この記事は、大企業の役割を検討することを目的としています。 データ エンジニアとして、データがどのように収集、処理、保存、分析されるのかを説明し、このキャリアが自分に適しているかどうかをよりよく知ることができます。
ビッグデータとは何ですか？
「ビッグデータ」という用語は、通常、テラバイトからペタバイトの範囲にある、非常に大量の運用データ、製品データ、顧客データを指します。 さらに、ビッグデータ分析を使用して、コンプライアンスと規制のリスクを軽減し、企業と業務の重要なユースケースを改善し、まったく新しい収入源を生み出すことができます。
次のデータ ソースのリスト:
- POS (販売時点情報管理) トランザクションとクレジット カード。
- デジタル取引。
- ソーシャルメディアでの取り組み。
- スマートフォンやモバイルデバイスとの関わり。 と
- モノのインターネット (IoT) によって生成されるセンサーからの測定値。
ビッグデータは次のような洞察を提供します。
- 重要な運用およびビジネスのユースケースを最適化します。
- 規制不遵守のリスクを軽減する。
- 純新たな収入源を生み出す。 と
- 独特で魅力的な顧客体験を生み出す。
ビッグデータエンジニアとは何ですか?
ビッグ データ エンジニアは、企業のデータの作成、保守、テスト、評価、保守を担当するスペシャリストです。 非常に大規模なデータセットはビッグデータと呼ばれます。 経済システム内の企業は、日常業務を遂行する際に大量のデータを頻繁に収集します。
さらに、ビッグデータは、適切に使用すると、企業の生産性、収益性、拡張性を向上させるのに非常に役立ちます。 しかし、データを収集、維持、抽出するシステムを構築するビッグデータ エンジニアがいないと、企業のビッグデータは役に立ちません。 したがって、ビッグデータ エンジニアは、企業のビッグデータ管理を支援する最終的な責任を負います。
ビッグデータエンジニアは何をするのですか?
ビッグ データ エンジニアの責任は、実稼働の準備ができたビッグ データ環境を作成、維持、保証することです。 この役割が機能する環境には、データ管理とデータ準備の手順に加えて、アーキテクチャ、技術標準、オープンソース オプションが含まれます。 ビッグ データ エンジニアは通常、次の職務をすべて実行します。
- 大量のデータを処理するシステムを設計、構築、保守します。 これにより、構造化されているかどうかにかかわらず、さまざまなソースから情報が収集されます。
- データはデータレイクまたはウェアハウスに保管する必要があります。
- データ処理変換とアルゴリズムを利用して生データを処理し、事前定義されたデータ構造を生成します。 さらに、後で処理できるように結果をデータ レイクまたはウェアハウスに置きます。
- さまざまなデータを変換および統合して、スケーラブルなデータ リポジトリ (データ ウェアハウス、データ レイク、クラウドなど) に配置します。
- データ変換に使用されるさまざまなツール、テクニック、アルゴリズムを認識します。
- ビジネス ロジックと技術プロセスを実装して、収集したデータを洞察力に富んだ有用な情報に変換します。 運用およびビジネスで使用する場合、このデータは信頼されるために品質、ガバナンス、およびコンプライアンスの要件を満たしている必要があります。
- データ リポジトリ構造、超並列処理 (MPP) データベース、ハイブリッド クラウドの違いと、運用および管理のオプションを理解します。
- データ パイプラインは分析、比較、改善される必要があります。 設計パターンの革新、データ ライフサイクル設計、データ オントロジーの調整、注釈付きデータ セット、柔軟な検索技術などがその例です。
- データを変換して開発、品質保証、運用環境にフィードするには、自動化されたデータ パイプラインを準備します。
- ソフトウェア システムの作成と使用。
- データの収集と処理のためのシステムを確立します。
- 抽出、変換、読み込み (ETL プロセス)。
- ビジネスニーズを満たすデータアーキテクチャを構築します。
- 重要なデータを収集し、その品質を向上させるための新しいアプローチを検討します。
- さまざまなツールとプログラミング言語を使用して構造化データ ソリューションを開発します。
- さまざまなソースから情報をマイニングして、効果的なビジネス モデルを作成します。
- 他のチーム、データサイエンティスト、アナリストと協力します。
ビッグデータエンジニアになるには
ビッグデータ エンジニアになるためには、ほとんどの人がいくつかの段階を経る必要があります。
#1. 学位を取得する:
コンピューターサイエンス、統計学、またはビジネスの学位 データ分析 ビッグデータエンジニアになるために必要な技術スキルを習得する必要があります。 コーディング、統計、データの習得が必要なこれらの職では、大多数の雇用主が学士号を要求します。
#2. 実務経験を積む:
ビッグ データ エンジニアになるための重要な資格は経験です。 さらに、フリーランス、インターンシップ、独立開業、または関連分野での雇用を通じて経験を積むことができます。 ビッグデータ エンジニアとしての仕事に就く可能性は経験とともに高まります。
#3. 認定を取得する:
ビッグ データ エンジニアとしての仕事に就くには、専門資格も非常に役立ちます。 ビッグ データ エンジニアを目指す人にとって、次のいずれかの認定資格は役に立ちます。
- Cloudera Certified Professional（CCP）データエンジニア
- 認定ビッグデータプロフェッショナル (CBDP)
- GoogleCloud認定プロフェッショナルデータエンジニア
- IBMのデータサイエンスプロフェッショナル認定証
データ エンジニア向けのベスト 10 ツール
＃1。 Python：
Python はデータ エンジニアリングの分野で人気のあるプログラミング言語であり、データ パイプライン、ETL フレームワークの作成、API との対話、プロセスの自動化、データの書き換えなど、さまざまな用途に使用されています。
さらに、Python はその単純な構文と豊富なサードパーティ ライブラリにより、開発時間とコストを削減できるため、データ エンジニアの求人情報の XNUMX 分の XNUMX 以上で必須の選択肢となっています。
＃2。 SQL：
SQL は、再利用可能なデータ構造の作成、複雑なクエリの実行、ビジネス ロジックのモデル化を可能にするため、データ エンジニアにとって不可欠です。 さらに、さまざまな方法を使用したデータへのアクセス、挿入、更新、操作、変更が簡単になります。
＃3。 PostgreSQL:
最も広く使用されているオープンソース リレーショナル データベース 世界で最も重要なのは PostgreSQL です。PostgreSQL は活気に満ちたコミュニティと、コンパクトで適応性のある強力な設計を備えています。 さらに、組み込み機能、大容量のデータ容量、信頼性の高い整合性を備えているため、データ エンジニアリングのワークフローに最適です。
#4. モンゴDB:
MongoDB は、構造化データと非構造化データを大規模に処理する人気の NoSQL データベースです。 使いやすく、柔軟性が高く、分散キーバリュー ストア、ドキュメント指向 NoSQL、MapReduce 計算などの機能を提供します。 さらに、MongoDB は、大量のデータを処理し、水平スケールを可能にしながら機能を維持するのに最適です。
#5. アパッチスパーク:
企業はデータを迅速に取得して利用できるようにする必要があります。 Apache Spark はストリーム処理の一般的な実装であり、連続データ ストリームのリアルタイム クエリを可能にします。 さらに、複数のプログラミング言語をサポートし、メモリ内キャッシュを使用し、クエリの実行を最適化します。
#6. アパッチカフカ:
Apache Kafka は、ELT パイプラインやデータ収集で人気のある、データ同期、メッセージング、リアルタイム ストリーミングなどのさまざまなアプリケーションを備えたオープンソースのイベント ストリーミング プラットフォームです。
＃7。 Amazon Redshift:
最新のデータインフラストラクチャがストレージ機能を超えてどのように進歩したかを示す代表的な例は、Amazon Redshift です。 さらに、標準 SQL を使用して、データ レイク、運用データベース、データ ウェアハウスからの構造化データと半構造化データのクエリと結合が容易になります。
#8. スノーフレーク:
Snowflake は、ストレージ、コンピューティング、サードパーティ ツール、およびデータ クローン作成を提供するクラウド ベースのデータ ウェアハウジング プラットフォームです。 さらに、より深い洞察を得るためにデータを取り込み、変換、配信することでデータ エンジニアリング活動を合理化し、データ エンジニアが他の貴重なタスクに集中できるようにします。
#9. アマゾンアテナ:
Amazon Athena は、標準 SQL を使用して Amazon S3 に保存されている非構造化データ、半構造化データ、および構造化データを分析するための対話型クエリ ツールです。 さらに、データ エンジニアや SQL に精通した個人は、サーバーレスの性質のおかげで大規模なデータセットを迅速に分析できるため、インフラストラクチャ管理や複雑な ETL タスクの必要がなくなります。
＃10。 Apache エアフロー:
チーム間のデータ管理は、現代のデータ ワークフローにとっての課題です。 ワークフローが合理化され、反復的なタスクが自動化され、Apache Airflow などのジョブ オーケストレーションおよびスケジューリング ツールがデータ サイロの排除に役立ちます。 このツールはデータの中でお気に入りです エンジニア 視覚化、進捗状況の監視、問題解決のための豊富なインターフェイスを提供するためです。
ビッグデータエンジニアリングはどのくらい難しいですか?
正直に言うと、データ エンジニアになるのは難しい場合があります。 しかし、重要な能力を習得し、最初のポジションを確保したら、理想的なポジションをかなり自由に構築できるようになります。 どのツールを使用するかを指示されることはほとんどなく、いつ何に取り組むかは自分で決めることができます。
ビッグデータエンジニアとして働くことは良いキャリアですか?
データエンジニアリングは高収入の職業です。 Glassdoor によると、米国の平均給与は約 115,000 ドルですが、一部のデータ エンジニアは年収 170,000 ドルに達します。
ビッグデータは学ぶのが難しいですか?
データ サイエンスは広範な分野であり、最初は圧倒されるように思えるかもしれません。 ビッグデータに必要なスキルは、忍耐力、集中力、しっかりとした学習ロードマップがあれば、より迅速かつ効果的に学習できます。
データエンジニアリングには多くの数学が必要ですか?
数学はデータ サイエンスの大きな部分を占めます。 一方、データ エンジニアは、主にデータ パイプライン作成の技術的側面に焦点を当てます。 これらの役割の両方がビッグデータを扱うという事実が、それらを結び付けるものです。 ビッグデータを扱うには大規模なチームが必要となることがよくあります。
ビッグデータ エンジニアはコーディングを行いますか?
コーディングは、他のデータ サイエンスの職種と同様に、データ エンジニアにとっても必要なスキルです。 データ エンジニアは、SQL に加えて他のプログラミング言語をさまざまなタスクに使用します。 Python は間違いなくデータ エンジニアリングに最適なプログラミング言語の XNUMX つですが、他にもたくさんあります。
ビッグデータにはコーディングが必要ですか?
コーディングの専門知識は歴史的にデータ サイエンスのポジションに必要であり、経験のある現在のデータ サイエンティストの大多数は依然としてコーディングの専門知識を使用しています。 しかし、データ サイエンスの分野が進化するにつれて、新しいテクノロジーのおかげで、コードを書かずに大規模なデータ プロジェクトを達成できるようになりました。
ビッグデータエンジニアの仕事内容は何ですか?
ビッグデータ エンジニアは、ツールの設計、ELT プロセスの実装、開発チームとのコラボレーション、クラウド プラットフォームの構築、実稼働システムの保守など、企業のビッグ データ ソリューションを開発および管理するために必要です。
さらに、ビッグ データ エンジニアとして成功するには、Hadoop テクノロジーに関する深い知識、一流のプロジェクト管理能力、高度な問題解決能力が必要です。 一流のビッグ データ エンジニアは企業の要件を認識し、現在と将来の両方のニーズを満たすスケーラブルなデータ ソリューションを実装します。
ビッグデータエンジニアの給与とは何ですか?
ZipRecruiter によると、ビッグデータ エンジニアの平均給与は 130,000 万ドル以上です。 豊富な経験を持ち、キャリアの後期段階にあるビッグデータ エンジニアは、さらに多くの収入を得られる可能性があります。 ただし、この業界に不慣れで経験が浅い人は、収入が少なくなることが予想されます。
ビッグデータエンジニアの求人
ここでは、考慮すべきビッグ データ ジョブの例をいくつか示します。
#1. ビッグデータテスター:
平均給与：年間33,000ドル
品質保証 (QA) アナリストとビッグ データ テスターは似ています。 データ関連商品の流通を支援するデータ計画を評価します。 さらに、テスト スクリプトやデータ実行スクリプトを作成、実行、分析することもできます。 ビッグ データ テスターは、テスト結果や欠陥数などの QA メトリックも指定および監視します。
#2. 技術採用担当者:
平均給与： 年間$ 54,000
技術採用担当者は、企業が採用要件を決定し、ビッグ データ関連の職に就く希望者を見つけるのを支援します。 さらに、市場で候補者を探し、スクリーニング、面接、雇用を行います。 採用プロセスでは、技術採用担当者の支援も活用できる場合があります。
#3. データベースマネージャー:
平均給与： 年間$ 65,000
データベース マネージャーは、データベース テクノロジーについて幅広い理解を持ち、技術的に才能のある人材です。 彼らはプロジェクト管理業務を担当し、データベース環境を維持します。 さらに、データベース マネージャーは、人事問題の管理、データ チームの指揮、予算の調整など、さまざまな一般的な管理責任を頻繁に処理します。
#4. データアナリスト：
平均給与： 年間$ 74,000
データ アナリストは、データ システムを分析して問題を解決する人々です。 彼らは、データベースのデータを検索する自動ツールを頻繁に設計します。 データ アナリストは単独で作業することも、グループで作業することもあり、頻繁にレポートを作成します。
#5. ビッグデータ開発者:
平均給与： 年間$ 83,668
ソフトウェア開発者と同様に、ビッグデータ開発者はデータを作成します。 アプリケーションのプログラミングとコーディングを完了するだけでなく、データを抽出、変換し、最終製品にロードするパイプラインの作成と使用も完了します。
さらに、開発者は、データ追跡用のスケーラブルで高性能な Web サービスの開発を支援することもあります。 より効率的な方法を開発するために、数人のビッグデータ開発者も、データの保存や処理などの問題に対する新しいアプローチを調査および検討しています。
#6. データ ガバナンス コンサルタント:
平均給与： 年間$ 95,000
データ ガバナンス コンサルタントは、データの使用を保護および制御するためのフレームワークを作成します。 これには、データ資産の収集、管理、使用、アーカイブの方法への影響が含まれます。 さらに、慣行と規制を監督し、データの使用が設定された基準に準拠していることを保証します。
#7。 データベース管理者：
平均給与： 年間$ 96,000
データベース レコードの日常的な操作は、データベース管理者によって管理されます。 これには、データベースのバックアップを保存し、データベースが安定していることを確認することが必要になります。 さらに、データベースの更新と変更もデータベース管理者によって実行されます。
#8. セキュリティエンジニア:
平均給与： 年間$ 107,000
IT 部門は企業のリスクを軽減するためにセキュリティ エンジニアを必要としています。 コンピュータ ネットワークについては、ファイアウォールの設置や侵入の試みを監視して対応するなど、多層防御プロトコルを開発しています。 さらに、問題を発見し、ソフトウェア更新のテスト計画を作成および実行するために、セキュリティ エンジニアはセキュリティ システムを評価します。
#9. データサイエンティスト:
平均給与： 年間$ 122,000
データ サイエンティストは企業の業務運営と緊密に連携します。 さらに、データを収集、調査、解釈し、その結論を企業幹部に提示します。 データ サイエンティストは、調査結果と傾向に基づいて企業に意思決定を支援するアドバイスを提供します。
＃10。 データアーキテクト:
平均給与： 年間$ 130,000
ビジネス戦略とデータベース ソリューションを開発するために、データ アーキテクトはその創意力とデータベース設計の包括的な理解を組み合わせます。 さらに、企業の目標達成を支援するために、データ エンジニアと協力してデータ ワークフローを開発します。 新しいデータベース プロトタイプもデータ アーキテクトによって作成され、評価されます。
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