In passato, i dati venivano visualizzati solo tradizionalmente. Ma nel tempo, il suo ambito si è ampliato portando alla creazione di campi relativi ai dati. Questi campi hanno iniziato a subire alcuni cambiamenti che hanno portato a concentrarsi sulla gestione dei dati. La gestione richiedeva un insieme di persone qualificate che potessero gettare le basi di un database dando origine al ruolo degli ingegneri dei dati nel nostro mondo di oggi. Un ingegnere dei dati è responsabile dello sviluppo e della manutenzione del database. Fanno uso di tecniche e implementazioni di database per costruire architetture creative. Eseguono inoltre test a intervalli regolari per garantire il corretto funzionamento dei programmi senza problemi.
I data engineer supportano anche i data scientist nel migliorare la qualità dei dati.
Cos'è un ingegnere dei dati?
Un ingegnere dei dati è qualcuno che organizza dati specifici da vaste risorse, attraverso la pratica di progettare e costruire sistemi che raccolgono, archiviano e analizzano questi dati in un rapporto specifico.
Che cosa sono le competenze di Data Engineer?
Queste sono le competenze necessarie per diventare un ingegnere dei dati. Sono abilità importanti in quanto aiutano a creare una migliore comprensione di una carriera di ingegnere dei dati.
Competenze richieste per diventare un ingegnere dei dati
#1. Codifica
La codifica è il mezzo attraverso il quale gli esseri umani comunicano con i computer. È un insieme di istruzioni che dice ai computer cosa fare, come comportarsi e quali azioni deve intraprendere. In qualità di ingegnere dei dati, devi avere buone capacità di codifica per lavorare senza problemi con vari linguaggi di programmazione legati alla scienza dei dati. Esistono numerosi linguaggi di programmazione, ma i più comuni sono Java, Python e R. Ora, questi linguaggi non solo aiutano a capire come utilizzare sistemi di database adeguati, ma anche a utilizzare in modo efficiente i sistemi distribuiti.
#2. Abilità comunicative
In qualità di ingegnere dei dati, devi essere in grado di comunicare efficacemente le tue idee, suggerimenti e risorse con i colleghi del progetto. Sebbene esperti di dati come data scientist e architetti spesso lavorino fianco a fianco con l'ingegnere dei dati, devi anche comunicare le tue idee con altri colleghi senza alcuna conoscenza tecnica.
#3. Conoscenza dei sistemi operativi
I data engineer sono spesso responsabili della selezione del sistema operativo (OS) corretto per gestire altri programmi applicativi. Si può conoscere il sistema operativo giusto da usare solo se si ha la conoscenza adeguata. Pertanto, avere una piena conoscenza di sistemi operativi come Apple macOS e Microsoft Windows è molto importante per chiunque voglia diventare un ingegnere dei dati.
#4. Analisi dei dati
Un ingegnere di dati deve applicare statistiche sistematiche e logiche quando deve valutare i dati. Avere una comprensione del software analitico come Hbase aiuta a fornire soluzioni per attività importanti dopo la raccolta dei dati richiesti.
#5. Comprensione di base del linguaggio macchina
Lo studio dei linguaggi macchina è l'obiettivo principale del data scientist, sebbene anche il data engineer lavori fianco a fianco con lo scienziato. È necessario avere almeno la conoscenza di base dei linguaggi macchina per lavorare efficacemente con il data scientist su un progetto. Inoltre, è anche un vantaggio avere tale conoscenza perché ti rende una risorsa preziosa per l'azienda o il progetto
#6. Capacità di pensiero critico
La capacità di esaminare attentamente i problemi e creare soluzioni non solo efficaci ma produttive è sempre necessaria per la maggior parte dei progetti. Avere questo vantaggio come ingegnere di dati è di grande valore in quanto la maggior parte delle volte dovrai creare soluzioni che non esistono ancora. Dare importanza fondamentale alla capacità di pensare in modo creativo.
#7. Archiviazione dati
I data warehouse memorizzano una grande quantità di dati passati e recenti per un'analisi regolare. Questi dati vengono ottenuti da diverse fonti e utilizzati dall'azienda per verificare i rapporti. Ogni ingegnere di dati deve avere familiarità con l'ecosistema di archiviazione e archiviazione dei dati e come utilizzare gli strumenti.
#8. Capacità di presentazione
A volte ci si aspetta che gli ingegneri dei dati presentino le loro ricerche a importanti parti interessate dell'azienda dopo aver svolto la propria analisi. Sapere come essere convincenti, spiegando come i tuoi dati tecnici aiutano a risolvere il problema di un'azienda, aumenta efficacemente le possibilità di azioni sui loro consigli.
#9. Sistemi di banche dati
I sistemi di gestione dei database (DBMS) sono un'applicazione software utilizzata per fornire un'interfaccia di database per l'archiviazione e il recupero di informazioni riservate in un'organizzazione. In qualità di ingegnere dei dati, devi sapere come manipolare questo sistema per raggiungere lo standard richiesto richiesto da un'organizzazione per cui devi lavorare. Per fare ciò, è necessario conoscere i sistemi di database come SQL e NoSQL.
#10. API dei dati
Le API sono interfacce che consentono alle applicazioni software di accedere ai dati e comunicare tra loro per una determinata attività. Un buon esempio sono le API nelle applicazioni web. Nelle applicazioni Web, l'API consente alla funzionalità front-end di interagire con i dati back-end. Queste API sono integrate nei database dagli ingegneri dei dati per consentire sia ai data scientist che agli analisti dell'intelligence di trasmettere query sui dati in questi sistemi.
#11. Automazione e scripting
I data engineer hanno spesso a che fare con enormi quantità di dati. Poiché i dati enormi sono fondamentali per il data scientist e il team di intelligenza artificiale, sapere come gestirli è fondamentale. Per ottimizzare il tuo lavoro e ottenere il miglior valore, devi essere in grado di scrivere script specifici per automatizzare le attività ripetitive per ridurre il tempo impiegato. Pertanto, sapere come scrivere script e automatizzare il proprio lavoro è un'abilità molto importante per qualsiasi ingegnere di dati.
#12. Gestione del tempo
Essendo un ingegnere dei dati, sei responsabile di molto lavoro. Ogni attività deve essere svolta entro il tempo che le è stato assegnato. Conoscere il momento giusto per ogni attività rende più facile lavorare comodamente senza pressioni. Allo stesso tempo, riduce il tasso di errore e l'efficienza nell'organizzazione.
#13. Servizi Web Amazon (AWS)
Amazon web services (AWS) è un programma cloud che aiuta i programmatori a diventare più creativi e professionali nel loro lavoro. Per i data engineer, conoscere la formazione e la progettazione di un framework basato su cloud consente loro di utilizzare Amazon Web Services (AWS) per progettare flussi di dati automatizzati completi. Questo li fa risaltare in un'organizzazione.
#14. Sicurezza e governance dei dati
Tuttavia, i data engineer non sono necessariamente responsabili della governance dei dati. Ma devono anche garantire che i sistemi siano nel posto giusto per un facile accesso ai dati e controllo da parte dell'utente. Rendere la conoscenza della governance è importante anche per fornire un migliore supporto ai concetti di governance dei dati.
#15. Adattabilità
In generale, l'adattabilità è un'abilità altamente raccomandata per qualsiasi campo. Bisogna lavorare efficacemente con il cambiamento nell'ambiente circostante in un dato momento per ottenere i risultati desiderati. Anche i data engineer non sono assenti, quindi è richiesto dall'organizzazione.
#16. Forte lavoro etnico
Le organizzazioni non vogliono vedere i dipendenti che vengono a lavorare facendo solo il minimo. Si aspettano che il loro team si ritenga responsabile come parte del successo dell'azienda, richiedendo loro di lavorare al meglio delle loro capacità nella costruzione dell'organizzazione. I data engineer devono lavorare al meglio per aiutare a costruire il successo dell'azienda e questo può essere possibile solo con una forte etica del lavoro.
#17. Elaborazione dati in tempo reale
Un'altra importante abilità di ingegneria dei dati è la conoscenza degli strumenti di elaborazione dei dati in tempo reale per lo streaming dei dati. Dovendo elaborare enormi quantità di dati, vi è un'elevata complessità delle attività. Ma con il tempo reale, i dati vengono sviluppati ed elaborati più velocemente nei flussi di eventi. Alcuni esempi di queste piattaforme in tempo reale sono Kafka e Spark.
#18. Strumenti per i Big Data
I Big Data sono tecnologie utilizzate per gestire enormi quantità di dati disponibili in diverse forme. Per recuperare un'informazione da un grande set di dati, i data engineer devono conoscere gli strumenti in grado di gestire i big data. Un esempio di tale strumento è Apache Hadoop.
Apache Hadoop è uno strumento che funziona come una soluzione all-in-one per aiutare i data engineer a risolvere i problemi associati ai big data. È composto da più strumenti, che utilizzano cluster di macchine per consentire l'elaborazione di una grande quantità di dati in set stando seduti come una singola unità.
Con la conoscenza di Hadoop, è possibile creare facilmente applicazioni di elaborazione dati su larga scala che possono essere utilizzate per l'estrazione dei dati.
Qual è lo stipendio di un ingegnere dei dati nel 2023?
Gli ingegneri dei dati sono dipendenti ben pagati in qualsiasi organizzazione grazie alla loro esperienza nel loro lavoro. Un ingegnere di dati guadagna uno stipendio medio annuo di circa $ 124,210 negli Stati Uniti. Nel frattempo, i data engineer possono anche ottenere un compenso aggiuntivo medio di $ 26,370 sul loro stipendio. Ma il compenso totale che l'ingegnere dei dati può ottenere dal suo stipendio è di $ 150,581.
Cosa ci vuole per diventare un ingegnere dei dati?
Puoi iniziare o avanzare una carriera di successo nell'ingegneria dei dati con il giusto mix di abilità e conoscenze. Una laurea in informatica o una materia simile è comune tra gli ingegneri dei dati. Completando una laurea, puoi gettare le basi per le informazioni di cui avrai bisogno in questo settore in rapida evoluzione. Prendi in considerazione la possibilità di conseguire un master per far avanzare la tua carriera e ottenere l'accesso a posizioni possibilmente più remunerative.
Oltre a ottenere una laurea, ci sono una serie di altri passaggi che puoi intraprendere per posizionarti per il successo.
#1. Migliora le tue capacità di ingegneria dei dati.
Come punto di partenza per una carriera nella scienza dei dati, apprendi i principi del cloud computing, le capacità di codifica e l'architettura del database.
- Conoscenza del linguaggio di programmazione è richiesto per questa professione, quindi prendi in considerazione la possibilità di frequentare corsi per acquisire e mettere in pratica le tue abilità. SQL, NoSQL, Python, Java, R e Scala sono esempi di linguaggi di programmazione popolari.
- Banche dati, sia relazionali che non relazionali, sono tra i metodi di memorizzazione dei dati più utilizzati. Dovresti essere informato sui database relazionali e non relazionali, nonché su come funzionano.
- Sistemi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento): ETL è il processo di spostamento dei dati da database e altre fonti in un unico repository, come un data warehouse. Gli strumenti ETL comunemente usati includono Xplenty, Stitch, Alooma e Talend.
- Archivio dati: Non tutti i tipi di dati, in particolare i dati di grandi dimensioni, dovrebbero essere mantenuti allo stesso modo. Ti consigliamo di sapere quando impiegare un data lake rispetto a un data warehouse, ad esempio, mentre crei soluzioni dati per un'azienda.
- Automazione e script: Poiché le organizzazioni possono raccogliere così tanti dati, l'automazione è un aspetto vitale del lavoro con i big data. Per automatizzare processi ripetuti, devi essere in grado di sviluppare script.
- Apprendimento automatico: Sebbene i data scientist siano più interessati all'apprendimento automatico, la comprensione delle idee fondamentali ti aiuterà a comprendere meglio le esigenze dei data scientist nel tuo team.
Leggi anche: Machine Learning: tutto ciò che devi sapere sull'apprendimento automatico
- Strumenti per i big data: I data engineer non lavorano solo con i dati tradizionali. Sono spesso responsabili della gestione di grandi quantità di dati. Hadoop, MongoDB e Kafka sono alcuni strumenti e tecnologie popolari che stanno cambiando e differiscono a seconda dell'azienda.
- cloud computing: Poiché le aziende scambiano sempre più server fisici con servizi cloud, dovrai comprendere il cloud storage e il cloud computing. I principianti dovrebbero esaminare Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud.
Sebbene alcune aziende possano disporre di team dedicati alla sicurezza dei dati, molti ingegneri dei dati hanno ancora il compito di gestire e archiviare in modo sicuro i dati per prevenirne la perdita o il furto.
#2. Ottenere la certificazione.
Una certificazione può certificare le tue capacità ai futuri datori di lavoro e studiare per un esame di certificazione è una grande opportunità per espandere le tue conoscenze e abilità. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer e Google Cloud Certified Professional Data Engineer sono tutte opzioni.
Esamina le varie offerte di lavoro per vedere per quali posizioni potresti essere interessato a candidarti. Se noti che una certificazione specifica è regolarmente elencata come richiesta o consigliata, è un ottimo punto di partenza.
#3. Crea un portfolio di progetti di ingegneria dei dati.
Un portfolio viene spesso utilizzato nelle ricerche di lavoro per dimostrare le tue capacità a reclutatori, responsabili delle assunzioni e futuri datori di lavoro.
Un sito Web di portfolio (creato utilizzando un servizio come Wix o Squarespace) può essere utilizzato per caricare attività di data engineer che hai svolto in modo indipendente o come parte della classe. In alternativa, puoi caricare il tuo lavoro nella sezione Progetti del tuo profilo LinkedIn o su un sito come GitHub, entrambi alternative gratuite a un sito di portfolio autonomo.
Migliora le tue competenze sui big data con un progetto guidato pronto per il portfolio che richiede meno di due ore per essere completato. Ecco alcune opzioni per iniziare senza download di programmi:
- Crea il tuo primo database NoSQL utilizzando MongoDB e Compass Database Design con SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench viene utilizzato per creare e modellare database.
#4. Inizia con una posizione di basso livello.
Molti ingegneri di dati iniziano la loro carriera in posizioni di livello base come analisti di business intelligence o amministratori di database. Man mano che acquisisci esperienza, sarai in grado di apprendere nuove abilità e qualificarti per posizioni più avanzate.
Quali sono le responsabilità del Data Engineer?
Un ingegnere dei dati è responsabile di:
- Raccolta, gestione e conversione di dati grezzi in informazioni.
- Interpretazione e valutazione degli obiettivi aziendali.
- Analizzare i dati e creare report sui risultati forniti.
- Algoritmi di costruzione e prototipi richiesti.
- Sviluppo di strumenti e programmi per una corretta analisi.
- l Comunicare in modo efficace con i data scientist per ottenere risultati migliori sui progetti di lavoro.
I data engineer eseguono la codifica?
Sì, i data engineer si occupano di codifica. Devi avere una conoscenza adeguata della codifica dei linguaggi di programmazione per diventare un ingegnere dei dati.
L'ingegneria dei dati è una buona carriera?
Il mondo sta crescendo così velocemente con così tante informazioni che sono state elaborate da dati grezzi. Nella misura in cui questi dati sono sempre disponibili per essere elaborati, i data engineer saranno sempre molto richiesti. La scelta dell'ingegneria dei dati sarebbe una buona carriera per chiunque in futuro.
Conclusione
L'ingegneria dei dati è una carriera molto importante e l'aumento dei servizi basati su cloud continua a creare più richieste per gli ingegneri dei dati. Non devi necessariamente essere un esperto in tutte le abilità, acquisisci semplicemente le conoscenze di base di queste abilità e focalizza la tua esperienza sulla risoluzione di problemi della vita reale che mostrano i tuoi talenti al mondo.
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