Questo articolo ha lo scopo di esaminare il ruolo di un big dati ingegnere, come i dati vengono raccolti, gestiti, archiviati e analizzati e ti dà un'idea migliore se questa carriera è adatta o meno a te.
Cosa sono i big data?
Il termine "big data" si riferisce a quantità estremamente elevate di dati operativi, di prodotto e dei clienti, in genere nell'ordine dei terabyte e dei petabyte. Inoltre, l'analisi dei big data può essere utilizzata per ridurre i rischi di conformità e normativi, migliorare casi d'uso aziendali e operativi importanti e generare fonti di reddito completamente nuove.
Il seguente elenco di origini dati:
- transazioni POS (punto vendita) e carte di credito;
- transazioni digitali;
- impegni sui social media;
- impegni con smartphone e dispositivi mobili; E
- letture dai sensori prodotti dall'Internet of Things (IoT).
I big data possono fornire informazioni su cose come:
- ottimizzazione di importanti casi d'uso operativi e aziendali;
- ridurre il rischio di non conformità alle normative;
- generare nuove fonti nette di reddito; E
- creando customer experience distintive e accattivanti.
Cos'è un ingegnere di Big Data?
Un ingegnere di big data è uno specialista incaricato di creare, mantenere, testare, valutare e mantenere i dati per un'azienda. Set di dati molto grandi sono indicati come big data. Grandi quantità di dati vengono spesso raccolte dalle imprese nel sistema economico mentre svolgono le loro operazioni quotidiane.
Inoltre, i big data possono essere incredibilmente utili per le aziende per aumentare la produttività, la redditività e la scalabilità se utilizzati correttamente. Ma senza un ingegnere di big data che crei sistemi per raccogliere, conservare ed estrarre i dati, i big data di un'azienda sono inutili. Pertanto, gli ingegneri dei big data sono in ultima analisi responsabili dell'assistenza alle aziende nella gestione dei loro big data.
Cosa fa un ingegnere di Big Data?
La responsabilità di un ingegnere di big data è creare, mantenere e garantire un ambiente di big data pronto per la produzione. L'ambiente in cui opera questo ruolo includerà architettura, norme tecnologiche, opzioni open source, nonché procedure per la gestione e la preparazione dei dati. Gli ingegneri dei big data in genere svolgono tutti i seguenti compiti:
- Progettare, costruire e mantenere sistemi per l'elaborazione di grandi quantità di dati. Questo raccoglie informazioni da varie fonti, strutturate o meno.
- I dati dovrebbero essere conservati in un data lake o in un magazzino.
- Utilizza trasformazioni e algoritmi di elaborazione dei dati per gestire i dati grezzi e produrre strutture di dati predefinite. Inoltre, inseriscono i risultati in un data lake o in un magazzino per una successiva elaborazione.
- Metti vari dati attraverso la trasformazione e l'integrazione in un repository di dati scalabile (come un data warehouse, un data lake o un cloud).
- Riconoscere i vari strumenti, tecniche e algoritmi utilizzati nella trasformazione dei dati.
- Implementa la logica aziendale e i processi tecnici per trasformare i dati raccolti in informazioni approfondite e utili. Per l'uso operativo e aziendale, questi dati devono soddisfare i requisiti di qualità, governance e conformità per essere attendibili.
- Comprendere le distinzioni tra strutture di repository di dati, database MPP (Massively Parallel Processing) e cloud ibridi, nonché opzioni operative e di gestione.
- Le pipeline di dati dovrebbero essere analizzate, confrontate e migliorate. L'innovazione nei modelli di progettazione, la progettazione del ciclo di vita dei dati, l'allineamento dell'ontologia dei dati, i set di dati annotati e le tecniche di ricerca elastica ne sono alcuni esempi.
- Per convertire e inserire i dati in ambienti di sviluppo, controllo qualità e produzione, preparare pipeline di dati automatizzate.
- Creazione e messa in uso di sistemi software.
- Stabilire sistemi per la raccolta e l'elaborazione dei dati.
- Estrazione, trasformazione e caricamento (il processo ETL).
- Costruire architetture di dati che soddisfano le esigenze aziendali.
- Esaminare nuovi approcci per raccogliere dati importanti e migliorarne la qualità.
- Sviluppo di soluzioni di dati strutturati con una varietà di strumenti e linguaggi di programmazione.
- Estrarre informazioni da varie fonti per creare modelli di business efficaci.
- Cooperare con altri team, data scientist e analisti.
Come diventare un ingegnere di Big Data
Per diventare un ingegnere di big data, la maggior parte delle persone deve seguire una serie di passaggi.
#1. Ottenere una laurea:
Una laurea in informatica, statistica o economia analisi dei dati è necessario padroneggiare le competenze tecniche necessarie per diventare un ingegnere di big data. Per queste posizioni, che richiedono una padronanza della codifica, delle statistiche e dei dati, la maggior parte dei datori di lavoro richiede una laurea.
#2. Ottieni esperienza lavorativa:
Una qualifica importante per diventare un ingegnere di big data è l'esperienza. Inoltre, puoi acquisire esperienza attraverso freelance, stage, pratica indipendente o impiego in campi correlati. Le tue possibilità di ottenere un lavoro come ingegnere di big data aumentano con l'esperienza.
#3. Ottieni le certificazioni:
Per ottenere un lavoro come ingegnere di big data, anche le certificazioni professionali possono essere molto utili. Per gli aspiranti ingegneri dei big data, può essere utile una qualsiasi delle seguenti certificazioni:
- Data Engineer Cloudera Certified Professional (CCP).
- Professionista certificato Big Data (CBDP)
- Ingegnere dei dati professionale certificato Google Cloud
- Certificato professionale di data science di IBM
I 10 migliori strumenti per i data engineer
#1. Pitone:
Python è un linguaggio di programmazione popolare nel campo dell'ingegneria dei dati ed è utilizzato per molte cose diverse come la creazione di pipeline di dati, framework ETL, l'interazione con le API, l'automazione dei processi e il data munging.
Inoltre, Python è un'opzione essenziale per oltre i due terzi degli annunci di lavoro per ingegneri di dati grazie alla sua sintassi semplice e all'abbondanza di librerie di terze parti, che riducono i tempi e i costi di sviluppo.
#2. SQL:
SQL è essenziale per i data engineer perché consente di creare strutture di dati riutilizzabili, eseguire query complesse e modellare la logica aziendale. Inoltre, semplifica l'accesso, l'inserimento, l'aggiornamento, la manipolazione e la modifica dei dati utilizzando una varietà di metodi.
#3. PostgreSQL:
Il relazionale open source più utilizzato banca dati nel mondo c'è PostgreSQL, che ha una vivace comunità e un design compatto, adattabile e potente. Inoltre, è perfetto per i flussi di lavoro di ingegneria dei dati perché dispone di funzionalità integrate, un'ampia capacità di dati e un'integrità affidabile.
#4. MongoDB:
MongoDB è un popolare database NoSQL che gestisce dati strutturati e non strutturati su larga scala. È facile da usare, altamente flessibile e offre funzionalità come archivi di valori-chiave distribuiti, NoSQL orientato ai documenti e calcolo MapReduce. Inoltre, MongoDB è ideale per l'elaborazione di grandi volumi di dati e per preservare la funzionalità consentendo la scalabilità orizzontale.
#5. Scintilla Apache:
Le aziende devono acquisire e rendere disponibili i dati rapidamente. Apache Spark è un'implementazione popolare di Stream Processing, che consente l'interrogazione in tempo reale di flussi di dati continui. Inoltre, supporta più linguaggi di programmazione, utilizza la memorizzazione nella cache e ottimizza l'esecuzione delle query.
#6. Apache Kafka:
Apache Kafka è una piattaforma di streaming di eventi open source con varie applicazioni, tra cui la sincronizzazione dei dati, la messaggistica e lo streaming in tempo reale, popolare per le pipeline ELT e la raccolta di dati.
#7. Spostamento rosso Amazon:
Un ottimo esempio di come le moderne infrastrutture di dati siano avanzate oltre le funzioni di storage è Amazon Redshift. Inoltre, semplifica l'utilizzo di SQL standard per interrogare e combinare dati strutturati e semi-strutturati da data lake, database operativi e data warehouse.
#8. Fiocco di neve:
Snowflake è una piattaforma di data warehousing basata su cloud che offre archiviazione, elaborazione, strumenti di terze parti e clonazione dei dati. Inoltre, semplifica le attività di ingegneria dei dati inserendo, trasformando e fornendo dati per informazioni più approfondite, consentendo ai data engineer di concentrarsi su altre attività preziose.
#9. Amazzone Atena:
Amazon Athena è uno strumento di query interattivo per l'analisi di dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati archiviati in Amazon S3 utilizzando SQL standard. Inoltre, i data engineer e le persone con competenze SQL possono analizzare rapidamente set di dati di grandi dimensioni grazie alla loro natura serverless, che elimina la necessità di gestione dell'infrastruttura e complesse attività ETL.
#10. Flusso d'aria Apache:
La gestione dei dati tra i team è una sfida per i flussi di lavoro dei dati contemporanei. I flussi di lavoro sono semplificati, le attività ripetitive sono automatizzate e gli strumenti di orchestrazione e pianificazione dei lavori come Apache Airflow aiutano a eliminare i silos di dati. Questo strumento è uno dei preferiti tra i dati ingegneri perché fornisce una ricca interfaccia per la visualizzazione, il monitoraggio dei progressi e la risoluzione dei problemi.
Quanto è difficile l'ingegneria dei Big Data?
Essere un ingegnere dei dati può essere una sfida, a dire il vero. Ma una volta padroneggiate le abilità essenziali e assicurata la tua prima posizione, godrai di una notevole libertà per creare la tua posizione ideale. Raramente ti verrà detto quali strumenti utilizzare e sarai tu a decidere su cosa lavorerai e quando.
Lavorare come ingegnere di Big Data è una buona carriera?
L'ingegneria dei dati è una professione redditizia. Secondo Glassdoor, lo stipendio medio negli Stati Uniti è di circa $ 115,000, ma alcuni ingegneri di dati guadagnano fino a $ 170,000 all'anno.
I Big Data sono difficili da imparare?
La scienza dei dati è un campo vasto che inizialmente può sembrare travolgente. Le competenze necessarie per i big data possono essere apprese in modo più rapido ed efficace con perseveranza, concentrazione e una solida tabella di marcia per l'apprendimento.
L'ingegneria dei dati richiede molta matematica?
La matematica è una parte importante della scienza dei dati. Gli ingegneri dei dati, d'altra parte, si concentrano principalmente sugli aspetti tecnici della creazione di pipeline di dati. Il fatto che entrambi questi ruoli si occupino di big data è ciò che li accomuna. Spesso ci vuole un grande team per lavorare con i big data.
Gli ingegneri dei Big Data programmano?
La codifica è un'abilità necessaria per i data engineer, proprio come lo è per altre posizioni di data science. Altri linguaggi di programmazione vengono utilizzati dai data engineer oltre a SQL per una varietà di attività. Python è senza dubbio uno dei migliori linguaggi di programmazione per l'ingegneria dei dati, sebbene ce ne siano molti altri.
I Big Data richiedono la codifica?
La competenza nella codifica è stata storicamente necessaria per le posizioni di data science e la maggior parte degli attuali data scientist con esperienza la utilizza ancora. Ma con l'evolversi del campo della scienza dei dati, le persone sono ora in grado di realizzare grandi progetti di dati senza scrivere alcun codice, grazie alle nuove tecnologie.
Qual è la descrizione del lavoro di un ingegnere di Big Data?
Un ingegnere di big data è necessario per sviluppare e gestire le soluzioni di big data di un'azienda, tra cui la progettazione di strumenti, l'implementazione di processi ELT, la collaborazione con i team di sviluppo, la creazione di piattaforme cloud e la manutenzione dei sistemi di produzione.
Inoltre, hai bisogno di una conoscenza approfondita delle tecnologie Hadoop, capacità di gestione dei progetti di prim'ordine e capacità avanzate di risoluzione dei problemi per avere successo come ingegnere di big data. Un ingegnere di big data di prim'ordine è consapevole dei requisiti dell'azienda e implementa soluzioni di dati scalabili per soddisfare le sue esigenze presenti e future.
Cos'è lo stipendio Big Data Engineer?
Gli ingegneri dei big data guadagnano uno stipendio medio di oltre $ 130,000, secondo ZipRecruiter. Gli ingegneri dei big data con una vasta esperienza e nelle fasi successive della loro carriera possono guadagnare molto di più. Tuttavia, coloro che sono nuovi nel settore e non hanno esperienza significativa possono anticipare di guadagnare meno.
Offerte di lavoro per Big Data Engineer
Ecco alcuni esempi di lavoro sui big data a cui pensare:
#1. Analizzatore di Big Data:
Salario medio: $ 33,000 all'anno
Un analista di garanzia della qualità (QA) e un tester di big data sono simili. Valutano i piani dati per aiutare nella distribuzione di beni relativi ai dati. Inoltre, possono creare, eseguire e analizzare script di test e script di esecuzione dei dati. I tester di Big Data specificano e monitorano anche le metriche di QA come i risultati dei test e il conteggio dei difetti.
#2. Reclutatore tecnico:
Stipendio medio: $ 54,000 all'anno
Un reclutatore tecnico aiuta le aziende a determinare i loro requisiti di assunzione e a individuare aspiranti per posizioni di big data. Inoltre, cercano candidati sul mercato da selezionare, intervistare e assumere. Il processo di assunzione può anche beneficiare dell'assistenza di reclutatori tecnici.
#3. Gestore banca dati:
Stipendio medio: $ 65,000 all'anno
I gestori di database sono persone tecnicamente talentuose con un'ampia conoscenza della tecnologia dei database. Si occupano delle attività di gestione del progetto e della manutenzione dell'ambiente del database. Inoltre, un gestore di database gestisce spesso una serie di responsabilità di gestione comuni, tra cui la gestione dei problemi del personale, la guida del team di dati e l'adeguamento dei budget.
#4. Analista dati:
Stipendio medio: $ 74,000 all'anno
Gli analisti di dati sono persone che analizzano i sistemi di dati e risolvono problemi. Spesso progettano strumenti automatizzati che cercano dati nei database. Gli analisti di dati possono lavorare da soli o in gruppo e spesso compilano report.
#5. Sviluppatore di Big Data:
Stipendio medio: $ 83,668 all'anno
Come uno sviluppatore di software, uno sviluppatore di big data crea dati. Completano la programmazione e la codifica delle applicazioni, nonché la creazione e la messa in uso di pipeline che estraggono, trasformano e caricano i dati in un prodotto finale.
Inoltre, uno sviluppatore potrebbe anche aiutare con lo sviluppo di servizi Web scalabili e ad alte prestazioni per il tracciamento dei dati. Per sviluppare metodi più efficienti, alcuni sviluppatori di big data indagano ed esaminano anche nuovi approcci a problemi come l'archiviazione o l'elaborazione dei dati.
#6. Consulente per la governance dei dati:
Stipendio medio: $ 95,000 all'anno
Un consulente per la governance dei dati crea framework per salvaguardare e controllare l'uso dei dati. Ciò include l'impatto sul modo in cui le risorse di dati vengono raccolte, gestite, utilizzate e archiviate. Inoltre, supervisionano pratiche e regolamenti e garantiscono che l'utilizzo dei dati sia conforme agli standard stabiliti.
#7. Amministratore del database:
Stipendio medio: $ 96,000 all'anno
Le operazioni quotidiane di un record del database sono gestite dagli amministratori del database. Ciò comporta la conservazione dei backup del database e la verifica della stabilità del database. Inoltre, gli aggiornamenti e le modifiche ai database vengono eseguiti anche dagli amministratori del database.
#8. Ingegnere della sicurezza:
Stipendio medio: $ 107,000 all'anno
L'IT ha bisogno di ingegneri della sicurezza per ridurre l'esposizione al rischio aziendale. Per le reti di computer, sviluppano protocolli di difesa a più livelli, come l'installazione di firewall e la sorveglianza e la risposta ai tentativi di intrusione. Inoltre, per trovare problemi e sviluppare ed eseguire piani di test per gli aggiornamenti software, gli ingegneri della sicurezza valutano i sistemi di sicurezza.
#9. Scienziato dei dati:
Stipendio medio: $ 122,000 all'anno
I data scientist collaborano strettamente con le operazioni aziendali aziendali. Inoltre, raccolgono, esaminano e interpretano i dati, quindi presentano le loro conclusioni ai dirigenti aziendali. I data scientist forniscono consulenza alle aziende per aiutarle nel processo decisionale sulla base delle loro scoperte e tendenze.
#10. Architetto dei dati:
Stipendio medio: $ 130,000 all'anno
Per sviluppare strategie aziendali e soluzioni di database, i data architect combinano la loro inventiva con una comprensione completa della progettazione di database. Inoltre, per aiutare l'azienda a raggiungere i propri obiettivi, collaborano con i data engineer per sviluppare flussi di lavoro dei dati. Anche nuovi prototipi di database vengono creati e valutati da un architetto di dati.
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