上級データ エンジニアはデータ収集システムを管理し、同僚と協力します。 シニア データ エンジニアになること、給料、仕事内容、なる方法について知っておくべきことはすべてここにあります。
シニアデータエンジニア
上級データ エンジニアは、データ プラットフォームの開発と保守を担当します。 管理ツール、およびパイプライン。 ここでは、若いデータエンジニアが設計と実行の両方を見守っています。
上級データ エンジニアは通常、企業のデータ エンジニアリング ディレクターまたは分析ディレクターの直属であり、データ サイエンス チームまたはデータ分析チームの一員です。 効率的な管理を行うために、上級データ エンジニアは若いチームに命令と情報を明確に伝えることができなければなりません。
上級データ エンジニアは、ジュニア データ エンジニアリング チームを監督および管理します。 また、シニア データ エンジニアとして、上級ビジネス リーダー チーム向けにレポートを作成し、プレゼンテーションを作成することも求められます。 上級データ エンジニアは、これらのレポートやプレゼンテーションを理解して受け入れられるようにするために、優れたコミュニケーション スキルを備えている必要があります。 それらは明確で、簡潔で、明確で、魅力的で、説得力のあるものでなければなりません。
上級データ エンジニアの要件
- データ ストレージおよび収集システムのプロジェクトを作成、管理、監督します。
- 現在のデータ システムに対してデータ モデルとソリューションを提案し、実装する必要があります。
- ジュニア データ エンジニアの作業を監督します。
- システムがデータ セキュリティとコンプライアンスの要件を念頭に置いて設計されているかどうかを確認してください。
シニア データ エンジニアの日常業務
- さまざまなチームをサポートしながら、データ管理の問題を調査します。
- 建築家やデータ アナリストと協力して、設計仕様の概要を作成します。
- 技術に精通していない専門家向けに進捗レポートを作成します。
- データの正確性をテストして、正確なデータ処理を保証します。
シニア データ エンジニアの職務内容と資格
- 事実上すべての組織データと政治データが含まれる当社の分析およびデータ ウェアハウス システムは、維持および拡張される必要があります。
- データおよび分析プロジェクトをサポートするには、データ エンジニアリング システムとパイプラインが安全でスケーラブルで信頼性が高い必要があります。 また、これには関連会社や子会社にデータを送信したり、新しいデータ ソースを主要なデータ ウェアハウスに統合したりすることも伴います。
- データ ウェアハウスやその他のソースからのデータを利用して、 データの視覚化 とレポート。
- 時間のかかるデータ管理タスクを自動化するために使用できる、スケーラブルで反復可能な技術プログラムとソリューションを作成します。
- さまざまな政治データや組織データを評価、調査し、不定期にいじってみましょう。
- 進化する脅威の状況に目を光らせながら、データ ウェアハウスと分析環境にクラス最高のセキュリティ対策を実装して維持します。
- 必要に応じて、SQL、Python、または R コードについて他の DAIR スタッフを支援します。
- 指示に従って追加のタスクを実行します。 • これらのスキルを他の DAIR 職員と共有する
国際資格
- 強力な SQL およびリレーショナル データベース管理能力。 ETL 技術は、データを抽出、変換し、リレーショナル データベースにロードするために使用されます。
- 特にデータ分析と操作のために、Python または R を使用して自動化されたプロセス チェーンを設計、構築、展開する能力。
- 同様の分野の学士号または学士号、または同等の職歴。
- データの読み取り、分析とクリーニング、変換と再コード化、複数のデータ セットの結合、データを広範で長い形式に再フォーマットする機能など。
- Google で一般的なプログラミングの問題の解決策を検索することでわかるように、新しい能力を習得し、支援なしでコードのトラブルシューティングを行う適性を示しました。 つまり、働きながらスキルを身につけることができるのです。
- Google Cloud や Amazon Web Services などのクラウド インフラストラクチャ プロバイダーを扱った経験があることが望ましいですが、必須ではありません。
- さまざまな仕事やプロジェクトに優先順位を付けて整理し、優れた時間管理能力を備えている実績。
- 経験 デジタル整理ツール Action Network、ActionKit、Blue State Digital など、LAN や VAN の理解はすべて利点ですが、必須ではありません。
シニア データ エンジニアの仕事
データ統合に関する部門の取り組みは上級データ エンジニアによって管理されます。シニア データ エンジニアは、プロジェクトの計画を作成し、データ ウェアハウス インフラストラクチャを管理し、データ統合と分析のためのスクリプトを作成します。
要件を確立し、データのマイニングと分析を行い、さまざまなソースからのデータを統合し、組織とその関連会社の分析ニーズに利益をもたらす優れたデータ パイプラインを構築するために、この役割はデータと分析および開発のメンバーと緊密かつ協力して作業します。チーム。 また、他の独自システムも管理し、自動レポート システムの作成を監督します。
データ、分析、 インフラストラクチャリソース (DAIR) は、労働運動に長期的な力を提供するための連盟のプログラム ツール、ウェブ開発、データ システム、および分析機能の開発を担当しています。 多くの部門、州および地方の労働団体、その他労働運動の顧客がこのチームによってサポートされています。 さらに、同省は、一元化されたインフラストラクチャ、トレーニング、直接サービス業務に投資することで、政治的および立法的な動員を実行し、デジタル業務をより効果的かつ効率的に組織するために必要なツールをパートナーに提供したいと考えています。
シニア データ エンジニアの給与
米国における上級データ エンジニアの年間報酬総額は 169,943 ドルと予測され、平均給与は 128,022 ドルです。 さらに、これらの数字は、ユーザーが提出した賃金情報に基づく当社独自の総給与推定アルゴリズムを使用して、範囲の中央値または中央値を表します。 予想される年間報酬の増加額は 41,921 ドルです。 追加の給与は、現金ボーナス、コミッション、チップ、または利益分配の形をとる場合があります。 この役割に関して現在利用可能な給与データはすべて 25 パーセンタイルから 75 パーセンタイルの間にあり、「最も可能性の高い範囲」の数字はその範囲内にあります。
以下は、上級データ エンジニアを雇用する米国企業上位 10 社とその総収入のリストです。これらの数字は範囲の中央値または中間を表しています。 雇用主の中には、Coupang、Meta、Hulu などがあります。
- キャピタル ワン $158,279 / 年
- アマゾン $213,088/年
- オプタム $162,211 / 年
- エトナ $156,373 / 年
- ハートフォード $161,728 / 年
- 年間 $146,085 を発見
- メタ $241,689 / 年
- コグニザントテクノロジーソリューション $123,785/年
- Netflix シニア データ エンジニアの給与 $211,868/年
- ウェルズ・ファーゴのシニア・データ・エンジニアの給与 $168,841 / 年
シニア データ エンジニアになる方法
企業が膨大な量のデータを処理する傾向が、近年クラウド ソリューションの導入の急速な拡大に貢献していることは周知の事実です。 さらに、データ エンジニアはインフラストラクチャとアルゴリズムの開発に貢献します。 また、上級データ エンジニアの地位に昇進したい場合は、プログラミング言語、データ管理ツール、データ ウェアハウス、人工知能/機械学習に関する知識を継続的に広げる必要があります。
成功するインフラストラクチャを構築するには、最高のツールとプログラミング言語の専門家である必要があります。
＃1。 Python
Python はデータ エンジニアリングの標準プログラミング言語です。 ETL フレームワーク、API 接続、自動化、およびデータ変更をコーディングします。 Pythonも最近は改良されています。 Python の最新の開発。 それらには以下が含まれます。
- アクセス可能なバイナリ ファイル形式である Feather と、Python 環境から Hadoop や SQL などの外部ストレージ システムにデータを転送するためのツールセットである IBIS です。
- データ分析と操作のための Panda。 インタラクティブ、アニメーション、および静的な視覚エフェクトの開発用の Matplotlib。 データ配列の管理には NumPy を使用します。
- バックエンド開発を作成するための Flask や Django などの Web アプリケーション開発フレームワークについて学びます。
- 高品質の事前作成コードを提供する深層学習ライブラリである Theano と TensorFlow について学びます。 Theano はパフォーマンスの最適化、エラー検出、診断を支援し、TensorFlow は機械学習モデルの作成とトレーニングを支援します。
アマゾンコードグル、 動的プログラミング、 DevOps 用の Python スクリプト、高度なポートフォリオ開発と分析などが、コードの改善に役立ちます。 新しい情報が出るたびに最新情報を入手してください。
#2. 必須のデータエンジニアリングツール
チームの生データへのアクセスは、技術メンバーと非技術メンバーの両方にとって、データ エンジニアの責任です。 競争力を維持するために、最新のツールの使用方法を学びましょう。
ケイデンス
コーディングを簡素化するためにリズムを学びましょう。 分散アプリケーションの開発、Java と Python の習得、MySQL と Postgres ストレージのプログラミングはすべて有益です。
知事
データ パイプラインの構築とデータの自動化は役立ちます。 データのパイプラインやタスクやプロセスを作成、配置、管理する能力が向上しました。
SQL
データ変換技術とクエリを使用するため、SQL はデータ アクセス、更新、操作、および変更のための重要なツールです。 SQL の最近の進歩をいくつか紹介します。
- 共通テーブル式 (CTE) を使用して一時テーブルを作成します。
- 再帰的 CTE と階層型データの照会
- case when とデータ ピボットを使用して複雑な条件文を作成する
- 自己結合は、あるテーブルを別のテーブルにリンクする SQL 操作です。
- 累計を計算することで、特に成長を追跡します。
Mongo DB
MongoDB は、分散キーバリュー ストア、ドキュメント指向の NoSQL 機能、MapReduce 処理機能などの独自の属性を備えているため、一般的に推奨されるオプションです。これらはすべて、大量の未処理の生データを扱うデータ エンジニアにとって不可欠なものです。 。
アマゾンアテナ
この対話型クエリ ツールを使用すると、ユーザーは構造化データと非構造化データの両方に対してアドホック SQL クエリを実行できます。 困難な ETL 手順を上回るパフォーマンスを発揮しながら、大規模なデータセットの分析を高速化します。
スノーフレーク
より洞察に富んだ結果を提供するために、Snowflake はデータを組み込み、変更し、表示することでデータ エンジニアリング タスクを加速します。
スパークとアパッチ
Apache Spark を使用すると、テラバイト規模のストリームが小さなバッチで処理される可能性があります。 さらに、メモリ内キャッシュを使用し、クエリの実行を高速化します。
3. 機械学習の基礎
専門職が成長するにつれて、新しいトピックを学ぶことがますます重要になり、視野を広げる必要があります。 回帰、クラスタリング、アンサンブル学習、高度な学習、自然言語の処理、分類、多変量現実、ニューラル ネットワーク トレーニング、転移学習などは、理解するのに役立つ主要なコンピューター技術の一部です。
#4. データの可視化
上司や経営者に報告書を適切に説明する必要があるため、データ可視化技術について学ぶことが不可欠です。 Power BI、Qlik、Dundas BI、Adaptive Insight、Domo、Cluvio、Data Wrapper、Plotly、Tableau などのツールをツールボックスに追加することで、データ視覚化スキルを強化できます。 Python ベースのデータ視覚化ツールの使用Matplotlib や Folium などは現在広く普及しています。
#5. Kubernetes と Docker
Airflow、Cassandra、Argo、Kubernetes などは、ますます人気が高まっているコンテナー用のデータ処理ソリューションです。 データ処理にコンテナーを採用する主な利点は、ハードウェアの独立性、クラウド コンピューティング、データの独立性、およびフレームワークです。 現在、データ エンジニアリングでの雇用で最も人気のある資格は、Docker や Kubernetes などのコンテナーを操作できる能力です。
#6. T字型のプロフェッショナルになる
文字「T」の水平バーは、知っておく必要がある包括的な概念を表しています。 クラウド コンピューティングとデータ ウェアハウジングの融合を検討してください。 文字「T」の縦棒は、少なくとも XNUMX つの特定の領域での強度の必要性を表しています。 たとえば、あなたは Spark の専門家かもしれません。 いくつかのアイデアや概念の理解が深まった結果、コミュニケーション能力が向上しました。
優れたマネジメント能力を持つプロフェッショナルは、T 型のコンピテンシーに加えて、X 型のコンピテンシーも備えています。
＃7。 データ サイエンス認定資格の取得を検討してください。
データ サイエンスの分野での経験を持つデータ エンジニアとしてのスキル セットを充実させるための、集中的、迅速、オンライン、手頃な費用の方法は、認定資格を取得することです。 構築し、履歴書で強調したいスキルセットに応じて、資格情報を選択できます。
それは、複雑な情報工学、機械学習、人工知能、またはテクノロジの使用方法を教えることを目的とした別の分野の認定資格である可能性があります。
自分の職業で成長し、専門化し、就職したい場合は、これらのスキルを習得する必要があります。 上級ビッグデータ エンジニアのタスクと義務、報酬、典型的な面接のトピック、潜在的なキャリアの見通しについて詳しく学びます。
データ エンジニアの責任とは何ですか?
参考までに、シニア ビッグ データ エンジニアの主な職務を以下に示します。
- Hadoop/Spark、Python、C/C++、その他の分散データ分析ツールを使用して、これらのシステムを作成、構築、保守します。
- データ管理コンポーネントの計画、構築、設定、説明を支援します。
- プラットフォームの信頼性、応答性、品質を改善できる領域を認識します。
- 機能、可用性、パフォーマンスに対するクライアントの期待に応えます。
- ビジネス アナリストやデータ サイエンティストと協力する
- 努力と忍耐力を続けてください。
- 新機能の迅速な導入
- パイプを開いてすべてのプロジェクトを許可します。
リードデータエンジニアとシニアデータエンジニアの違いは何ですか?
リード データ エンジニアの主な責任は、データ パイプラインを構築および維持し、データ品質を保証するデータ エンジニアのグループを監督することです。 階層では、彼らは上級データ エンジニアの上に配置され、上級データ エンジニアは（ジュニア）データ エンジニアの上に配置されます。
シニア データ エンジニア以上のものは何ですか?
階層では、リード データ エンジニアはシニア データ エンジニアの上に配置され、シニア データ エンジニアは (ジュニア) データ エンジニアの上に配置されます。
参考文献
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