Vroeger werd data alleen traditioneel bekeken. Maar na verloop van tijd werd de reikwijdte ervan breed, waardoor gegevensgerelateerde velden ontstonden. Deze velden begonnen enkele verschuivingen te ondergaan, waardoor de focus op datamanagement ontstond. Het management had een aantal bekwame mensen nodig die de basis konden leggen voor een database die aanleiding gaf tot de rol van data-ingenieurs in onze wereld van vandaag. Een data engineer is verantwoordelijk voor de ontwikkeling en het onderhoud van de database. Ze maken gebruik van databasetechnieken en -implementaties om creatieve architecturen te bouwen. Ze voeren ook regelmatig tests uit om ervoor te zorgen dat de programma's probleemloos verlopen.
Data-engineers ondersteunen datascientists ook bij het verbeteren van de datakwaliteit.
Wat is een data-engineer?
Een data-engineer is iemand die gespecificeerde gegevens uit enorme bronnen regelt, door systemen te ontwerpen en te bouwen die deze gegevens in een bepaalde verhouding verzamelen, opslaan en analyseren.
Wat is Data Engineer Vaardigheden?
Dit zijn de noodzakelijke vaardigheden die je nodig hebt om data-engineer te worden. Het zijn belangrijke vaardigheden omdat ze helpen een beter begrip te krijgen van een carrière in data-engineering.
Vaardigheden die nodig zijn om Data Engineer te worden
#1. Codering
Coderen is het middel waarmee mensen communiceren met computers. Het is een reeks instructies die de computers vertelt wat ze moeten doen, hoe ze zich moeten gedragen en welke acties ze moeten ondernemen. Als data-engineer moet je over goede codeervaardigheden beschikken om naadloos samen te werken met verschillende programmeertalen die verband houden met datawetenschap. Er zijn talloze programmeertalen, maar de meest voorkomende zijn Java, Python en R. Nu helpen deze talen niet alleen om te begrijpen hoe de juiste databasesystemen moeten worden gebruikt, maar ook om gedistribueerde systemen efficiënt te gebruiken.
#2. Communicatieve vaardigheden
Als data-engineer moet u uw ideeën, suggesties en middelen effectief kunnen communiceren met collega's in het project. Hoewel data-experts zoals datawetenschappers en architecten vaak hand in hand werken met de data-engineer, moet je je ideeën ook communiceren met andere collega's zonder enige technische kennis.
#3. Kennis van besturingssystemen
Data-engineers zijn vaak verantwoordelijk voor het selecteren van het juiste besturingssysteem (OS) om andere applicatieprogramma's te beheren. Men kan alleen het juiste besturingssysteem kennen om te gebruiken als men over de juiste kennis beschikt. Daarom is volledige kennis van besturingssystemen zoals Apple macOS en Microsoft Windows erg belangrijk voor iedereen die data-engineer wil worden.
#4. Gegevensanalyse
Een data-engineer moet systematische en logische statistieken toepassen bij het evalueren van gegevens. Kennis hebben van analytische software zoals Hbase helpt oplossingen te bieden voor belangrijke taken die voor ons liggen nadat de vereiste gegevens zijn verzameld.
#5. Basiskennis van machinetaal
De studie van machinetalen is de belangrijkste focus van de datawetenschapper, hoewel de data-engineer ook nauw samenwerkt met de wetenschapper. Het is noodzakelijk om op zijn minst de basiskennis van machinetalen te hebben om effectief samen te werken met de datawetenschapper aan een project. Daarnaast is het ook een pluspunt om dergelijke kennis te hebben, want het maakt je een waardevolle aanwinst voor het bedrijf of project
#6. Kritisch denkvermogen
Voor de meeste projecten is altijd het vermogen nodig om problemen zorgvuldig te onderzoeken en oplossingen te creëren die niet alleen effectief maar ook productief zijn. Dit voordeel als data-engineer is van grote waarde omdat je meestal oplossingen moet creëren die nog niet bestaan. Creatief denken centraal stellen.
#7. Gegevensopslag
Datawarehouses slaan een grote hoeveelheid van zowel eerdere als recente gegevens op voor regelmatige analyse. Deze gegevens zijn afkomstig uit verschillende bronnen en worden door het bedrijf gebruikt voor het controleren van rapporten. Elke data-engineer moet bekend zijn met het ecosysteem van dataopslag en warehousing, en hoe de tools te bedienen.
#8. Presentatievaardigheden
Van data-engineers wordt soms verwacht dat ze hun onderzoek presenteren aan prominente stakeholders van het bedrijf nadat ze hun analyse hebben uitgevoerd. Weten hoe u meeslepend kunt zijn, door uit te leggen hoe uw technische gegevens helpen om het probleem van een bedrijf effectief op te lossen, verhoogt de kans op acties op basis van hun aanbevelingen.
#9. Databasesystemen
Databasebeheersystemen (DBMS) is een softwaretoepassing die wordt gebruikt om een database-interface te bieden voor het opslaan en ophalen van gevoelige informatie in een organisatie. Als data-engineer moet u weten hoe u dit systeem moet manipuleren om de vereiste standaard te bereiken die nodig is voor een organisatie waarvoor u gaat werken. Om dit te doen, moet u kennis hebben van databasesystemen zoals SQL en NoSQL.
#10. Gegevens-API's
API's zijn interfaces waarmee softwaretoepassingen toegang hebben tot gegevens en met elkaar kunnen communiceren voor een bepaalde taak. Een goed voorbeeld zijn de API's in webapplicaties. In webapplicaties zorgt API ervoor dat de front-end-functionaliteit kan communiceren met de back-end-gegevens. Deze API's worden door data-engineers in databases ingebouwd om zowel datawetenschappers als inlichtingenanalisten in staat te stellen vragen over de gegevens in deze systemen over te brengen.
#11. Automatisering en scripting
Data engineers hebben vaak te maken met enorme hoeveelheden data. Aangezien enorme hoeveelheden gegevens cruciaal zijn voor de datawetenschapper en het AI-team, is het essentieel om te weten hoe met dergelijke gegevens om te gaan. Om uw werk te optimaliseren en de beste waarde te krijgen, moet u in staat zijn om specifieke scripts te schrijven om repetitieve taken te automatiseren om de bestede tijd te verminderen. Daarom is het een zeer belangrijke vaardigheid voor elke data-engineer om te weten hoe je scripts schrijft en je werk automatiseert.
#12. Tijdbeheer
Als data engineer ben je verantwoordelijk voor veel werk. Elke activiteit moet binnen de tijd worden uitgevoerd. Weten wat het juiste moment is voor elke activiteit, maakt het gemakkelijker om comfortabel en zonder druk te werken. Tegelijkertijd vermindert het foutenpercentage en de efficiëntie in de organisatie.
#13. Amazon-webservices (AWS)
Amazon webservices (AWS) is een cloudprogramma dat programmeurs helpt creatiever en professioneler te worden in hun werk. Voor data-engineers stelt het kennen van de vorming en het ontwerp van een cloudgebaseerd raamwerk hen in staat om amazon webservices (AWS) te gebruiken om volledige geautomatiseerde gegevensstromen te ontwerpen. Hierdoor onderscheiden ze zich in een organisatie.
#14. Gegevensbeveiliging en -beheer
Hoewel data-engineers niet noodzakelijkerwijs verantwoordelijk zijn voor data governance. Maar ze moeten er ook voor zorgen dat systemen op de juiste plek staan voor gemakkelijke toegang tot gegevens en gebruikerscontrole. Het maken van de kennis van governance is ook van belang om data governance concepten beter te kunnen onderbouwen.
#15. Aanpassingsvermogen
Over het algemeen is aanpassingsvermogen een zeer aan te bevelen vaardigheid voor elk vakgebied. Men moet op een bepaald moment effectief omgaan met de verandering in de omgeving om de gewenste resultaten te krijgen. Data engineers ontbreken ook niet, dus het wordt door de organisatie geëist.
#16. Sterk werk etnisch
Organisaties willen niet dat medewerkers die naar hun werk komen, maar minimaal presteren. Ze verwachten van hun team dat ze zichzelf verantwoordelijk houden als onderdeel van het succes van het bedrijf en dat ze zo goed mogelijk moeten werken aan de opbouw van de organisatie. Data-engineers moeten op hun best werken om het succes van het bedrijf te helpen opbouwen en dit kan alleen mogelijk zijn met iemand met een sterke arbeidsethos.
#17. Realtime gegevensverwerking
Een andere belangrijke vaardigheid op het gebied van data-engineering is de kennis van real-time dataverwerkingstools voor datastreaming. Omdat er enorme hoeveelheden gegevens moeten worden verwerkt, is er een hoge taakcomplexiteit. Maar met real-time worden data sneller ontwikkeld en verwerkt in event streams. Enkele voorbeelden van deze real-time platformen zijn Kafka en Spark.
#18. Big Data-tools
Big Data zijn technologieën die worden gebruikt om enorme hoeveelheden gegevens in verschillende vormen te verwerken. Om een stukje informatie uit een grote set gegevens te halen, moeten data-ingenieurs de tools kennen die met big data kunnen omgaan. Een voorbeeld van zo'n tool is Apache Hadoop.
Apache Hadoop is een tool die werkt als een alles-in-één oplossing om data-engineers te helpen bij het oplossen van problemen die verband houden met big data. Het bestaat uit meerdere tools die clusters van machines gebruiken om een grote hoeveelheid gegevens in sets te verwerken terwijl ze als een enkele eenheid zitten.
Met kennis van Hadoop kan men eenvoudig grootschalige dataverwerkingsapplicaties maken die gebruikt kunnen worden voor het extraheren van data.
Wat is het salaris van een Data Engineer in 2023?
Data-engineers zijn goedbetaalde werknemers in elke organisatie vanwege hun expertise in hun werk. Een data-engineer verdient in de VS een gemiddeld jaarsalaris van ongeveer $ 124,210. Ondertussen kunnen data-engineers ook een gemiddelde aanvullende vergoeding van $ 26,370 op hun salaris krijgen. Maar de totale vergoeding die de data-engineer op zijn salaris kan krijgen, is $ 150,581.
Wat is er nodig om Data Engineer te worden?
U kunt een succesvolle carrière in data-engineering beginnen of voortzetten met de juiste mix van vaardigheden en kennis. Een bachelor in informatica of een vergelijkbaar onderwerp is gangbaar onder data-engineers. Door een diploma te behalen, kun je de basis leggen voor de informatie die je nodig hebt in deze snel veranderende sector. Overweeg een masteropleiding te volgen om je carrière vooruit te helpen en toegang te krijgen tot mogelijk hogerbetaalde functies.
Afgezien van het behalen van een diploma, zijn er een aantal andere stappen die u kunt nemen om uzelf te positioneren voor succes.
#1. Verbeter uw vaardigheden op het gebied van data-engineering.
Leer als startpunt voor een carrière in datawetenschap de principes van cloud computing, codeervaardigheden en database-architectuur.
- Codeertaalvaardigheid is vereist voor dit beroep, dus overweeg om cursussen te volgen om je vaardigheden op te doen en te oefenen. SQL, NoSQL, Python, Java, R en Scala zijn voorbeelden van populaire programmeertalen.
- databanken, zowel relationeel als niet-relationeel behoren tot de meest gebruikte methoden voor gegevensopslag. U moet goed geïnformeerd zijn over relationele en niet-relationele databases, evenals over hoe ze werken.
- ETL-systemen (extraheren, transformeren en laden): ETL is het proces van het verplaatsen van gegevens uit databases en andere bronnen naar een enkele repository, zoals een datawarehouse. Veelgebruikte ETL-tools zijn Xplenty, Stitch, Alooma en Talend.
- Gegevens opslag: Niet alle soorten gegevens, vooral massieve gegevens, moeten op dezelfde manier worden bewaard. U wilt bijvoorbeeld weten wanneer u een datalake of een datawarehouse moet gebruiken bij het maken van dataoplossingen voor een bedrijf.
- Automatisering en scripting: Omdat organisaties zoveel gegevens kunnen verzamelen, is automatisering een essentieel aspect van het werken met big data. Om herhaalde processen te automatiseren, moet u scripts kunnen ontwikkelen.
- Machine leren: Hoewel datawetenschappers meer bezig zijn met machine learning, zal het begrijpen van de fundamentele ideeën u helpen de eisen van datawetenschappers aan uw team beter te begrijpen.
Lees ook: Machine Learning: alles wat u moet weten over machine learning
- Big data-tools: Data engineers werken niet alleen met traditionele data. Ze zijn vaak verantwoordelijk voor het beheer van grote hoeveelheden gegevens. Hadoop, MongoDB en Kafka zijn enkele populaire tools en technologieën die veranderen en per bedrijf verschillen.
- Cloud computing: Aangezien bedrijven steeds vaker fysieke servers inruilen voor cloudservices, moet u cloudopslag en cloudcomputing begrijpen. Beginners moeten kijken naar Amazon Web Services (AWS) of Google Cloud.
Hoewel sommige bedrijven speciale teams voor gegevensbeveiliging hebben, zijn veel gegevensingenieurs nog steeds belast met het veilig beheren en opslaan van gegevens om verlies of diefstal te voorkomen.
#2. Certificering verkrijgen.
Een certificering kan uw vaardigheden certificeren voor toekomstige werkgevers, en studeren voor een certificeringsexamen is een geweldige kans om uw kennis en vaardigheden uit te breiden. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer en Google Cloud Certified Professional Data Engineer zijn allemaal opties.
Bekijk verschillende vacatures om te zien voor welke functies u zou kunnen solliciteren. Als u merkt dat een specifieke certificering regelmatig als vereist of aanbevolen wordt vermeld, is dit een fantastische plek om te beginnen.
#3. Maak een data-engineering projectportfolio.
Een portfolio wordt vaak gebruikt bij het zoeken naar een baan om uw capaciteiten te demonstreren aan recruiters, rekruteringsmanagers en toekomstige werkgevers.
Een portfoliowebsite (gemaakt met een service zoals Wix of Squarespace) kan worden gebruikt om data-engineertaken te uploaden die u zelfstandig of als onderdeel van de klas hebt uitgevoerd. Je kunt je werk ook uploaden naar het gedeelte Projecten van je LinkedIn-profiel of naar een site zoals GitHub, die beide gratis alternatieven zijn voor een zelfstandige portfoliosite.
Verbeter uw big data-vaardigheden met een begeleid project dat klaar is voor een portfolio en minder dan twee uur in beslag neemt. Hier zijn enkele opties om aan de slag te gaan zonder programmadownloads:
- Maak uw eerste NoSQL-database met behulp van MongoDB en Compass Database Design met SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench wordt gebruikt om databases te maken en te modelleren.
#4. Begin met een lage positie.
Veel data-engineers beginnen hun carrière in instapfuncties, zoals business intelligence-analisten of databasebeheerders. Naarmate je meer ervaring opdoet, kun je nieuwe vaardigheden leren en in aanmerking komen voor meer geavanceerde functies.
Wat zijn de verantwoordelijkheden van de Data Engineer?
Een data-engineer is verantwoordelijk voor:
- Verzamelen, beheren en omzetten van ruwe data in informatie.
- Interpretatie en evaluatie van bedrijfsdoelstellingen.
- Analyseren van data en het maken van rapportages over de gegeven resultaten.
- Bouwen van algoritmen en benodigde prototypes.
- Ontwikkeling van tools en programma's voor een goede analyse.
- l Effectief communiceren met datawetenschappers voor betere resultaten bij werkprojecten.
Doen data-ingenieurs aan codering?
Ja, data-engineers coderen. U moet de juiste kennis hebben van het coderen van programmeertalen om data-engineer te worden.
Is data-engineering een goede carrière?
De wereld groeit zo snel met zoveel informatie die is verwerkt uit ruwe data. Voor zover deze gegevens altijd beschikbaar zijn om te worden verwerkt, zal er altijd veel vraag zijn naar data-engineers. Kiezen voor data engineering zou in de toekomst voor iedereen een goede carrière zijn.
Conclusie
Data-engineering is een zeer belangrijke carrière en de toename van cloudgebaseerde services blijft meer eisen stellen aan data-engineers. Je hoeft niet per se een expert te zijn in alle vaardigheden, je hoeft alleen maar de basiskennis van deze vaardigheden op te doen en je ervaring te richten op het oplossen van echte problemen die je talenten aan de wereld laten zien.
Gerelateerde artikelen
- TECHNISCHE INGENIEUR: Betekenis, taken, salaris, vaardigheden en sollicitatievraag
- IT CARRIÈRE: Betekenis, pad, hoe te beginnen, salaris en beste carrière
- ENGINEERING MANAGER: Definitie, Taken, Salaris, Software & Sollicitatievragen
- Sales Engineer: Functieomschrijving, Vaardigheden & Salaris Geüpdatet! (ONS)
Referenties
