Früher wurden Daten nur traditionell betrachtet. Aber im Laufe der Zeit wurde sein Anwendungsbereich breiter und führte zu datenbezogenen Bereichen. Diese Bereiche begannen sich zu verschieben, was zu einer Fokussierung auf das Datenmanagement führte. Das Management erforderte einige qualifizierte Leute, die den Grundstein für eine Datenbank legen konnten, aus der die Rolle der Dateningenieure in unserer heutigen Welt hervorging. Ein Data Engineer ist für die Entwicklung und Pflege der Datenbank verantwortlich. Sie nutzen Datenbanktechniken und -implementierungen, um kreative Architekturen aufzubauen. Außerdem führen sie in regelmäßigen Abständen Tests durch, um einen reibungslosen Ablauf der Programme zu gewährleisten.
Data Engineers unterstützen Data Scientists auch bei der Verbesserung der Datenqualität.
Was ist ein Dateningenieur?
Ein Dateningenieur ist jemand, der bestimmte Daten aus riesigen Ressourcen arrangiert, indem er Systeme entwirft und baut, die diese Daten in einem bestimmten Verhältnis sammeln, speichern und analysieren.
Was sind Data Engineer Skills?
Dies sind die notwendigen Fähigkeiten, die man haben muss, um Dateningenieur zu werden. Dies sind wichtige Fähigkeiten, da sie dazu beitragen, ein besseres Verständnis für eine Karriere als Dateningenieur zu schaffen.
Erforderliche Fähigkeiten, um Dateningenieur zu werden
#1. Kodierung
Codierung ist das Mittel, durch das Menschen mit Computern kommunizieren. Es ist eine Reihe von Anweisungen, die den Computern sagen, was sie tun, wie sie sich verhalten sollen und welche Maßnahmen sie ergreifen müssen. Als Data Engineer müssen Sie über gute Programmierkenntnisse verfügen, um nahtlos mit verschiedenen Programmiersprachen im Zusammenhang mit Data Science arbeiten zu können. Es gibt zahlreiche Programmiersprachen, aber die gebräuchlichsten sind Java, Python und R. Nun, diese Sprachen helfen nicht nur zu verstehen, wie man richtige Datenbanksysteme verwendet, sondern auch verteilte Systeme effizient zu nutzen.
#2. Kommunikationsfähigkeiten
Als Data Engineer müssen Sie in der Lage sein, Ihre Ideen, Vorschläge und Ressourcen effektiv mit Kollegen im Projekt zu kommunizieren. Obwohl Datenexperten wie Data Scientists und Architekten oft Hand in Hand mit dem Data Engineer arbeiten, müssen Sie Ihre Ideen auch ohne technische Kenntnisse mit anderen Kollegen kommunizieren.
#3. Kenntnis von Betriebssystemen
Dateningenieure sind häufig für die Auswahl des richtigen Betriebssystems (OS) zur Verwaltung anderer Anwendungsprogramme verantwortlich. Man kann nur das richtige Betriebssystem kennen, wenn man über die richtigen Kenntnisse verfügt. Daher ist es für jeden, der Dateningenieur werden möchte, sehr wichtig, umfassende Kenntnisse über Betriebssysteme wie Apple macOS und Microsoft Windows zu haben.
#4. Datenanalyse
Ein Data Engineer muss systematische und logische Statistiken anwenden, wenn er Daten auswerten muss. Ein Verständnis von Analysesoftware wie Hbase hilft dabei, Lösungen für wichtige Aufgaben bereitzustellen, nachdem die erforderlichen Daten gesammelt wurden.
#5. Grundlegendes Verständnis der Maschinensprache
Das Studium von Maschinensprachen ist das Hauptaugenmerk des Data Scientists, obwohl der Data Engineer auch Hand in Hand mit dem Scientist arbeitet. Um mit dem Data Scientist effektiv an einem Projekt arbeiten zu können, sind zumindest Grundkenntnisse in Maschinensprachen erforderlich. Darüber hinaus ist es auch ein Pluspunkt, über solche Kenntnisse zu verfügen, da Sie dadurch zu einer wertvollen Bereicherung für das Unternehmen oder das Projekt werden
#6. Fähigkeiten zum kritischen Denken
Die Fähigkeit, Probleme sorgfältig zu untersuchen und Lösungen zu schaffen, die nicht nur effektiv, sondern auch produktiv sind, ist für die meisten Projekte immer erforderlich. Diesen Vorteil als Dateningenieur zu haben, ist insofern von großem Wert, als Sie die meiste Zeit Lösungen erstellen müssen, die noch nicht existieren. Die Fähigkeit, kreativ zu denken, ist von zentraler Bedeutung.
#7. Datenspeicherung
Data Warehouses speichern eine große Menge vergangener und aktueller Daten zur regelmäßigen Analyse. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen und werden vom Unternehmen zum Auschecken von Berichten verwendet. Jeder Data Engineer muss mit dem Ökosystem der Datenspeicherung und -speicherung sowie mit der Bedienung der Tools vertraut sein.
#8. Präsentationsfähigkeiten
Von Dateningenieuren wird manchmal erwartet, dass sie ihre Forschung prominenten Stakeholdern des Unternehmens präsentieren, nachdem sie ihre Analyse durchgeführt haben. Zu wissen, wie man überzeugend wirkt, indem man erklärt, wie Ihre technischen Daten helfen, das Problem eines Unternehmens zu lösen, erhöht effektiv die Chancen, dass auf deren Empfehlungen reagiert wird.
#9. Datenbanksysteme
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) sind eine Softwareanwendung, die verwendet wird, um eine Datenbankschnittstelle zum Speichern und Abrufen vertraulicher Informationen in einer Organisation bereitzustellen. Als Datentechniker müssen Sie wissen, wie Sie dieses System manipulieren, um den erforderlichen Standard zu erreichen, der von einer Organisation benötigt wird, für die Sie arbeiten werden. Dazu müssen Sie sich mit Datenbanksystemen wie SQL und NoSQL auskennen.
#10. Daten-APIs
APIs sind Schnittstellen, die es Softwareanwendungen ermöglichen, auf Daten zuzugreifen und für eine bestimmte Aufgabe miteinander zu kommunizieren. Ein gutes Beispiel sind die APIs in Webanwendungen. In Webanwendungen ermöglicht die API der Front-End-Funktionalität, mit den Back-End-Daten zu interagieren. Diese APIs werden von Data Engineers in Datenbanken eingebaut, damit sowohl Data Scientists als auch Intelligence-Analysten Abfragen zu den Daten in diesen Systemen übermitteln können.
#11. Automatisierung und Skripterstellung
Dateningenieure müssen oft mit riesigen Datenmengen umgehen. Da riesige Datenmengen für den Datenwissenschaftler und das KI-Team von entscheidender Bedeutung sind, ist es wichtig zu wissen, wie man mit solchen Daten umgeht. Um Ihre Arbeit zu optimieren und den besten Wert zu erzielen, muss man in der Lage sein, spezifische Skripte zu schreiben, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, um den Zeitaufwand zu reduzieren. Daher ist das Wissen, wie man Skripte schreibt und seine Arbeit automatisiert, eine sehr wichtige Fähigkeit für jeden Dateningenieur.
#12. Zeitmanagement
Als Data Engineer sind Sie für viel Arbeit verantwortlich. Jede Aktivität muss innerhalb der dafür vorgesehenen Zeit durchgeführt werden. Den richtigen Zeitpunkt für jede Aktivität zu kennen, erleichtert ein angenehmes Arbeiten ohne Druck. Gleichzeitig sinkt die Fehlerquote und Effizienz in der Organisation.
#13. Amazon-Webdienste (AWS)
Amazon Web Services (AWS) ist ein Cloud-Programm, das Programmierern hilft, ihre Arbeit kreativer und professioneller zu gestalten. Dateningenieure, die die Bildung und Gestaltung eines Cloud-basierten Frameworks kennen, können Amazon Web Services (AWS) verwenden, um vollständig automatisierte Datenflüsse zu entwerfen. Dadurch heben sie sich in einer Organisation ab.
#14. Datensicherheit und Governance
Data Engineers sind jedoch nicht unbedingt für die Data Governance verantwortlich. Sie müssen aber auch sicherstellen, dass die Systeme für einfachen Datenzugriff und Benutzerkontrolle am richtigen Ort sind. Das Wissen über Governance ist auch wichtig, um Data-Governance-Konzepte besser zu unterstützen.
#15. Anpassungsfähigkeit
Im Allgemeinen ist Anpassungsfähigkeit eine sehr empfehlenswerte Fähigkeit für jeden Bereich. Man muss zu jedem Zeitpunkt effektiv mit der Veränderung der Umgebung arbeiten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dateningenieure fehlen auch nicht, daher wird dies von der Organisation verlangt.
#16. Starke ethnische Arbeit
Organisationen möchten nicht, dass Mitarbeiter, die zur Arbeit kommen, nur das Minimum tun. Sie erwarten von ihrem Team, dass sie sich selbst als Teil des Unternehmenserfolgs zur Verantwortung ziehen, und verlangen, dass sie beim Aufbau der Organisation nach besten Kräften arbeiten. Dateningenieure müssen ihr Bestes geben, um zum Erfolg des Unternehmens beizutragen, und dies ist nur mit einer starken Arbeitsmoral möglich.
#17. Echtzeit-Datenverarbeitung
Eine weitere wichtige Data-Engineering-Fähigkeit ist die Kenntnis von Echtzeit-Datenverarbeitungstools für das Datenstreaming. Da riesige Datenmengen verarbeitet werden müssen, ergibt sich eine hohe Aufgabenkomplexität. Aber mit Echtzeit werden Daten in Ereignisströmen schneller entwickelt und verarbeitet. Einige Beispiele für diese Echtzeitplattformen sind Kafka und Spark.
#18. Big-Data-Tools
Big Data sind Technologien, die verwendet werden, um riesige Datenmengen zu verarbeiten, die in verschiedenen Formen vorliegen. Um eine Information aus einer großen Datenmenge abzurufen, müssen Dateningenieure die Tools kennen, die mit Big Data umgehen können. Ein Beispiel für ein solches Tool ist Apache Hadoop.
Apache Hadoop ist ein Tool, das als All-in-One-Lösung Dateningenieuren hilft, Probleme im Zusammenhang mit Big Data zu lösen. Es besteht aus mehreren Tools, die Cluster von Maschinen verwenden, um die Verarbeitung einer großen Datenmenge in Sätzen zu ermöglichen, während sie als einzelne Einheit sitzen.
Mit Hadoop-Kenntnissen kann man leicht umfangreiche Datenverarbeitungsanwendungen erstellen, die zum Extrahieren von Daten verwendet werden können.
Was ist das Gehalt eines Dateningenieurs im Jahr 2023?
Dateningenieure sind aufgrund ihres Fachwissens in ihrer Arbeit gut bezahlte Mitarbeiter in jeder Organisation. Ein Dateningenieur verdient in den USA durchschnittlich etwa 124,210 US-Dollar pro Jahr. Inzwischen können Dateningenieure auch eine durchschnittliche zusätzliche Vergütung von 26,370 $ auf ihr Gehalt erhalten. Aber die Gesamtvergütung, die der Dateningenieur für sein Gehalt erhalten kann, beträgt 150,581 US-Dollar.
Was braucht es, um Dateningenieur zu werden?
Mit der richtigen Mischung aus Fähigkeiten und Wissen können Sie eine erfolgreiche Karriere im Data Engineering beginnen oder vorantreiben. Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem ähnlichen Fach ist bei Data Engineers üblich. Mit dem Abschluss eines Studiums können Sie die Grundlage für die Informationen schaffen, die Sie in diesem sich schnell verändernden Sektor benötigen. Erwägen Sie, einen Master-Abschluss anzustreben, um Ihre Karriere voranzutreiben und Zugang zu möglicherweise höher bezahlten Positionen zu erhalten.
Neben dem Erwerb eines Abschlusses gibt es eine Reihe weiterer Schritte, die Sie unternehmen können, um sich für den Erfolg zu positionieren.
#1. Verbessern Sie Ihre Data-Engineering-Fähigkeiten.
Lernen Sie als Ausgangspunkt für eine Karriere in der Datenwissenschaft die Prinzipien von Cloud Computing, Programmierkenntnissen und Datenbankarchitektur kennen.
- Sprachkenntnisse codieren ist für diesen Beruf erforderlich, also erwägen Sie den Besuch von Kursen, um Ihre Fähigkeiten zu erwerben und zu üben. SQL, NoSQL, Python, Java, R und Scala sind Beispiele für beliebte Programmiersprachen.
- Datenbanken, sowohl relational als auch nicht-relational, gehören zu den am häufigsten verwendeten Datenspeichermethoden. Sie sollten sich mit relationalen und nicht relationalen Datenbanken sowie deren Funktionsweise auskennen.
- ETL-Systeme (Extrahieren, Transformieren und Laden): ETL ist der Prozess des Verschiebens von Daten aus Datenbanken und anderen Quellen in ein einziges Repository, z. B. ein Data Warehouse. Zu den häufig verwendeten ETL-Tools gehören Xplenty, Stitch, Alooma und Talend.
- Datenspeicher: Nicht alle Arten von Daten, insbesondere massive Daten, sollten auf die gleiche Weise aufbewahrt werden. Sie möchten beispielsweise wissen, wann Sie einen Data Lake oder ein Data Warehouse einsetzen sollten, wenn Sie Datenlösungen für ein Unternehmen erstellen.
- Automatisierung und Skripterstellung: Da Organisationen so viele Daten sammeln können, ist die Automatisierung ein wesentlicher Aspekt der Arbeit mit Big Data. Um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren, müssen Sie in der Lage sein, Skripte zu entwickeln.
- Maschinelles Lernen: Während sich Datenwissenschaftler mehr mit maschinellem Lernen befassen, hilft Ihnen das Verständnis der grundlegenden Ideen dabei, die Anforderungen von Datenwissenschaftlern in Ihrem Team besser zu verstehen.
Lesen Sie auch: Maschinelles Lernen: Alles, was Sie über maschinelles Lernen wissen müssen
- Big-Data-Tools: Data Engineers arbeiten nicht nur mit traditionellen Daten. Sie sind häufig für die Verwaltung großer Datenmengen verantwortlich. Hadoop, MongoDB und Kafka sind einige beliebte Tools und Technologien, die sich ändern und von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind.
- Cloud Computing: Da Unternehmen zunehmend physische Server gegen Cloud-Dienste eintauschen, müssen Sie Cloud-Speicher und Cloud-Computing verstehen. Anfänger sollten sich Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud ansehen.
Während einige Unternehmen dedizierte Datensicherheitsteams haben, haben viele Datentechniker immer noch die Aufgabe, Daten sicher zu verwalten und zu speichern, um Verlust oder Diebstahl zu verhindern.
#2. Zertifizierung erhalten.
Eine Zertifizierung kann Ihre Fähigkeiten für zukünftige Arbeitgeber bescheinigen, und das Studium für eine Zertifizierungsprüfung ist eine großartige Gelegenheit, Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten zu erweitern. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer und Google Cloud Certified Professional Data Engineer sind Optionen.
Untersuchen Sie verschiedene Stellenausschreibungen, um zu sehen, für welche Positionen Sie sich bewerben könnten. Wenn Sie feststellen, dass eine bestimmte Zertifizierung regelmäßig als erforderlich oder empfohlen aufgeführt wird, ist dies ein fantastischer Ausgangspunkt.
#3. Erstellen Sie ein Data-Engineering-Projektportfolio.
Ein Portfolio wird häufig bei der Jobsuche verwendet, um Personalvermittlern, Personalchefs und zukünftigen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren.
Eine Portfolio-Website (die mit einem Dienst wie Wix oder Squarespace erstellt wurde) kann verwendet werden, um Data Engineer-Aufgaben hochzuladen, die Sie selbstständig oder als Teil des Kurses erledigt haben. Alternativ können Sie Ihre Arbeit in den Bereich „Projekte“ Ihres LinkedIn-Profils oder auf eine Website wie GitHub hochladen, die beide kostenlose Alternativen zu einer eigenständigen Portfolio-Website sind.
Verbessern Sie Ihre Big-Data-Fähigkeiten mit einem Portfolio-bereiten geführten Projekt, das weniger als zwei Stunden in Anspruch nimmt. Hier sind einige Optionen für den Einstieg ohne Programm-Downloads:
- Erstellen Sie Ihre erste NoSQL-Datenbank mit MongoDB und Compass Database Design mit SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench wird verwendet, um Datenbanken zu erstellen und zu modellieren.
#4. Beginnen Sie mit einer niedrigen Position.
Viele Data Engineers beginnen ihre Karriere in Einstiegspositionen wie Business-Intelligence-Analysten oder Datenbankadministratoren. Wenn Sie Erfahrung sammeln, können Sie neue Fähigkeiten erlernen und sich für fortgeschrittenere Positionen qualifizieren.
Welche Aufgaben hat der Data Engineer?
Ein Datentechniker ist verantwortlich für:
- Sammeln, Verwalten und Konvertieren von Rohdaten in Informationen.
- Interpretation und Bewertung von Unternehmenszielen.
- Analysieren von Daten und Erstellen von Berichten über die angegebenen Ergebnisse.
- Erstellen von Algorithmen und erforderlichen Prototypen.
- Entwicklung von Tools und Programmen für die richtige Analyse.
- l Effektive Kommunikation mit Data Scientists für bessere Ergebnisse bei Arbeitsprojekten.
Kodieren Data Engineers?
Ja, Dateningenieure programmieren. Sie müssen über ausreichende Kenntnisse in der Programmierung von Programmiersprachen verfügen, um Dateningenieur zu werden.
Ist Data Engineering eine gute Karriere?
Die Welt wächst so schnell mit so vielen Informationen, die aus Rohdaten verarbeitet wurden. Solange diese Daten immer zur Verarbeitung verfügbar sind, werden Dateningenieure immer sehr gefragt sein. Die Wahl der Datentechnik wäre eine gute Karriere für jeden in der Zukunft.
Zusammenfassung
Data Engineering ist eine sehr wichtige Karriere, und die Zunahme von Cloud-basierten Diensten stellt immer mehr Anforderungen an Data Engineers. Sie müssen nicht unbedingt ein Experte in allen Fähigkeiten sein, erwerben Sie einfach die Grundkenntnisse dieser Fähigkeiten und konzentrieren Sie Ihre Erfahrung auf die Lösung realer Probleme, die Ihre Talente der Welt präsentieren.
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Bibliographie
