No passado, os dados eram vistos apenas tradicionalmente. Mas com o tempo, seu escopo se tornou amplo trazendo campos relacionados a dados. Esses campos começaram a sofrer algumas mudanças que trouxeram um foco no gerenciamento de dados. O gerenciamento exigia um conjunto qualificado de pessoas que pudessem estabelecer as bases de um banco de dados, dando origem ao papel dos engenheiros de dados em nosso mundo atual. Um engenheiro de dados é responsável pelo desenvolvimento e manutenção do banco de dados. Eles fazem uso de técnicas e implementações de banco de dados para construir arquiteturas criativas. Eles também realizam testes em intervalos regulares para garantir o bom funcionamento dos programas sem problemas.
Os engenheiros de dados também oferecem suporte aos cientistas de dados para melhorar a qualidade dos dados.
O que é um Engenheiro de Dados?
Um engenheiro de dados é alguém que organiza dados específicos de vastos recursos, por meio da prática de projetar e construir sistemas que coletam, armazenam e analisam esses dados em uma proporção específica.
O que são habilidades de engenheiro de dados?
Essas são as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de dados. São habilidades importantes, pois ajudam a criar uma melhor compreensão de uma carreira de engenharia de dados.
Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de dados
#1. Codificação
A codificação é o meio pelo qual os humanos se comunicam com os computadores. É um conjunto de instruções que diz aos computadores o que fazer, como se comportar e quais ações devem ser executadas. Como engenheiro de dados, você deve ter boas habilidades de codificação para trabalhar perfeitamente com várias linguagens de programação relacionadas à ciência de dados. Existem inúmeras linguagens de programação, mas as mais comuns são Java, Python e R. Agora, essas linguagens não apenas ajudam a entender como usar sistemas de banco de dados adequados, mas também a usar sistemas distribuídos com eficiência.
#2. Habilidades de comunicação
Como engenheiro de dados, você precisa ser capaz de comunicar suas ideias, sugestões e recursos de forma eficaz com os colegas do projeto. Embora especialistas em dados, como cientistas de dados e arquitetos, geralmente trabalhem de mãos dadas com o engenheiro de dados, você também precisa comunicar suas ideias com outros colegas sem nenhum conhecimento técnico.
#3. Conhecimento de sistemas operacionais
Os engenheiros de dados geralmente são responsáveis por selecionar o sistema operacional (SO) correto para gerenciar outros programas aplicativos. Só se pode saber o sistema operacional correto a ser usado se for dado o conhecimento adequado. Portanto, ter pleno conhecimento de sistemas operacionais como Apple macOS e Microsoft Windows é muito importante para quem quer ser um engenheiro de dados.
#4. Análise de dados
Um engenheiro de dados precisa aplicar estatísticas sistemáticas e lógicas ao avaliar dados. Ter uma compreensão do software analítico como o Hbase ajuda a fornecer soluções para tarefas importantes depois que os dados necessários são coletados.
#5. Compreensão básica da linguagem de máquina
O estudo de linguagens de máquina é o foco principal do cientista de dados, embora o engenheiro de dados também trabalhe lado a lado com o cientista. É necessário ter, pelo menos, o conhecimento básico de linguagens de máquina para trabalhar efetivamente com o cientista de dados em um projeto. Além disso, também serve como uma vantagem ter tal conhecimento, pois o torna um ativo valioso para a empresa ou projeto.
#6. Habilidades de pensamento crítico
A capacidade de examinar cuidadosamente os problemas e criar soluções que não sejam apenas eficazes, mas produtivas é sempre necessária para a maioria dos projetos. Ter essa vantagem como engenheiro de dados é de grande valia, pois na maioria das vezes você terá que criar soluções que ainda não existem. Tornar a capacidade de pensar criativamente de importância fundamental.
#7. Armazenamento de dados
Os data warehouses armazenam uma grande quantidade de dados passados e recentes para análise regular. Esses dados são obtidos de diferentes fontes e utilizados pela empresa para checagem de relatórios. Todo engenheiro de dados precisa estar familiarizado com o ecossistema de armazenamento e armazenamento de dados e como operar as ferramentas.
#8. Habilidades de apresentação
Às vezes, espera-se que os engenheiros de dados apresentem suas pesquisas a partes interessadas proeminentes da empresa após a realização de uma análise. Saber ser convincente, explicando como seus dados técnicos ajudam a resolver o problema de uma empresa aumenta efetivamente as chances de ações em suas recomendações.
#9. Sistemas de banco de dados
Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um aplicativo de software usado para fornecer uma interface de banco de dados para armazenamento e recuperação de informações confidenciais em uma organização. Como engenheiro de dados, você deve saber como manipular esse sistema para atingir o padrão exigido por uma organização para a qual você trabalhará. Para fazer isso, você precisa conhecer sistemas de banco de dados, como SQL e NoSQL.
#10. APIs de dados
APIs são interfaces que permitem que aplicativos de software acessem dados e se comuniquem entre si para uma determinada tarefa. Um bom exemplo são as APIs em aplicações web. Em aplicativos da Web, a API permite que a funcionalidade de front-end interaja com os dados de back-end. Essas APIs são incorporadas aos bancos de dados por engenheiros de dados para permitir que cientistas de dados e analistas de inteligência transmitam consultas sobre os dados desses sistemas.
#11. Automação e Scripts
Os engenheiros de dados geralmente precisam lidar com grandes quantidades de dados. Como dados enormes são cruciais para o cientista de dados e a equipe de IA, saber como lidar com esses dados é vital. Para otimizar seu trabalho e obter o melhor valor, é preciso ser capaz de escrever scripts específicos para automatizar tarefas repetitivas para reduzir o tempo gasto. Portanto, saber escrever scripts e automatizar seu trabalho é uma habilidade muito importante para qualquer engenheiro de dados.
#12. Gestão do Tempo
Sendo um engenheiro de dados, você é responsável por muito trabalho. Cada atividade tem que ser feita dentro do tempo que lhe é dado. Saber o tempo certo para cada atividade facilita trabalhar confortavelmente e sem pressão. Ao mesmo tempo, reduz a taxa de erro e eficiência na organização.
#13. Amazon Web Services (AWS)
Amazon web services (AWS) é um programa em nuvem que ajuda os programadores a se tornarem mais criativos e profissionais em seu trabalho. Para os engenheiros de dados, conhecer a formação e o design de uma estrutura baseada em nuvem permite que eles usem os serviços da web da Amazon (AWS) para projetar fluxos de dados automatizados completos. Isso faz com que eles se destaquem em uma organização.
#14. Segurança e governança de dados
Embora os engenheiros de dados não sejam necessariamente responsáveis pela governança de dados. Mas eles também precisam garantir que os sistemas estejam no lugar certo para facilitar o acesso aos dados e o controle do usuário. Tornar o conhecimento de governança também é importante para colocar melhor suporte aos conceitos de governança de dados.
#15. Adaptabilidade
Em geral, a adaptabilidade é uma habilidade altamente recomendada para qualquer campo. É preciso trabalhar de forma eficaz com a mudança no ambiente circundante em qualquer ponto no tempo para obter os resultados desejados. Os engenheiros de dados também não estão ausentes, por isso é exigido pela organização.
#16. Forte Trabalho Étnico
As organizações não querem ver os funcionários que vêm trabalhar fazendo apenas o mínimo. Eles esperam que sua equipe se responsabilize como parte do sucesso da empresa, exigindo que eles trabalhem com o melhor de suas habilidades na construção da organização. Os engenheiros de dados precisam dar o melhor de si para ajudar a construir o sucesso da empresa e isso só é possível com uma forte ética de trabalho.
#17. Processamento de dados em tempo real
Outra habilidade importante de engenharia de dados é o conhecimento de ferramentas de processamento de dados em tempo real para streaming de dados. Tendo que processar grandes quantidades de dados, há uma alta complexidade da tarefa. Mas com o tempo real, os dados são desenvolvidos e processados mais rapidamente em fluxos de eventos. Alguns exemplos dessas plataformas de tempo real são Kafka e Spark.
#18. Ferramentas de Big Data
Big Data são tecnologias usadas para lidar com grandes quantidades de dados disponíveis em diferentes formas. Para recuperar uma informação de um grande conjunto de dados, os engenheiros de dados precisam conhecer as ferramentas que podem lidar com big data. Um exemplo dessa ferramenta é o Apache Hadoop.
O Apache Hadoop é uma ferramenta que funciona como uma solução completa para ajudar os engenheiros de dados a resolver problemas associados a big data. É composto por várias ferramentas, que usam clusters de máquinas para permitir que uma grande quantidade de dados em conjuntos seja processada em uma única unidade.
Com o conhecimento do Hadoop, pode-se criar facilmente aplicativos de processamento de dados em larga escala que podem ser usados para extrair dados.
Qual é o salário de um engenheiro de dados em 2023?
Os engenheiros de dados são funcionários bem pagos em qualquer organização devido à sua experiência em seu trabalho. Um engenheiro de dados ganha um salário médio anual de cerca de US$ 124,210 nos EUA. Enquanto isso, os engenheiros de dados também podem obter uma remuneração adicional média de $ 26,370 em seu salário. Mas a remuneração total que o engenheiro de dados pode obter com seu salário é de US$ 150,581.
O que é preciso para se tornar um engenheiro de dados?
Você pode iniciar ou avançar em uma carreira de sucesso em engenharia de dados com a combinação correta de habilidades e conhecimentos. Um diploma de bacharel em ciência da computação ou um assunto semelhante é comum entre os engenheiros de dados. Ao concluir um curso, você pode estabelecer as bases para as informações necessárias neste setor em rápida mudança. Considere buscar um mestrado para avançar em sua carreira e obter acesso a cargos possivelmente mais bem pagos.
Além de obter um diploma, há uma série de outras etapas que você pode seguir para se posicionar para o sucesso.
#1. Melhore suas habilidades de engenharia de dados.
Como ponto de partida para uma carreira em ciência de dados, aprenda os princípios da computação em nuvem, habilidades de codificação e arquitetura de banco de dados.
- Proficiência em linguagem de codificação é necessário para esta profissão, então considere frequentar cursos para adquirir e praticar suas habilidades. SQL, NoSQL, Python, Java, R e Scala são exemplos de linguagens de programação populares.
- Bancos de dados, relacionais e não relacionais, estão entre os métodos de armazenamento de dados mais usados. Você deve ter conhecimento sobre bancos de dados relacionais e não relacionais, bem como sobre como eles funcionam.
- Sistemas ETL (extrair, transformar e carregar): ETL é o processo de mover dados de bancos de dados e outras fontes para um único repositório, como um data warehouse. As ferramentas ETL comumente usadas incluem Xplenty, Stitch, Alooma e Talend.
- Armazenamento de dados: Nem todos os tipos de dados, especialmente os massivos, devem ser mantidos da mesma maneira. Você desejará saber quando empregar um data lake versus um data warehouse, por exemplo, ao criar soluções de dados para uma corporação.
- Automação e script: Como as organizações podem coletar muitos dados, a automação é um aspecto vital do trabalho com big data. Para automatizar processos repetidos, você precisa ser capaz de desenvolver scripts.
- Aprendizado de máquina: Embora os cientistas de dados estejam mais preocupados com o aprendizado de máquina, entender as ideias fundamentais ajudará você a entender melhor as demandas dos cientistas de dados em sua equipe.
Leia também: Aprendizado de máquina: tudo o que você precisa saber sobre aprendizado de máquina
- Ferramentas de big data: Os engenheiros de dados não trabalham apenas com dados tradicionais. Eles são frequentemente responsáveis pelo gerenciamento de grandes quantidades de dados. Hadoop, MongoDB e Kafka são algumas ferramentas e tecnologias populares que estão mudando e diferem por empresa.
- Computação em nuvem: À medida que as empresas trocam cada vez mais servidores físicos por serviços em nuvem, você precisará compreender o armazenamento em nuvem e a computação em nuvem. Os iniciantes devem procurar Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud.
Embora algumas empresas possam ter equipes de segurança de dados dedicadas, muitos engenheiros de dados ainda têm a tarefa de gerenciar e armazenar dados com segurança para evitar perda ou roubo.
#2. Obter certificação.
Uma certificação pode certificar suas habilidades para futuros empregadores, e estudar para um exame de certificação é uma ótima oportunidade para expandir seus conhecimentos e habilidades. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer e Google Cloud Certified Professional Data Engineer são opções.
Examine vários anúncios de emprego para ver quais posições você poderia estar interessado em se candidatar. Se você perceber que uma certificação específica é listada regularmente como necessária ou recomendada, é um ótimo lugar para começar.
#3. Crie um portfólio de projetos de engenharia de dados.
Um portfólio é freqüentemente usado em buscas de emprego para demonstrar suas habilidades para recrutadores, gerentes de contratação e futuros empregadores.
Um site de portfólio (criado usando um serviço como Wix ou Squarespace) pode ser usado para carregar tarefas de engenharia de dados que você realizou de forma independente ou como parte da classe. Como alternativa, você pode enviar seu trabalho para a seção Projetos do seu perfil do LinkedIn ou para um site como o GitHub, ambos alternativas gratuitas para um site de portfólio independente.
Melhore suas habilidades de big data com um projeto guiado pronto para portfólio que leva menos de duas horas para ser concluído. Aqui estão algumas opções para você começar sem downloads de programas:
- Crie seu primeiro banco de dados NoSQL usando o MongoDB e o Compass Database Design com o SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench é usado para criar e modelar bancos de dados.
#4. Comece com uma posição de baixo nível.
Muitos engenheiros de dados começam suas carreiras em cargos básicos, como analistas de inteligência de negócios ou administradores de banco de dados. À medida que você ganha experiência, poderá aprender novas habilidades e se qualificar para cargos mais avançados.
Quais são as responsabilidades do engenheiro de dados?
Um engenheiro de dados é responsável por:
- Coletar, gerenciar e converter dados brutos em informações.
- Interpretação e avaliação dos objetivos do negócio.
- Analisar dados e criar relatórios sobre os resultados fornecidos.
- Construindo algoritmos e protótipos necessários.
- Desenvolvimento de ferramentas e programas para análise adequada.
- l Comunicar-se efetivamente com cientistas de dados para obter melhores resultados em projetos de trabalho.
Os engenheiros de dados fazem codificação?
Sim, os engenheiros de dados fazem codificação. Você precisa ter conhecimento adequado de linguagens de programação de codificação para se tornar um engenheiro de dados.
Engenharia de dados é uma boa carreira?
O mundo está crescendo tão rápido com tanta informação que foi processada a partir de dados brutos. Na medida em que esses dados estejam sempre disponíveis para serem processados, os engenheiros de dados sempre estarão em alta demanda. Escolher a engenharia de dados seria uma boa carreira para qualquer pessoa no futuro.
Conclusão
A engenharia de dados é uma carreira muito importante, e o aumento dos serviços baseados em nuvem continua a criar mais demandas para engenheiros de dados. Você não precisa necessariamente ser um especialista em todas as habilidades, simplesmente obtenha o conhecimento básico dessas habilidades e concentre sua experiência na solução de problemas da vida real que mostrem seus talentos ao mundo.
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Referências
