, um sich zu behaupten. Laut PayScale erfordern die meisten Data-Engineering-Positionen mindestens einen einschlägigen Bachelor-Abschluss in einer verwandten Disziplin.
Sie sollten bereits Erfahrungen mit zahlreichen Programmiersprachen wie Python und Java sowie Kenntnisse der SQL-Datenbankarchitektur haben. Ein Bootcamp oder eine Zertifizierung kann Ihnen helfen, Ihren Lebenslauf an die Beschäftigung im Bereich Data Engineering anzupassen, wenn Sie bereits einen Hintergrund in IT oder einem verwandten Bereich wie Mathematik oder Analytik haben. Wenn Sie beispielsweise zuvor in der IT gearbeitet haben, aber keine bestimmte Datenrolle inne hatten, können Sie sich für ein Data Science-Bootcamp anmelden oder eine Data Engineering-Zertifizierung erwerben, um nachzuweisen, dass Sie zusätzlich zu Ihrer sonstigen IT-Erfahrung über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen .
Wenn Sie keine Erfahrung in Technologie oder IT haben, müssen Sie sich möglicherweise für ein Intensivprogramm anmelden oder in ein Bachelor-Programm investieren, um Ihre Kompetenz in dem Fach zu demonstrieren. Wenn Sie einen Bachelor-Abschluss haben, der jedoch nicht in einer relevanten Disziplin liegt, können Sie in Master-Studiengänge in Data Analytics und Data Engineering einchecken.
Es hängt letztendlich von Ihrer Situation und den Arten von Berufen ab, an denen Sie interessiert sind. Nehmen Sie sich die Zeit, Stellenausschreibungen durchzulesen, um zu verstehen, wonach Unternehmen suchen, und Sie werden eine bessere Vorstellung davon haben, wie Ihre Geschichte in diese Funktion passt.
Data Engineer Gehalt 2023
Ab dem 13. Februar 2023 beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt für einen Dateningenieur in den Vereinigten Staaten 122,672 USD pro Jahr. Das durchschnittliche zusätzliche Barvergütungsgehalt für einen Dateningenieur beträgt ebenfalls 26,372 USD, und das durchschnittliche Gesamtvergütungsgehalt für einen Dateningenieur beträgt 150,629 USD. Dieses Gehalt kann sich auch in Bezug auf die Qualifikation und Erfahrung des Dateningenieurs unterscheiden.
Das Einstiegsgehalt für Dateningenieure beträgt rund 77,783 USD pro Jahr. Sie haben in der Regel nur wenige Jahre Erfahrung, von einem bis zu drei Jahren. Das Gehalt eines Dateningenieurs auf mittlerer Ebene beträgt etwa 106,748 USD / Jahr. Diese Experten haben in der Regel fünf bis neun Jahre Erfahrung auf diesem Gebiet. Schließlich beträgt das Gehalt des leitenden Dateningenieurs 117,826 USD / Jahr. Senior Data Engineers haben oft zehn oder mehr Jahre Erfahrung in diesem Bereich und sind für die Überwachung und Zuweisung von Aufgaben an Junior Data Engineers zuständig.
Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler
Beide arbeiten gemeinsam an Projekten. Dateningenieure erstellen und organisieren Unternehmensdaten, die in Datenbanken und anderen Formaten gespeichert sind. Sie erstellen auch Datenpipelines, die Data Scientists Daten zur Verfügung stellen. Alle diese Daten werden von Datenwissenschaftlern für Analysen und andere Projekte verwendet, die den Geschäftsbetrieb und die Ergebnisse verbessern.
Data Scientists und Data Engineers haben unterschiedliche Fähigkeiten und Schwerpunkte. Wenn es um Dateningenieure geht, haben sie möglicherweise nicht immer einen bestimmten Schwerpunkt; Sie sind in der Regel in mehreren Bereichen versiert und in ihren Kenntnissen und Fähigkeiten umfassend. Data Scientists hingegen haben häufig spezialisierte Schwerpunkte. Sie interessieren sich eher für die explorative Datenanalyse. Data Scientists gehen neue, umfassende Probleme an, während Data Engineers die Teile zusammenfügen.
Dateningenieur vs. Datenarchitekt
Die Berufe des Dateningenieurs und des Datenarchitekten sind miteinander verflochten und werden häufig verwechselt. Leitende Visionäre, die Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen übersetzen und Datenstandards und -prinzipien entwickeln, werden als Datenarchitekten bezeichnet. Sie visualisieren und entwickeln die Corporate-Data-Management-Struktur eines Unternehmens. Dateningenieure arbeiten mit dem Datenarchitekten zusammen, um die von der Datenarchitektur des Datenarchitekten beschriebenen Datensysteme zu erstellen und zu warten.
Wie sieht ein typischer Tag für einen Data Engineer aus?
Das Hauptziel eines Dateningenieurs besteht darin, Rohdaten in etwas Brauchbares und Zugängliches umzuwandeln, bevor er sie einer Organisation präsentiert. Darüber hinaus müssen sie Daten aus vielen Quellen entwerfen, konstruieren, testen, zusammenführen, verwalten und optimieren. Sie bauen die Infrastruktur auf, die diese Daten produziert. Ziel ist es, Datenpipelines aufzubauen, die reibungslos funktionieren. Darüber hinaus entwerfen sie komplizierte Abfragen, um sicherzustellen, dass die Daten leicht zugänglich sind.
Der normale Arbeitstag eines Dateningenieurs kann je nach Unternehmen variieren.
Was brauche ich, um Data Engineer zu werden?
Für den Einstieg in diesen Bereich ist ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Software- oder Technischer Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Statistik oder einer verwandten Disziplin erforderlich. Die meisten Einstiegspositionen erfordern auch praktische Erfahrungen, wie z. B. Praktika.
Ist Data Engineering eine gute Karriere?
Während die Eigenschaften eines Jobs, die ihn „ausgezeichnet“ machen, immer subjektiv sein werden, ist Data Engineering ein stark nachgefragter Beruf mit überdurchschnittlicher Bezahlung und Jobstabilität.
Kodieren Data Engineers?
Codieren ist eine erforderliche Fähigkeit für Data Engineers, ebenso wie für andere Data-Science-Berufe. Neben SQL verwenden Dateningenieure eine Vielzahl zusätzlicher Programmiersprachen für eine Vielzahl von Aufgaben. Es gibt andere Programmiersprachen, die in der Datentechnik verwendet werden können, aber Python ist ohne Zweifel eine der besten.
Fazit
Der Bedarf an Stellen für Dateningenieure ist in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen. Unternehmen suchen aggressiv nach Data Engineers, die ihnen bei ihren Datenproblemen helfen. Diese Fähigkeiten sind sehr gefragt und bei weitem nicht übersättigt, wie in anderen Bereichen. Wer diese Fähigkeiten erlernt, hat gute Chancen auf ein gutes Auskommen. Wir haben dieses Material bereitgestellt, um Sie bei der Weiterentwicklung in diesem Arbeitsbereich zu unterstützen. Viel Glück!
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Bibliographie
