Dit artikel is gericht op het onderzoeken van de rol van een grote gegevens ingenieur, hoe gegevens worden verzameld, verwerkt, opgeslagen en geanalyseerd, en geeft u een beter idee of deze carrière al dan niet geschikt voor u is.
Wat zijn big data?
De term "big data" verwijst naar extreem grote hoeveelheden operationele, product- en klantgegevens, doorgaans in de orde van terabytes en petabytes. Bovendien kunnen big data-analyses worden gebruikt om nalevings- en regelgevingsrisico's te verminderen, belangrijke bedrijfs- en operationele use-cases te verbeteren en geheel nieuwe inkomstenbronnen te genereren.
De volgende lijst met gegevensbronnen:
- POS (point-of-sale) transacties en creditcards;
- digitale transacties;
- engagementen op sociale media;
- engagementen met smartphones en mobiele apparaten; En
- metingen van sensoren geproduceerd door het Internet of Things (IoT).
Big data kunnen inzicht geven in zaken als:
- optimaliseren van belangrijke operationele en zakelijke use cases;
- het verkleinen van het risico op het niet naleven van regelgeving;
- netto nieuwe inkomstenbronnen genereren; En
- het creëren van onderscheidende, meeslepende klantervaringen.
Wat is een Big Data-ingenieur?
Een big data engineer is een specialist die verantwoordelijk is voor het creëren, onderhouden, testen, evalueren en onderhouden van de data voor een bedrijf. Zeer grote datasets worden big data genoemd. Grote hoeveelheden gegevens worden vaak verzameld door bedrijven in het economische systeem terwijl ze hun dagelijkse activiteiten uitvoeren.
Bovendien kunnen big data ongelooflijk nuttig zijn voor bedrijven om de productiviteit, winstgevendheid en schaalbaarheid te verhogen, mits correct gebruikt. Maar zonder een big data-engineer om systemen te creëren om gegevens te verzamelen, te onderhouden en te extraheren, zijn de big data van een bedrijf nutteloos. Daarom zijn big data-ingenieurs uiteindelijk verantwoordelijk voor het helpen van bedrijven bij het beheren van hun big data.
Wat doet een Big Data-ingenieur?
De verantwoordelijkheid van een big data engineer is het creëren, onderhouden en garanderen van een big data omgeving die klaar is voor productie. De omgeving waarin deze rol opereert, omvat architectuur, technologische normen, open-sourceopties, evenals procedures voor gegevensbeheer en gegevensvoorbereiding. Big data-ingenieurs voeren doorgaans alle volgende taken uit:
- Ontwerpen, bouwen en onderhouden van systemen voor het verwerken van grote hoeveelheden data. Deze verzamelt informatie uit verschillende bronnen, al dan niet gestructureerd.
- Gegevens moeten worden bewaard in een datameer of -magazijn.
- Gebruik transformaties en algoritmen voor gegevensverwerking om onbewerkte gegevens te verwerken en vooraf gedefinieerde gegevensstructuren te produceren. Bovendien plaatsen ze de resultaten in een datameer of magazijn voor latere verwerking.
- Zet verschillende gegevens door middel van transformatie en integratie in een schaalbare gegevensrepository (zoals een datawarehouse, datalake of cloud).
- Herken de verschillende tools, technieken en algoritmen die worden gebruikt bij gegevenstransformatie.
- Implementeer bedrijfslogica en technische processen om de verzamelde gegevens om te zetten in inzichtelijke en bruikbare informatie. Voor operationeel en zakelijk gebruik moeten deze gegevens voldoen aan de vereisten voor kwaliteit, governance en compliance om betrouwbaar te zijn.
- Begrijp het onderscheid tussen datarepository-structuren, Massively Parallel Processing (MPP)-databases en hybride clouds, evenals operationele en beheeropties.
- Datapijplijnen moeten worden geanalyseerd, vergeleken en verbeterd. Innovatie in design patterns, data lifecycle design, data ontology alignment, geannoteerde datasets en elastische zoektechnieken zijn enkele voorbeelden hiervan.
- Bereid geautomatiseerde datapijplijnen voor om de gegevens om te zetten en in ontwikkelings-, kwaliteitsborgings- en productieomgevingen in te voeren.
- Het creëren en in gebruik nemen van softwaresystemen.
- Systemen opzetten voor het verzamelen en verwerken van gegevens.
- Extractie, transformatie en laden (het ETL-proces).
- Het bouwen van data-architecturen die voldoen aan de zakelijke behoeften.
- Nieuwe benaderingen onderzoeken voor het verzamelen van belangrijke gegevens en het verbeteren van de kwaliteit ervan.
- Het ontwikkelen van gestructureerde data-oplossingen met een verscheidenheid aan tools en programmeertalen.
- Informatie uit verschillende bronnen halen om effectieve bedrijfsmodellen te creëren.
- Samenwerken met andere teams, datawetenschappers en analisten.
Hoe word je een Big Data-ingenieur
Om big data engineer te worden, moeten de meeste mensen een aantal stappen doorlopen.
#1. Een diploma behalen:
Een diploma in informatica, statistiek of bedrijfskunde Data analytics is vereist om de technische vaardigheden te beheersen die nodig zijn om een big data engineer te worden. Voor deze functies, die beheersing van codering, statistiek en gegevens vereisen, eist de meerderheid van de werkgevers een bachelordiploma.
#2. Werkervaring opdoen:
Een belangrijke kwalificatie om big data engineer te worden is ervaring. Bovendien kun je ervaring opdoen door freelancen, stages, zelfstandig oefenen of werken in aanverwante gebieden. Uw kansen op een baan als big data engineer nemen toe met ervaring.
#3. Certificeringen behalen:
Om een baan als big data engineer te krijgen, kunnen professionele certificeringen ook erg nuttig zijn. Voor die aspirant-big data-ingenieurs kan een van de volgende certificeringen nuttig zijn:
- Cloudera Certified Professional (CCP) Data-ingenieur
- Gecertificeerde Big Data Professional (CBDP)
- Google Cloud gecertificeerde professionele data-engineer
- IBM's Data Science Professional-certificaat
De 10 beste tools voor data-engineers
#1. Python:
Python is een populaire programmeertaal op het gebied van data-engineering en wordt voor veel verschillende dingen gebruikt, zoals het maken van datapijplijnen, ETL-frameworks, interactie met API's, automatisering van processen en data-munging.
Bovendien is Python een essentiële optie voor meer dan tweederde van de vacatures voor data-engineers vanwege de eenvoudige syntaxis en de overvloed aan bibliotheken van derden, die ontwikkelingstijd en -kosten verminderen.
#2. SQL:
SQL is essentieel voor data-engineers omdat het het mogelijk maakt om herbruikbare datastructuren te creëren, complexe query's uit te voeren en bedrijfslogica te modelleren. Bovendien maakt het het gemakkelijker om gegevens te openen, in te voegen, bij te werken, te manipuleren en te wijzigen met behulp van verschillende methoden.
#3. PostgreSQL:
De meest gebruikte open-source relationele databank in de wereld is PostgreSQL, dat een levendige gemeenschap en een compact, aanpasbaar en krachtig ontwerp heeft. Bovendien is het perfect voor data-engineering-workflows omdat het ingebouwde functies, een grote datacapaciteit en betrouwbare integriteit heeft.
#4. MongoDB:
MongoDB is een populaire NoSQL-database die op grote schaal gestructureerde en ongestructureerde gegevens verwerkt. Het is gebruiksvriendelijk, zeer flexibel en biedt functies zoals gedistribueerde sleutel-waarde-archieven, documentgeoriënteerde NoSQL en MapReduce-berekening. Bovendien is MongoDB ideaal voor het verwerken van grote datavolumes en het behouden van functionaliteit terwijl horizontale schaal mogelijk is.
#5. Apache vonk:
Bedrijven moeten gegevens snel vastleggen en beschikbaar maken. Apache Spark is een populaire implementatie van Stream Processing, waarmee realtime query's van continue gegevensstromen mogelijk zijn. Bovendien ondersteunt het meerdere programmeertalen, maakt het gebruik van in-memory caching en optimaliseert het de uitvoering van query's.
#6. Apache Kafka:
Apache Kafka is een open-source platform voor het streamen van evenementen met verschillende toepassingen, waaronder gegevenssynchronisatie, berichtenuitwisseling en realtime streaming, populair voor ELT-pijplijnen en gegevensverzameling.
#7. Amazone roodverschuiving:
Een goed voorbeeld van hoe moderne data-infrastructuren verder zijn gegaan dan opslagfuncties, is Amazon Redshift. Bovendien maakt het het gebruik van standaard SQL eenvoudiger om gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens uit datalakes, operationele databases en datawarehouses op te vragen en te combineren.
#8. Sneeuwvlok:
Snowflake is een cloudgebaseerd platform voor datawarehousing dat opslag, computers, tools van derden en het klonen van gegevens biedt. Bovendien stroomlijnt het data-engineeringactiviteiten door gegevens op te nemen, te transformeren en te leveren voor diepere inzichten, waardoor data-engineers zich kunnen concentreren op andere waardevolle taken.
#9. Amazone Athene:
Amazon Athena is een interactieve querytool voor het analyseren van ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde gegevens die zijn opgeslagen in Amazon S3 met behulp van standaard SQL. Bovendien kunnen data-engineers en SQL-geschoolde personen snel grote datasets analyseren dankzij hun serverloze aard, waardoor infrastructuurbeheer en complexe ETL-taken niet meer nodig zijn.
#10. Apache-luchtstroom:
Databeheer tussen teams is een uitdaging voor hedendaagse dataworkflows. Workflows worden gestroomlijnd, repetitieve taken worden geautomatiseerd en tools voor taakorkestratie en planning, zoals Apache Airflow, helpen gegevenssilo's te elimineren. Deze tool is een favoriet onder de gegevens ingenieurs omdat het een rijke interface biedt voor visualisatie, voortgangsbewaking en probleemoplossing.
Hoe moeilijk is big data-engineering?
Om eerlijk te zijn kan een data-engineer een uitdaging zijn. Maar als je eenmaal de essentiële vaardigheden onder de knie hebt en je eerste positie hebt veiliggesteld, zul je veel vrijheid hebben om je ideale positie vorm te geven. Zelden krijg je te horen welke tools je moet gebruiken en beslis je zelf waar je aan werkt en wanneer.
Is werken als Big Data Engineer een goede carrière?
Data engineering is een lucratief beroep. Volgens Glassdoor is het gemiddelde salaris in de VS ongeveer $ 115,000, maar sommige data-engineers verdienen tot $ 170,000 per jaar.
Is Big Data moeilijk te leren?
Data science is een breed veld dat in eerste instantie overweldigend lijkt. De vaardigheden die nodig zijn voor big data kunnen sneller en effectiever worden geleerd met doorzettingsvermogen, focus en een solide leerroutekaart.
Vereist data-engineering veel wiskunde?
Wiskunde is een groot onderdeel van datawetenschap. Data engineers richten zich daarentegen vooral op de technische aspecten van het maken van datapijplijnen. Het feit dat beide rollen met big data te maken hebben, is wat hen verenigt. Er is vaak een groot team nodig om met big data te werken.
Coderen Big Data Engineers?
Coderen is een noodzakelijke vaardigheid voor data-engineers, net als voor andere data science-functies. Naast SQL worden andere programmeertalen door data-engineers gebruikt voor verschillende taken. Python is ongetwijfeld een van de beste programmeertalen voor data-engineering, hoewel er nog veel meer zijn.
Vereist Big Data codering?
Codeerexpertise is van oudsher noodzakelijk voor data science-posities, en de meeste huidige datawetenschappers met ervaring gebruiken het nog steeds. Maar naarmate het gebied van datawetenschap evolueert, kunnen mensen dankzij nieuwe technologieën nu grote dataprojecten uitvoeren zonder code te schrijven.
Wat is de taakomschrijving van een Big Data Engineer?
Er is een big data-engineer nodig om de Big Data-oplossingen van een bedrijf te ontwikkelen en te beheren, inclusief het ontwerpen van tools, het implementeren van ELT-processen, het samenwerken met ontwikkelingsteams, het bouwen van cloudplatforms en het onderhouden van productiesystemen.
Bovendien heb je diepgaande kennis van Hadoop-technologieën, uitstekende projectmanagementvaardigheden en geavanceerd probleemoplossend vermogen nodig om te slagen als big data-engineer. Een eersteklas big data-engineer is op de hoogte van de vereisten van het bedrijf en implementeert schaalbare data-oplossingen om aan zowel de huidige als toekomstige behoeften te voldoen.
Wat is de Salaris Big Data Engineer?
Big data-ingenieurs verdienen volgens ZipRecruiter een gemiddeld salaris van meer dan $ 130,000. Big data-engineers met uitgebreide ervaring en in de latere stadia van hun carrière kunnen aanzienlijk meer verdienen. Degenen die nieuw zijn in de branche en geen significante ervaring hebben, kunnen echter verwachten dat ze minder geld verdienen.
Vacatures Big Data Engineer
Hier zijn een paar voorbeelden van big data-jobs om over na te denken:
#1. Big Data-tester:
Gemiddeld salaris: $ 33,000 per jaar
Een kwaliteitsborgingsanalist (QA) en een big data-tester zijn vergelijkbaar. Ze evalueren dataplannen om te helpen bij de distributie van datagerelateerde goederen. Bovendien kunnen ze testscripts en scripts voor gegevensuitvoering maken, uitvoeren en analyseren. Big data-testers specificeren en bewaken ook QA-statistieken, zoals testresultaten en het aantal defecten.
#2. Technisch Recruiter:
Gemiddeld salaris: $ 54,000 per jaar
Een technische recruiter helpt bedrijven bij het bepalen van hun wervingsbehoeften en het vinden van kandidaten voor big data-posities. Daarnaast zoeken ze kandidaten op de markt om te screenen, te interviewen en aan te nemen. Het wervingsproces kan ook baat hebben bij de hulp van technische recruiters.
#3. Databasebeheerder:
Gemiddeld salaris: $ 65,000 per jaar
Databasemanagers zijn technisch getalenteerde individuen met een brede kennis van databasetechnologie. Zij nemen het projectmanagement voor hun rekening en onderhouden de database-omgeving. Bovendien behandelt een databasemanager vaak verschillende algemene managementverantwoordelijkheden, waaronder het beheren van personeelsproblemen, het leiden van het datateam en het aanpassen van budgetten.
#4. Data-analist:
Gemiddeld salaris: $ 74,000 per jaar
Data-analisten zijn mensen die datasystemen analyseren en problemen oplossen. Ze ontwerpen vaak geautomatiseerde tools die databases doorzoeken op gegevens. Data-analisten werken alleen of in groepen en stellen regelmatig rapporten op.
#5. Big Data-ontwikkelaar:
Gemiddeld salaris: $ 83,668 per jaar
Net als een softwareontwikkelaar creëert een big data-ontwikkelaar gegevens. Ze voltooien het programmeren en coderen van applicaties en maken en gebruiken pijplijnen die gegevens extraheren, transformeren en laden tot een eindproduct.
Daarnaast kan een ontwikkelaar ook helpen bij de ontwikkeling van schaalbare, krachtige webservices voor het bijhouden van gegevens. Om efficiëntere methoden te ontwikkelen, onderzoeken enkele big data-ontwikkelaars ook nieuwe benaderingen van zaken als het opslaan of verwerken van gegevens.
#6. Adviseur gegevensbeheer:
Gemiddeld salaris: $ 95,000 per jaar
Een data governance consultant creëert kaders om het gebruik van data te borgen en te beheersen. Dit omvat het hebben van invloed op de manier waarop data-assets worden verzameld, beheerd, gebruikt en gearchiveerd. Daarnaast houden ze toezicht op praktijken en regelgeving en garanderen ze dat het datagebruik voldoet aan de gestelde normen.
#7. Database Administrator:
Gemiddeld salaris: $ 96,000 per jaar
De dagelijkse werking van een databaserecord wordt beheerd door databasebeheerders. Dit houdt in dat u databaseback-ups bewaart en ervoor zorgt dat de database stabiel is. Daarnaast worden updates en aanpassingen aan databases ook uitgevoerd door databasebeheerders.
#8. Beveiligingstechnicus:
Gemiddeld salaris: $ 107,000 per jaar
IT heeft beveiligingstechnici nodig om de blootstelling aan bedrijfsrisico's te verminderen. Voor computernetwerken ontwikkelen ze meerlaagse verdedigingsprotocollen, zoals het installeren van firewalls en het in de gaten houden en reageren op inbraakpogingen. Bovendien evalueren beveiligingstechnici beveiligingssystemen om problemen op te sporen en testplannen voor software-updates te ontwikkelen en uit te voeren.
#9. Data scientist:
Gemiddeld salaris: $ 122,000 per jaar
Datawetenschappers werken nauw samen met de bedrijfsvoering van bedrijven. Bovendien verzamelen, onderzoeken en interpreteren ze gegevens en presenteren ze vervolgens hun conclusies aan bedrijfsleiders. Datawetenschappers geven advies aan bedrijven om hen te helpen bij het nemen van beslissingen op basis van hun bevindingen en trends.
#10. Gegevensarchitect:
Gemiddeld salaris: $ 130,000 per jaar
Om bedrijfsstrategieën en database-oplossingen te ontwikkelen, combineren data-architecten hun inventiviteit met een uitgebreid begrip van database-ontwerp. Om het bedrijf te helpen zijn doelen te bereiken, werken ze bovendien samen met data-engineers om data-workflows te ontwikkelen. Nieuwe database-prototypes worden ook gemaakt en geëvalueerd door een data-architect.
Gerelateerde artikelen:
DATA SCIENTIST SALARIS: gemiddelde datawetenschappers betalen 2023
Database en datawarehouse: wat is het verschil?
GEGEVENSSTANDAARDISATIE: definitie, proces en waarom het ertoe doet
Referenties:
