Ziel dieses Artikels ist es, die Rolle eines Großen zu untersuchen technische Daten Erfahren Sie, wie Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert und analysiert werden, und geben Ihnen eine bessere Vorstellung davon, ob diese Karriere das Richtige für Sie ist oder nicht.
Was sind Big Data?
Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf extrem große Mengen an Betriebs-, Produkt- und Kundendaten, typischerweise im Terabyte- und Petabyte-Bereich. Darüber hinaus können Big-Data-Analysen genutzt werden, um Compliance- und Regulierungsrisiken zu reduzieren, wichtige Unternehmens- und Betriebsanwendungsfälle zu verbessern und völlig neue Einnahmequellen zu erschließen.
Die folgende Liste von Datenquellen:
- POS-Transaktionen (Point-of-Sale) und Kreditkarten;
- digitale Transaktionen;
- Engagements in sozialen Medien;
- Interaktionen mit Smartphones und Mobilgeräten; Und
- Messwerte von Sensoren, die durch das Internet der Dinge (IoT) erzeugt werden.
Big Data kann Einblicke in Dinge liefern wie:
- Optimierung wichtiger betrieblicher und geschäftlicher Anwendungsfälle;
- Verringerung des Risikos der Nichteinhaltung von Vorschriften;
- Schaffung neuer Nettoeinkommensquellen; Und
- Schaffung unverwechselbarer, überzeugender Kundenerlebnisse.
Was ist ein Big-Data-Ingenieur?
Ein Big-Data-Ingenieur ist ein Spezialist, der für die Erstellung, Pflege, Prüfung, Auswertung und Pflege der Daten eines Unternehmens verantwortlich ist. Sehr große Datensätze werden als Big Data bezeichnet. Unternehmen im Wirtschaftssystem sammeln im Rahmen ihrer täglichen Geschäftstätigkeit häufig große Datenmengen.
Darüber hinaus können Big Data bei richtiger Nutzung für Unternehmen unglaublich hilfreich sein, um Produktivität, Rentabilität und Skalierbarkeit zu steigern. Aber ohne einen Big-Data-Ingenieur, der Systeme zum Sammeln, Verwalten und Extrahieren von Daten erstellt, sind die Big Data eines Unternehmens nutzlos. Daher sind Big-Data-Ingenieure letztendlich dafür verantwortlich, Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Big Data zu unterstützen.
Was macht ein Big-Data-Ingenieur?
Die Verantwortung eines Big-Data-Ingenieurs besteht darin, eine produktionsbereite Big-Data-Umgebung zu erstellen, zu warten und zu gewährleisten. Das Umfeld, in dem diese Rolle tätig ist, umfasst Architektur, technologische Normen, Open-Source-Optionen sowie Verfahren zur Datenverwaltung und Datenaufbereitung. Big-Data-Ingenieure übernehmen typischerweise alle der folgenden Aufgaben:
- Entwerfen, erstellen und warten Sie Systeme zur Verarbeitung großer Datenmengen. Hierbei werden Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt, ob strukturiert oder nicht.
- Daten sollten in einem Data Lake oder Warehouse gespeichert werden.
- Nutzen Sie Datenverarbeitungstransformationen und Algorithmen, um Rohdaten zu verarbeiten und vordefinierte Datenstrukturen zu erstellen. Darüber hinaus legen sie die Ergebnisse zur späteren Verarbeitung in einem Data Lake oder Warehouse ab.
- Führen Sie verschiedene Daten durch Transformation und Integration in ein skalierbares Datenrepository (z. B. ein Data Warehouse, einen Data Lake oder eine Cloud) ein.
- Erkennen Sie die verschiedenen Tools, Techniken und Algorithmen, die bei der Datentransformation verwendet werden.
- Implementieren Sie Geschäftslogik und technische Prozesse, um die gesammelten Daten in aufschlussreiche und nützliche Informationen umzuwandeln. Für die betriebliche und geschäftliche Nutzung müssen diese Daten die Anforderungen an Qualität, Governance und Compliance erfüllen, um vertrauenswürdig zu sein.
- Verstehen Sie die Unterschiede zwischen Daten-Repository-Strukturen, MPP-Datenbanken (Massively Parallel Processing) und Hybrid Clouds sowie Betriebs- und Verwaltungsoptionen.
- Datenpipelines sollten analysiert, verglichen und verbessert werden. Beispiele hierfür sind Innovationen bei Entwurfsmustern, Datenlebenszyklusdesign, Datenontologieausrichtung, annotierten Datensätzen und elastischen Suchtechniken.
- Bereiten Sie automatisierte Datenpipelines vor, um die Daten zu konvertieren und in Entwicklungs-, Qualitätssicherungs- und Produktionsumgebungen einzuspeisen.
- Erstellung und Inbetriebnahme von Softwaresystemen.
- Einrichtung von Systemen zur Datenerfassung und -verarbeitung.
- Extraktion, Transformation und Laden (der ETL-Prozess).
- Aufbau von Datenarchitekturen, die den Geschäftsanforderungen gerecht werden.
- Untersuchung neuartiger Ansätze zur Erfassung wichtiger Daten und zur Verbesserung ihrer Qualität.
- Entwicklung strukturierter Datenlösungen mit einer Vielzahl von Tools und Programmiersprachen.
- Sammeln Sie Informationen aus verschiedenen Quellen, um effektive Geschäftsmodelle zu erstellen.
- Zusammenarbeit mit anderen Teams, Datenwissenschaftlern und Analysten.
So werden Sie ein Big-Data-Ingenieur
Um ein Big-Data-Ingenieur zu werden, müssen die meisten Menschen eine Reihe von Schritten durchlaufen.
#1. Erwerben Sie einen Abschluss:
Ein Abschluss in Informatik, Statistik oder Betriebswirtschaft Datenanalyse ist erforderlich, um die technischen Fähigkeiten zu beherrschen, die erforderlich sind, um ein Big-Data-Ingenieur zu werden. Für diese Positionen, die eine Beherrschung von Codierung, Statistik und Daten erfordern, verlangen die meisten Arbeitgeber einen Bachelor-Abschluss.
#2. Berufserfahrung sammeln:
Eine wichtige Qualifikation, um ein Big-Data-Ingenieur zu werden, ist Erfahrung. Darüber hinaus können Sie Erfahrungen durch freiberufliche Tätigkeit, Praktika, selbstständige Tätigkeit oder Beschäftigung in verwandten Bereichen sammeln. Ihre Chancen auf einen Job als Big-Data-Ingenieur steigen mit der Erfahrung.
#3. Holen Sie sich Zertifizierungen:
Um einen Job als Big-Data-Ingenieur zu bekommen, können auch professionelle Zertifizierungen sehr hilfreich sein. Für angehende Big-Data-Ingenieure kann jede der folgenden Zertifizierungen nützlich sein:
- Cloudera Certified Professional (CCP) Dateningenieur
- Zertifizierter Big-Data-Experte (CBDP)
- Von Google Cloud zertifizierter professioneller Dateningenieur
- IBMs Data Science Professional-Zertifikat
Die 10 besten Tools für Dateningenieure
#1. Python:
Python ist eine beliebte Programmiersprache im Bereich Data Engineering und wird für viele verschiedene Dinge verwendet, wie zum Beispiel die Erstellung von Datenpipelines, ETL-Frameworks, die Interaktion mit APIs, die Automatisierung von Prozessen und das Daten-Munging.
Darüber hinaus ist Python aufgrund seiner einfachen Syntax und der Fülle an Bibliotheken von Drittanbietern, die Entwicklungszeit und -kosten reduzieren, eine unverzichtbare Option für mehr als zwei Drittel der Stellenangebote für Dateningenieure.
#2. SQL:
SQL ist für Dateningenieure von entscheidender Bedeutung, da es die Erstellung wiederverwendbarer Datenstrukturen, die Ausführung komplexer Abfragen und die Modellierung von Geschäftslogik ermöglicht. Darüber hinaus erleichtert es den Zugriff auf, das Einfügen, Aktualisieren, Bearbeiten und Modifizieren von Daten mithilfe verschiedener Methoden.
#3. PostgreSQL:
Die am weitesten verbreitete relationale Open-Source-Lösung Datenbank Das weltweit größte Unternehmen ist PostgreSQL, das über eine lebendige Community und ein kompaktes, anpassungsfähiges und leistungsstarkes Design verfügt. Darüber hinaus eignet es sich perfekt für datentechnische Arbeitsabläufe, da es über integrierte Funktionen, eine große Datenkapazität und zuverlässige Integrität verfügt.
#4. MongoDB:
MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank, die strukturierte und unstrukturierte Daten in großem Umfang verarbeitet. Es ist einfach zu bedienen, äußerst flexibel und bietet Funktionen wie verteilte Schlüsselwertspeicher, dokumentenorientiertes NoSQL und MapReduce-Berechnung. Darüber hinaus eignet sich MongoDB ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Beibehaltung der Funktionalität bei gleichzeitiger horizontaler Skalierung.
#5. Apache Spark:
Unternehmen müssen Daten schnell erfassen und verfügbar machen. Apache Spark ist eine beliebte Implementierung von Stream Processing und ermöglicht die Echtzeitabfrage kontinuierlicher Datenströme. Darüber hinaus unterstützt es mehrere Programmiersprachen, nutzt In-Memory-Caching und optimiert die Abfrageausführung.
#6. Apache Kafka:
Apache Kafka ist eine Open-Source-Event-Streaming-Plattform mit verschiedenen Anwendungen, darunter Datensynchronisierung, Messaging und Echtzeit-Streaming, beliebt für ELT-Pipelines und Datenerfassung.
#7. Amazon Redshift:
Ein Paradebeispiel dafür, wie moderne Dateninfrastrukturen über Speicherfunktionen hinausgegangen sind, ist Amazon Redshift. Darüber hinaus erleichtert es die Verwendung von Standard-SQL zum Abfragen und Kombinieren strukturierter und halbstrukturierter Daten aus Data Lakes, Betriebsdatenbanken und Data Warehouses.
#8. Schneeflocke:
Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehousing-Plattform, die Speicher, Computing, Tools von Drittanbietern und Datenklonen bietet. Darüber hinaus optimiert es die Data-Engineering-Aktivitäten durch die Aufnahme, Transformation und Bereitstellung von Daten für tiefere Einblicke, sodass sich Dateningenieure auf andere wertvolle Aufgaben konzentrieren können.
#9. Amazone Athene:
Amazon Athena ist ein interaktives Abfragetool zur Analyse unstrukturierter, halbstrukturierter und strukturierter Daten, die in Amazon S3 gespeichert sind, mithilfe von Standard-SQL. Darüber hinaus können Dateningenieure und Personen mit SQL-Kenntnissen große Datenmengen dank ihrer Serverlosigkeit schnell analysieren, wodurch die Notwendigkeit einer Infrastrukturverwaltung und komplexer ETL-Aufgaben entfällt.
#10. Apache Airflow:
Das Datenmanagement zwischen Teams ist eine Herausforderung für moderne Datenworkflows. Arbeitsabläufe werden rationalisiert, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und Auftragsorchestrierungs- und Planungstools wie Apache Airflow helfen dabei, Datensilos zu beseitigen. Dieses Tool ist ein Favorit unter den Daten Ingenieur weil es eine umfangreiche Schnittstelle zur Visualisierung, Fortschrittsüberwachung und Problemlösung bietet.
Wie schwierig ist Big Data Engineering?
Um ehrlich zu sein, kann es eine Herausforderung sein, ein Dateningenieur zu sein. Aber sobald Sie die wesentlichen Fähigkeiten beherrschen und sich Ihre erste Position gesichert haben, genießen Sie beträchtliche Freiheit, Ihre ideale Position zu gestalten. Selten wird Ihnen gesagt, welche Tools Sie verwenden sollen, und Sie können entscheiden, woran Sie wann arbeiten.
Ist die Arbeit als Big-Data-Ingenieur eine gute Karriere?
Data Engineering ist ein lukrativer Beruf. Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt in den USA bei etwa 115,000 US-Dollar, aber einige Dateningenieure verdienen bis zu 170,000 US-Dollar pro Jahr.
Ist Big Data schwer zu erlernen?
Data Science ist ein weites Feld, das zunächst überwältigend erscheinen mag. Die für Big Data erforderlichen Fähigkeiten können mit Ausdauer, Konzentration und einer soliden Lern-Roadmap schneller und effektiver erlernt werden.
Erfordert Data Engineering viel Mathematik?
Mathematik ist ein großer Teil der Datenwissenschaft. Dateningenieure hingegen konzentrieren sich hauptsächlich auf die technischen Aspekte der Erstellung von Datenpipelines. Dass beide Rollen mit Big Data zu tun haben, verbindet sie. Für die Arbeit mit Big Data ist häufig ein großes Team erforderlich.
Programmieren Big-Data-Ingenieure?
Programmieren ist eine notwendige Fähigkeit für Dateningenieure, genau wie für andere Positionen im Bereich Datenwissenschaft. Neben SQL nutzen Dateningenieure auch andere Programmiersprachen für vielfältige Aufgaben. Python ist zweifellos eine der besten Programmiersprachen für die Datentechnik, obwohl es noch viele andere gibt.
Erfordert Big Data eine Codierung?
Programmierkenntnisse waren in der Vergangenheit für Positionen in der Datenwissenschaft erforderlich, und die Mehrheit der derzeitigen Datenwissenschaftler mit Erfahrung nutzt sie immer noch. Da sich der Bereich der Datenwissenschaft jedoch weiterentwickelt, sind Menschen dank neuer Technologien nun in der Lage, große Datenprojekte durchzuführen, ohne Code schreiben zu müssen.
Was ist die Berufsbeschreibung eines Big Data Engineers?
Ein Big-Data-Ingenieur wird benötigt, um die Big-Data-Lösungen eines Unternehmens zu entwickeln und zu verwalten, einschließlich der Entwicklung von Tools, der Implementierung von ELT-Prozessen, der Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams, dem Aufbau von Cloud-Plattformen und der Wartung von Produktionssystemen.
Darüber hinaus benötigen Sie fundierte Kenntnisse der Hadoop-Technologien, erstklassige Projektmanagementfähigkeiten und fortgeschrittene Fähigkeiten zur Problemlösung, um als Big-Data-Ingenieur erfolgreich zu sein. Ein erstklassiger Big-Data-Ingenieur kennt die Anforderungen des Unternehmens und implementiert skalierbare Datenlösungen, um sowohl den aktuellen als auch den zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.
Wie hoch ist das Gehalt eines Big-Data-Ingenieurs?
Laut ZipRecruiter verdienen Big-Data-Ingenieure im Durchschnitt über 130,000 US-Dollar. Big-Data-Ingenieure mit umfassender Erfahrung und in späteren Phasen ihrer Karriere können deutlich mehr verdienen. Wer jedoch neu in der Branche ist und keine nennenswerte Erfahrung hat, kann damit rechnen, weniger Geld zu verdienen.
Jobs als Big-Data-Ingenieur
Hier sind einige Beispiele für Big-Data-Jobs, über die Sie nachdenken sollten:
#1. Big-Data-Tester:
Durchschnittsgehalt: 33,000 USD pro Jahr
Ein Qualitätssicherungsanalyst (QS) und ein Big-Data-Tester ähneln sich. Sie bewerten Datenpläne, um die Verteilung datenbezogener Güter zu unterstützen. Darüber hinaus können sie Testskripte sowie Datenausführungsskripte erstellen, ausführen und analysieren. Big-Data-Tester spezifizieren und überwachen auch QA-Metriken wie Testergebnisse und Fehleranzahlen.
#2. Technischer Personalvermittler:
Durchschnittsgehalt: $ 54,000 pro Jahr
Ein technischer Personalvermittler hilft Unternehmen dabei, ihren Einstellungsbedarf zu ermitteln und Kandidaten für Big-Data-Positionen zu finden. Darüber hinaus suchen sie auf dem Markt nach Kandidaten, die sie prüfen, interviewen und einstellen können. Der Einstellungsprozess kann auch von der Unterstützung technischer Personalvermittler profitieren.
#3. Datenbankmanager:
Durchschnittsgehalt: $ 65,000 pro Jahr
Datenbankmanager sind technisch begabte Personen mit einem umfassenden Verständnis der Datenbanktechnologie. Sie übernehmen Projektmanagementaufgaben und pflegen die Datenbankumgebung. Darüber hinaus übernimmt ein Datenbankmanager häufig eine Reihe allgemeiner Managementaufgaben, darunter die Verwaltung von Personalproblemen, die Leitung des Datenteams und die Anpassung von Budgets.
#4. Daten Analyst:
Durchschnittsgehalt: $ 74,000 pro Jahr
Datenanalysten sind Personen, die Datensysteme analysieren und Probleme lösen. Sie entwerfen häufig automatisierte Tools, die Datenbanken nach Daten durchsuchen. Datenanalysten können alleine oder in Gruppen arbeiten und erstellen häufig Berichte.
#5. Big-Data-Entwickler:
Durchschnittsgehalt: $ 83,668 pro Jahr
Wie ein Softwareentwickler erstellt ein Big-Data-Entwickler Daten. Sie schließen die Programmierung und Codierung von Anwendungen ab und erstellen und nutzen Pipelines, die Daten extrahieren, umwandeln und in ein Endprodukt laden.
Darüber hinaus kann ein Entwickler auch bei der Entwicklung skalierbarer, leistungsstarker Webdienste zur Datenverfolgung helfen. Um effizientere Methoden zu entwickeln, untersuchen und untersuchen einige Big-Data-Entwickler auch neue Ansätze für Themen wie die Speicherung oder Verarbeitung von Daten.
#6. Data Governance-Berater:
Durchschnittsgehalt: $ 95,000 pro Jahr
Ein Data-Governance-Berater erstellt Frameworks zum Schutz und zur Kontrolle der Datennutzung. Dazu gehört auch, Einfluss darauf zu nehmen, wie Datenbestände erfasst, verwaltet, genutzt und archiviert werden. Darüber hinaus überwachen sie Praktiken und Vorschriften und stellen sicher, dass die Datennutzung den festgelegten Standards entspricht.
#7. Datenbankadministrator:
Durchschnittsgehalt: $ 96,000 pro Jahr
Die täglichen Vorgänge eines Datenbankeintrags werden von Datenbankadministratoren verwaltet. Dazu gehört es, Datenbanksicherungen aufzubewahren und sicherzustellen, dass die Datenbank stabil ist. Darüber hinaus werden Aktualisierungen und Änderungen an Datenbanken auch von Datenbankadministratoren durchgeführt.
#8. Sicherheitsingenieur:
Durchschnittsgehalt: $ 107,000 pro Jahr
Die IT braucht Sicherheitsingenieure, um die Risikoexposition des Unternehmens zu senken. Für Computernetzwerke entwickeln sie mehrschichtige Verteidigungsprotokolle, wie zum Beispiel die Installation von Firewalls und die Überwachung und Reaktion auf Eindringversuche. Darüber hinaus bewerten Sicherheitsingenieure Sicherheitssysteme, um Probleme zu finden und Testpläne für Software-Updates zu entwickeln und durchzuführen.
#9. Datenwissenschaftler:
Durchschnittsgehalt: $ 122,000 pro Jahr
Datenwissenschaftler arbeiten eng mit den Geschäftsabläufen der Unternehmen zusammen. Darüber hinaus sammeln, untersuchen und interpretieren sie Daten und präsentieren ihre Schlussfolgerungen dann den Führungskräften der Wirtschaft. Datenwissenschaftler beraten Unternehmen bei der Entscheidungsfindung auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse und Trends.
#10. Datenarchitekt:
Durchschnittsgehalt: $ 130,000 pro Jahr
Um Geschäftsstrategien und Datenbanklösungen zu entwickeln, kombinieren Datenarchitekten ihren Erfindungsreichtum mit einem umfassenden Verständnis des Datenbankdesigns. Um das Unternehmen beim Erreichen seiner Ziele zu unterstützen, arbeiten sie außerdem mit Dateningenieuren zusammen, um Daten-Workflows zu entwickeln. Auch neue Datenbankprototypen werden von einem Datenarchitekten erstellt und evaluiert.
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References:
