これまで、データは伝統的に表示されるだけでした。 しかし、時が経つにつれ、その範囲は広くなり、データ関連の分野がもたらされました。 これらの分野は、データ管理に焦点を当てたいくつかのシフトを取り始めました. 管理には、今日の世界でデータエンジニアの役割を生み出すデータベースの基礎を築くことができる熟練した人々のセットが必要でした. データ エンジニアは、データベースの開発と保守を担当します。 データベースの技術と実装を利用して、創造的なアーキテクチャを構築します。 また、定期的にテストを実行して、プログラムが問題なくスムーズに実行されるようにします。
また、データ エンジニアは、データ サイエンティストをサポートしてデータ品質を向上させます。
データエンジニアとは？
データエンジニアとは、膨大なリソースから特定のデータを整理し、これらのデータを特定の比率で収集、保存、分析するシステムを設計および構築する実践者です。
データエンジニアスキルとは？
これらは、データエンジニアになるために必要なスキルです。 これらは、データ エンジニアリングのキャリアをよりよく理解するのに役立つ重要なスキルです。
データエンジニアになるために必要なスキル
#1.コーディング
コーディングは、人間がコンピューターと通信するための手段です。 これは、何をすべきか、どのように振る舞うか、どのようなアクションを実行する必要があるかをコンピューターに伝える一連の命令です。 データ エンジニアとして、データ サイエンスに関連するさまざまなプログラミング言語をシームレスに操作するには、優れたコーディング スキルが必要です。 数多くのプログラミング言語がありますが、最も一般的なのは Java、Python、および R です。これらの言語は、適切なデータベース システムの使用方法を理解するだけでなく、分散システムを効率的に使用するためにも役立ちます。
#2.コミュニケーションスキル
データ エンジニアとして、自分のアイデア、提案、およびリソースをプロジェクトの同僚と効果的に伝達できる必要があります。 データ サイエンティストやアーキテクトなどのデータ エキスパートは、データ エンジニアと協力して作業することがよくありますが、技術的な知識がなくても他の同僚と自分のアイデアを伝える必要もあります。
#3. オペレーティング システムの知識
多くの場合、データ エンジニアは、他のアプリケーション プログラムを管理するための適切なオペレーティング システム (OS) を選択する責任があります。 適切な知識が与えられた場合にのみ、使用する適切なオペレーティング システムを知ることができます。 したがって、Apple macOS や Microsoft Windows などのオペレーティング システムに関する完全な知識を持つことは、データ エンジニアになりたい人にとって非常に重要です。
#4. データ分析
データ エンジニアは、データを評価する必要がある場合、体系的かつ論理的な統計を適用する必要があります。 Hbase のような分析ソフトウェアを理解することは、必要なデータが収集された後の重要なタスクに対するソリューションを提供するのに役立ちます。
#5. 機械語の基礎理解
機械語の研究はデータ サイエンティストの主な焦点ですが、データ エンジニアも科学者と協力して作業します。 プロジェクトでデータサイエンティストと効果的に連携するには、少なくとも機械語の基本的な知識が必要です。 また、そのような知識を持っていることは、会社やプロジェクトにとって貴重な資産になるため、プラスにもなります。
#6.批判的思考力
問題を注意深く調べ、効果的であるだけでなく生産的なソリューションを作成する能力は、ほとんどのプロジェクトで常に必要とされています。 データ エンジニアとしてこの利点を持つことは、ほとんどの場合、まだ存在しないソリューションを作成する必要があるという点で大きな価値があります。 創造的に考える能力を重要なものにしています。
#7. データウェアハウジング
データ ウェアハウスには、定期的な分析のために、過去と最近の両方のデータが大量に保存されます。 これらのデータはさまざまなソースから取得され、会社がレポートをチェックするために使用されます。 すべてのデータ エンジニアは、データ ストレージとウェアハウジングのエコシステム、およびツールの操作方法に精通している必要があります。
#8. プレゼンテーションスキル
データエンジニアは、分析を行った後、会社の著名な利害関係者に研究を提示することが時々期待されます. 技術データが企業の問題を効果的に解決するのにどのように役立つかを説明することで、説得力のある方法を知ることで、推奨事項に対する行動の可能性が高まります。
#9. データベースシステム
データベース管理システム (DBMS) は、組織内の機密情報の保存と検索のためのデータベース インターフェイスを提供するために使用されるソフトウェア アプリケーションです。 データ エンジニアは、このシステムを操作して、所属する組織が必要とする標準を達成する方法を知っている必要があります。 これを行うには、SQL や NoSQL などのデータベース システムについて知る必要があります。
#10. データ API
API は、ソフトウェア アプリケーションがデータにアクセスし、特定のタスクのために相互に通信できるようにするインターフェイスです。 良い例は、Web アプリケーションの API です。 Web アプリケーションでは、API によってフロントエンド機能がバックエンド データとやり取りできるようになります。 これらの API はデータ エンジニアによってデータベースに組み込まれ、データ サイエンティストとインテリジェンス アナリストの両方がこれらのシステム内のデータに関するクエリを伝達できるようにします。
#11. 自動化とスクリプト作成
データ エンジニアは、多くの場合、膨大な量のデータを処理する必要があります。 膨大なデータはデータ サイエンティストと AI チームにとって非常に重要であるため、そのようなデータを処理する方法を知ることは不可欠です。 作業を最適化し、最高の価値を得るには、特定のスクリプトを記述して反復タスクを自動化し、費やす時間を短縮できる必要があります。 したがって、スクリプトを作成して作業を自動化する方法を知ることは、データ エンジニアにとって非常に重要なスキルです。
#12.時間管理
データ エンジニアとして、あなたは多くの仕事を担当しています。 各アクティビティは、与えられた時間内に実行する必要があります。 各アクティビティの適切な時間を知ることで、プレッシャーなく快適に作業できます。 同時に、組織のエラー率と効率を低下させます。
#13. アマゾン ウェブ サービス (AWS)
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、プログラマーが仕事においてより創造的でプロフェッショナルになるのを支援するクラウド プログラムです。 データ エンジニアにとって、クラウドベースのフレームワークの形成と設計を知ることで、Amazon Web サービス (AWS) を使用して完全に自動化されたデータ フローを設計できるようになります。 これにより、組織内で目立つようになります。
#14. データのセキュリティとガバナンス
ただし、データ エンジニアは必ずしもデータ ガバナンスの責任を負うわけではありません。 しかし、データ アクセスとユーザー制御を容易にするために、システムが適切な場所にあることも確認する必要があります。 データ ガバナンスの概念をより適切にサポートするには、ガバナンスの知識を深めることも重要です。
#15.適応性
一般に、適応性はどの分野でも強く推奨されるスキルです。 望ましい結果を得るには、その時点での周囲の環境の変化に効果的に対処する必要があります。 データエンジニアも不在ではないので、組織で必要とされています。
#16. 強い労働民族
組織は、出勤する従業員が最低限のことしかやらないのを見たくありません。 彼らは、チームが会社の成功の一部として責任を負うことを期待しており、組織を構築するために能力を最大限に発揮することを要求しています。 データ エンジニアは、会社の成功の構築を支援するために最善を尽くす必要があり、これは、強い労働倫理を持つ人によってのみ可能になります。
#17.リアルタイムデータ処理
もう XNUMX つの重要なデータ エンジニアリング スキルは、データ ストリーミング用のリアルタイム データ処理ツールの知識です。 膨大な量のデータを処理する必要があるため、タスクの複雑さが高くなります。 しかし、リアルタイムでは、データはイベント ストリームでより迅速に開発および処理されます。 これらのリアルタイム プラットフォームの例として、Kafka と Spark があります。
#18。 ビッグデータ ツール
ビッグデータは、さまざまな形式で利用可能な膨大な量のデータを処理するために使用されるテクノロジーです。 大量のデータセットから情報を取得するには、データ エンジニアはビッグデータを処理できるツールを知っている必要があります。 このようなツールの例は、Apache Hadoop です。
Apache Hadoop は、データ エンジニアがビッグ データに関連する問題を解決するのに役立つオールインワン ソリューションとして機能するツールです。 複数のツールで構成されており、マシンのクラスターを使用して、単一のユニットとして座っている間にセット内の大量のデータを処理できるようにします。
Hadoop の知識があれば、データの抽出に使用できる大規模なデータ処理アプリケーションを簡単に作成できます。
2023 年のデータ エンジニアの給与はいくらですか?
データ エンジニアは、仕事の専門知識により、どの組織でも高給の従業員です。 米国では、データ エンジニアの平均年収は約 124,210 ドルです。 一方、データ エンジニアは、給与に対して平均 26,370 ドルの追加報酬を得ることができます。 しかし、データ エンジニアが自分の給料から得られる総報酬は 150,581 ドルです。
データ エンジニアになるには何が必要ですか?
スキルと知識を適切に組み合わせることで、データ エンジニアリングのキャリアを成功させることができます。 データ エンジニアの間では、コンピュータ サイエンスまたは同様の科目の学士号を取得するのが一般的です。 学位を取得することで、この急速に変化する分野で必要となる情報の基礎を築くことができます。 修士号を取得してキャリアを進め、より高給の職に就くことを検討してください。
学位を取得する以外にも、成功に向けて自分自身を位置付けるために実行できるステップがいくつかあります。
＃1。 データ エンジニアリング スキルを向上させます。
データ サイエンスのキャリアの出発点として、クラウド コンピューティングの原則、コーディング スキル、データベース アーキテクチャを学びます。
- コーディング言語能力 この職業には必須ですので、コースに参加してスキルを習得し実践することを検討してください。 SQL、NoSQL、Python、Java、R、および Scala は、一般的なプログラミング言語の例です。
- データベース、 リレーショナルと非リレーショナルの両方が、最もよく使用されるデータ ストレージ方法の XNUMX つです。 リレーショナル データベースと非リレーショナル データベース、およびそれらがどのように機能するかについての知識が必要です。
- ETL システム (抽出、変換、ロード): ETL は、データベースやその他のソースからデータ ウェアハウスなどの単一のリポジトリにデータを移動するプロセスです。 一般的に使用される ETL ツールには、Xplenty、Stitch、Alooma、Talend などがあります。
- データストレージ： すべての種類のデータ、特に大量のデータを同じ方法で保持する必要はありません。 たとえば、企業向けのデータソリューションを作成するときに、データレイクとデータウェアハウスをいつ採用するかを知りたいと思うでしょう。
- 自動化とスクリプト: 組織は非常に多くのデータを収集する可能性があるため、自動化はビッグデータを扱う上で重要な側面です。 繰り返されるプロセスを自動化するには、スクリプトを開発できる必要があります。
- 機械学習： データ サイエンティストは機械学習に関心がありますが、基本的な考え方を理解することは、チームのデータ サイエンティストの要求をよりよく理解するのに役立ちます。
関連項目: 機械学習: 機械学習について知っておくべきこと
- ビッグデータ ツール: データ エンジニアは、従来のデータを扱うだけではありません。 多くの場合、大量のデータの管理を担当します。 Hadoop、MongoDB、および Kafka は、企業ごとに変化し、異なるいくつかの人気のあるツールおよびテクノロジです。
- クラウドコンピューティング： 企業がますます物理サーバーをクラウド サービスと交換するようになると、クラウド ストレージとクラウド コンピューティングを理解する必要があります。 初心者は、Amazon Web Services (AWS) または Google Cloud を検討する必要があります。
一部の企業は専任のデータ セキュリティ チームを持っている場合がありますが、多くのデータ エンジニアは依然としてデータの安全な管理と保存を行って、紛失や盗難を防止しています。
＃2。 認証を取得します。
認定資格は、将来の雇用主にあなたのスキルを証明することができます。認定試験の勉強は、知識とスキルを拡大する絶好の機会です。 アソシエイト ビッグ データ エンジニア、Cloudera 認定プロフェッショナル データ エンジニア、IBM 認定データ エンジニア、Google Cloud 認定プロフェッショナル データ エンジニアはすべてオプションです。
さまざまな求人情報を調べて、どの職種に応募することに興味があるかを確認してください。 特定の認定資格が必須または推奨として定期的にリストされていることに気付いた場合は、開始するのに最適な場所です。
＃3。 データ エンジニアリング プロジェクトのポートフォリオを作成します。
ポートフォリオは、採用担当者、採用マネージャー、および将来の雇用主に対してあなたの能力を示すために、就職活動でよく使用されます。
ポートフォリオ Web サイト (Wix や Squarespace などのサービスを使用して作成) を使用して、単独で、またはクラスの一部として達成したデータ エンジニアのタスクをアップロードできます。 または、LinkedIn プロフィールのプロジェクト セクションや GitHub などのサイトに作品をアップロードすることもできます。どちらもスタンドアロンのポートフォリオ サイトに代わる無料の手段です。
完了までに XNUMX 時間もかからないポートフォリオ対応のガイド付きプロジェクトで、ビッグ データのスキルを向上させます。 プログラムをダウンロードせずに開始するためのいくつかのオプションを次に示します。
- MongoDB を使用して初めての NoSQL データベースを作成し、SQL Server Management Studio (SSMS) を使用して Compass データベース設計を行う
- MYSQL Workbench は、データベースの作成とモデル化に使用されます。
＃4。 低レベルの位置から始めます。
多くのデータ エンジニアは、ビジネス インテリジェンス アナリストやデータベース管理者などのエントリー レベルのポジションからキャリアを開始します。 経験を積むにつれて、新しいスキルを習得し、より高度なポジションへの資格を得ることができます。
データ エンジニアの責任は何ですか?
データ エンジニアは次のことを担当します。
- 生データの収集、管理、および情報への変換。
- ビジネス目標の解釈と評価。
- データを分析し、与えられた結果に関するレポートを作成します。
- アルゴリズムと必要なプロトタイプの構築。
- 適切な分析のためのツールとプログラムの開発。
- l 作業中のプロジェクトでより良い結果を得るために、データ サイエンティストと効果的にコミュニケーションを取る。
データ エンジニアはコーディングを行いますか?
はい、データ エンジニアがコーディングを行います。 データ エンジニアになるには、プログラミング言語のコーディングに関する適切な知識が必要です。
データエンジニアリングは良いキャリアですか?
生データから処理された非常に多くの情報で、世界は急速に成長しています。 このデータが常に処理可能である限り、データ エンジニアの需要は常に高くなります。 データ エンジニアリングを選択することは、将来誰にとっても良いキャリアになるでしょう。
まとめ
データ エンジニアリングは非常に重要なキャリアであり、クラウドベースのサービスの増加により、データ エンジニアに対する需要が増え続けています。 必ずしもすべてのスキルの専門家である必要はありません。単にこれらのスキルの基本的な知識を習得し、あなたの才能を世界に示す現実の問題を解決することに集中してください。
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参考文献
