Este artigo tem como objetivo examinar o papel de um grande dados, engenheiro, como os dados são coletados, manipulados, armazenados e analisados, e dando a você uma ideia melhor se esta carreira é ou não certa para você.
O que é Big Data?
O termo “big data” refere-se a quantidades extremamente grandes de dados operacionais, de produtos e de clientes, geralmente nas faixas de terabytes e petabytes. Além disso, a análise de big data pode ser usada para reduzir riscos regulatórios e de conformidade, melhorar casos de uso importantes de empresas e operações e gerar fontes de receita totalmente novas.
A seguinte lista de fontes de dados:
- transações POS (ponto de venda) e cartões de crédito;
- transações digitais;
- engajamentos nas mídias sociais;
- engajamentos com smartphones e dispositivos móveis; e
- leituras de sensores produzidos pela Internet das Coisas (IoT).
Big data pode fornecer informações sobre coisas como:
- otimizando importantes casos de uso operacional e de negócios;
- reduzir o risco de não conformidade com os regulamentos;
- geração de novas fontes líquidas de renda; e
- criando experiências distintas e atraentes para os clientes.
O que é um engenheiro de Big Data?
Um engenheiro de big data é um especialista encarregado de criar, manter, testar, avaliar e manter os dados de uma empresa. Conjuntos de dados muito grandes são chamados de big data. Grandes quantidades de dados são freqüentemente coletadas por empresas no sistema econômico enquanto realizam suas operações diárias.
Além disso, o big data pode ser incrivelmente útil para as empresas aumentarem a produtividade, a lucratividade e a escalabilidade quando usado corretamente. Mas sem um engenheiro de big data para criar sistemas para coletar, manter e extrair dados, o big data de uma empresa é inútil. Portanto, os engenheiros de big data são responsáveis por auxiliar as empresas no gerenciamento de seus big data.
O que faz um engenheiro de Big Data?
A responsabilidade de um engenheiro de big data é criar, manter e garantir um ambiente de big data pronto para produção. O ambiente em que essa função opera incluirá arquitetura, normas tecnológicas, opções de código aberto, bem como procedimentos para gerenciamento e preparação de dados. Os engenheiros de Big Data normalmente executam todas as seguintes funções:
- Projetar, construir e manter sistemas para processar grandes quantidades de dados. Este reúne informações de várias fontes, estruturadas ou não.
- Os dados devem ser mantidos em um data lake ou warehouse.
- Utilize transformações e algoritmos de processamento de dados para lidar com dados brutos e produzir estruturas de dados predefinidas. Além disso, eles colocam os resultados em um data lake ou warehouse para processamento posterior.
- Coloque vários dados por meio de transformação e integração em um repositório de dados escalável (como data warehouse, data lake ou nuvem).
- Reconhecer as várias ferramentas, técnicas e algoritmos usados na transformação de dados.
- Implemente lógica de negócios e processos técnicos para transformar os dados coletados em informações perspicazes e úteis. Para uso operacional e comercial, esses dados devem atender aos requisitos de qualidade, governança e conformidade para serem confiáveis.
- Entenda as distinções entre estruturas de repositório de dados, bancos de dados MPP (processamento paralelo massivo) e nuvens híbridas, bem como opções operacionais e de gerenciamento.
- Os pipelines de dados devem ser analisados, comparados e aprimorados. Inovação em padrões de design, design de ciclo de vida de dados, alinhamento de ontologia de dados, conjuntos de dados anotados e técnicas de pesquisa elástica são alguns exemplos disso.
- Para converter e alimentar os dados em ambientes de desenvolvimento, garantia de qualidade e produção, prepare pipelines de dados automatizados.
- Criação e colocação em uso de sistemas de software.
- Estabelecer sistemas para coleta e processamento de dados.
- Extração, Transformação e Carregamento (o processo ETL).
- Construindo arquiteturas de dados que satisfaçam as necessidades de negócios.
- Examinando novas abordagens para coletar dados importantes e melhorar sua qualidade.
- Desenvolvimento de soluções de dados estruturados com uma variedade de ferramentas e linguagens de programação.
- Mineração de informações de várias fontes para criar modelos de negócios eficazes.
- Cooperar com outras equipes, cientistas de dados e analistas.
Como se tornar um engenheiro de Big Data
Para se tornar um engenheiro de big data, a maioria das pessoas deve passar por várias etapas.
#1. Obter um grau:
Um diploma em ciência da computação, estatística ou negócios análise de dados é necessário dominar as habilidades técnicas necessárias para se tornar um engenheiro de big data. Para essas posições, que exigem domínio de codificação, estatística e dados, a maioria dos empregadores exige um diploma de bacharel.
#2. Ganhe experiência de trabalho:
Uma qualificação importante para se tornar um engenheiro de big data é a experiência. Além disso, você pode adquirir experiência por meio de freelancer, estágios, prática independente ou emprego em áreas relacionadas. Suas chances de conseguir um emprego como engenheiro de big data aumentam com a experiência.
#3. Obtenha Certificações:
Para conseguir um emprego como engenheiro de big data, as certificações profissionais também podem ser muito úteis. Para os aspirantes a engenheiros de big data, qualquer uma das seguintes certificações pode ser útil:
- Engenheiro de dados Cloudera Certified Professional (CCP)
- Profissional de Big Data certificado (CBDP)
- Engenheiro de dados profissional certificado pelo Google Cloud
- Certificado Profissional de Ciência de Dados da IBM
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#1. Pitão:
Python é uma linguagem de programação popular no campo da engenharia de dados e é usada para muitas coisas diferentes, como criar pipelines de dados, estruturas ETL, interagir com APIs, automatizar processos e munging de dados.
Além disso, o Python é uma opção essencial para mais de dois terços das listas de empregos para engenheiros de dados devido à sua sintaxe direta e abundância de bibliotecas de terceiros, que reduzem o tempo e os custos de desenvolvimento.
#2. SQL:
O SQL é essencial para engenheiros de dados porque permite criar estruturas de dados reutilizáveis, executar consultas complexas e modelar a lógica de negócios. Além disso, torna mais fácil acessar, inserir, atualizar, manipular e modificar dados usando uma variedade de métodos.
#3. PostgreSQL:
O software relacional de código aberto mais amplamente utilizado banco de dados do mundo é o PostgreSQL, que possui uma comunidade vibrante e um design compacto, adaptável e poderoso. Além disso, é perfeito para fluxos de trabalho de engenharia de dados porque possui recursos integrados, grande capacidade de dados e integridade confiável.
#4. MongoDB:
O MongoDB é um banco de dados NoSQL popular que lida com dados estruturados e não estruturados em alta escala. É fácil de usar, altamente flexível e oferece recursos como armazenamento de valores-chave distribuídos, NoSQL orientado a documentos e cálculo de MapReduce. Além disso, o MongoDB é ideal para processar grandes volumes de dados e preservar a funcionalidade enquanto permite escala horizontal.
#5. Apache Faísca:
As empresas precisam capturar e disponibilizar dados rapidamente. O Apache Spark é uma implementação popular do Stream Processing, permitindo a consulta em tempo real de fluxos de dados contínuos. Além disso, oferece suporte a várias linguagens de programação, usa cache na memória e otimiza a execução de consultas.
#6. Apache Kafka:
O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos de código aberto com vários aplicativos, incluindo sincronização de dados, mensagens e streaming em tempo real, popular para pipelines ELT e coleta de dados.
#7. Redshift da Amazon:
Um excelente exemplo de como as infraestruturas de dados modernas avançaram além das funções de armazenamento é o Amazon Redshift. Além disso, facilita o uso do SQL padrão para consultar e combinar dados estruturados e semiestruturados de data lakes, bancos de dados operacionais e data warehouses.
#8. Floco de neve:
O Snowflake é uma plataforma de armazenamento de dados baseada em nuvem que oferece armazenamento, computação, ferramentas de terceiros e clonagem de dados. Além disso, simplifica as atividades de engenharia de dados ao ingerir, transformar e fornecer dados para insights mais profundos, permitindo que os engenheiros de dados se concentrem em outras tarefas valiosas.
#9. Atena Amazônica:
O Amazon Athena é uma ferramenta de consulta interativa para analisar dados não estruturados, semiestruturados e estruturados armazenados no Amazon S3 usando SQL padrão. Além disso, engenheiros de dados e indivíduos qualificados em SQL podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados graças à sua natureza sem servidor, o que elimina a necessidade de gerenciamento de infraestrutura e tarefas complexas de ETL.
#10. Fluxo de ar Apache:
O gerenciamento de dados entre equipes é um desafio para fluxos de trabalho de dados contemporâneos. Os fluxos de trabalho são simplificados, as tarefas repetitivas são automatizadas e as ferramentas de orquestração e agendamento de tarefas, como o Apache Airflow, ajudam a eliminar os silos de dados. Esta ferramenta é uma das favoritas entre os dados engenheiros porque fornece uma interface rica para visualização, monitoramento de progresso e resolução de problemas.
Quão difícil é a engenharia de big data?
Ser um engenheiro de dados pode ser desafiador, para ser honesto. Mas depois de dominar as habilidades essenciais e garantir sua primeira posição, você desfrutará de uma liberdade considerável para criar sua posição ideal. Raramente você será informado sobre quais ferramentas usar e poderá decidir no que estará trabalhando e quando.
Trabalhar como engenheiro de Big Data é uma boa carreira?
A engenharia de dados é uma profissão lucrativa. De acordo com a Glassdoor, o salário médio nos EUA é de cerca de US$ 115,000, mas alguns engenheiros de dados ganham até US$ 170,000 anualmente.
Big Data é difícil de aprender?
A ciência de dados é um campo amplo que inicialmente pode parecer esmagador. As habilidades necessárias para big data podem ser aprendidas de forma mais rápida e eficaz com perseverança, foco e um roteiro de aprendizado sólido.
A engenharia de dados requer muita matemática?
A matemática é uma grande parte da ciência de dados. Os engenheiros de dados, por outro lado, concentram-se principalmente nos aspectos técnicos da criação de pipelines de dados. O fato de ambas as funções lidarem com big data é o que as une. Frequentemente, é preciso uma grande equipe para trabalhar com big data.
Os engenheiros de big data codificam?
A codificação é uma habilidade necessária para engenheiros de dados, assim como para outras posições de ciência de dados. Outras linguagens de programação são usadas por engenheiros de dados além do SQL para uma variedade de tarefas. Python é sem dúvida uma das melhores linguagens de programação para engenharia de dados, embora existam muitas outras.
O Big Data requer codificação?
A experiência em codificação tem sido historicamente necessária para cargos de ciência de dados, e a maioria dos cientistas de dados atuais com experiência ainda a usa. Mas, à medida que o campo da ciência de dados evolui, as pessoas agora são capazes de realizar grandes projetos de dados sem escrever nenhum código, graças às novas tecnologias.
Qual é a descrição do trabalho de um engenheiro de Big Data?
Um engenheiro de Big Data é necessário para desenvolver e gerenciar as soluções de Big Data de uma empresa, incluindo ferramentas de design, implementação de processos ELT, colaboração com equipes de desenvolvimento, construção de plataformas de nuvem e manutenção de sistemas de produção.
Além disso, você precisa de um conhecimento profundo das tecnologias Hadoop, habilidades de gerenciamento de projetos de primeira linha e habilidades avançadas de resolução de problemas para ter sucesso como engenheiro de big data. Um engenheiro de big data de alto nível está ciente dos requisitos da empresa e implementa soluções de dados escaláveis para atender às suas necessidades presentes e futuras.
Qual é o salário do Engenheiro de Big Data?
Os engenheiros de big data ganham um salário médio de mais de US$ 130,000, de acordo com o ZipRecruiter. Engenheiros de big data com vasta experiência e em estágios avançados de suas carreiras podem ganhar significativamente mais. No entanto, aqueles que são novos no setor e não têm experiência significativa podem esperar ganhar menos dinheiro.
Empregos de engenheiro de big data
Aqui estão alguns exemplos de trabalho de big data para se pensar:
#1. Testador de Big Data:
Salário médio: $ 33,000 por ano
Um analista de garantia de qualidade (QA) e um testador de big data são semelhantes. Eles avaliam planos de dados para ajudar na distribuição de produtos relacionados a dados. Além disso, eles podem criar, executar e analisar scripts de teste, bem como scripts de execução de dados. Os testadores de big data também especificam e monitoram métricas de controle de qualidade, como resultados de testes e contagens de defeitos.
#2. Recrutador Técnico:
Salário médio: $ 54,000 por ano
Um recrutador técnico ajuda as empresas a determinar seus requisitos de contratação e a localizar aspirantes a cargos de big data. Além disso, eles procuram candidatos no mercado para selecionar, entrevistar e contratar. O processo de contratação também pode se beneficiar da assistência de recrutadores técnicos.
#3. Gerenciador de banco de dados:
Salário médio: $ 65,000 por ano
Os gerentes de banco de dados são indivíduos tecnicamente talentosos com uma ampla compreensão da tecnologia de banco de dados. Eles cuidam das funções de gerenciamento de projetos e manutenção do ambiente de banco de dados. Além disso, um gerente de banco de dados freqüentemente lida com uma variedade de responsabilidades comuns de gerenciamento, incluindo gerenciamento de questões de pessoal, liderança da equipe de dados e ajuste de orçamentos.
#4. Analista de informações:
Salário médio: $ 74,000 por ano
Analistas de dados são pessoas que analisam sistemas de dados e resolvem problemas. Eles frequentemente projetam ferramentas automatizadas que pesquisam dados em bancos de dados. Os analistas de dados podem trabalhar sozinhos ou em grupos e frequentemente compilam relatórios.
#5. Desenvolvedor de Big Data:
Salário médio: $ 83,668 por ano
Como um desenvolvedor de software, um desenvolvedor de big data cria dados. Eles terminam de programar e codificar aplicativos, bem como criar e colocar em uso pipelines que extraem, transformam e carregam dados em um produto final.
Além disso, um desenvolvedor também pode ajudar no desenvolvimento de serviços da Web escaláveis e de alto desempenho para rastreamento de dados. Para desenvolver métodos mais eficientes, alguns desenvolvedores de big data também investigam e examinam novas abordagens para questões como armazenamento ou processamento de dados.
#6. Consultor de Governança de Dados:
Salário médio: $ 95,000 por ano
Um consultor de governança de dados cria estruturas para proteger e controlar o uso de dados. Isso inclui ter um impacto sobre como os ativos de dados são coletados, gerenciados, usados e arquivados. Além disso, eles supervisionam práticas e regulamentos e garantem que o uso de dados esteja em conformidade com os padrões estabelecidos.
#7. Administrador de banco de dados:
Salário médio: $ 96,000 por ano
As operações diárias de um registro de banco de dados são gerenciadas pelos administradores de banco de dados. Isso implica preservar os backups do banco de dados e garantir que o banco de dados esteja estável. Além disso, as atualizações e modificações nos bancos de dados também são realizadas pelos administradores de banco de dados.
#8. Engenheiro de segurança:
Salário médio: $ 107,000 por ano
A TI precisa de engenheiros de segurança para reduzir a exposição corporativa a riscos. Para redes de computadores, eles desenvolvem protocolos de defesa em várias camadas, como instalar firewalls e ficar de olho e responder a tentativas de invasão. Além disso, para encontrar problemas e desenvolver e executar planos de teste para atualizações de software, os engenheiros de segurança avaliam os sistemas de segurança.
#9. Cientista de dados:
Salário médio: $ 122,000 por ano
Os cientistas de dados colaboram estreitamente com as operações de negócios corporativos. Além disso, eles coletam, examinam e interpretam dados e, em seguida, apresentam suas conclusões aos executivos de negócios. Os cientistas de dados fornecem conselhos às empresas para auxiliar na tomada de decisões com base em suas descobertas e tendências.
#10. Arquiteto de dados:
Salário médio: $ 130,000 por ano
Para desenvolver estratégias de negócios e soluções de banco de dados, os arquitetos de dados combinam sua inventividade com uma compreensão abrangente do design de banco de dados. Além disso, para ajudar a empresa a atingir seus objetivos, eles trabalham com engenheiros de dados para desenvolver fluxos de trabalho de dados. Novos protótipos de banco de dados também são criados e avaliados por um arquiteto de dados.
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Referências:
