Данная статья направлена на изучение роли крупного данным инженер, как данные собираются, обрабатываются, хранятся и анализируются, и дает вам лучшее представление о том, подходит ли вам эта профессия.
Что такое большие данные?
Термин «большие данные» относится к чрезвычайно большим объемам операционных данных, данных о продуктах и клиентах, обычно в диапазонах терабайтов и петабайтов. Кроме того, аналитику больших данных можно использовать для снижения нормативно-правовых рисков, улучшения важных сценариев использования компании и операций, а также для создания совершенно новых источников дохода.
Следующий список источников данных:
- POS (точка продажи) транзакции и кредитные карты;
- цифровые транзакции;
- взаимодействия в социальных сетях;
- взаимодействия со смартфонами и мобильными устройствами; и
- показания датчиков, производимых Интернетом вещей (IoT).
Большие данные могут дать представление о таких вещах, как:
- оптимизация важных операционных и деловых вариантов использования;
- снижение риска несоблюдения правил;
- создание чистых новых источников дохода; и
- создание отличительного, убедительного клиентского опыта.
Кто такой инженер по большим данным?
Инженер больших данных — это специалист, отвечающий за создание, обслуживание, тестирование, оценку и поддержку данных для компании. Очень большие наборы данных называются большими данными. Большие объемы данных часто собираются предприятиями в экономической системе, когда они выполняют свои повседневные операции.
Кроме того, при правильном использовании большие данные могут быть невероятно полезны для предприятий, поскольку позволяют повысить производительность, прибыльность и масштабируемость. Но без инженера по большим данным, который создает системы для сбора, обслуживания и извлечения данных, большие данные компании бесполезны. Таким образом, инженеры по работе с большими данными несут полную ответственность за помощь предприятиям в управлении их большими данными.
Чем занимается инженер по большим данным?
В обязанности инженера по большим данным входит создание, поддержка и гарантия среды больших данных, готовой к работе. Среда, в которой действует эта роль, будет включать архитектуру, технологические нормы, варианты с открытым исходным кодом, а также процедуры управления данными и подготовки данных. Инженеры по работе с большими данными обычно выполняют все следующие обязанности:
- Проектировать, создавать и поддерживать системы для обработки больших объемов данных. Это собирает информацию из различных источников, структурированных или нет.
- Данные должны храниться в озере данных или хранилище.
- Используйте преобразования и алгоритмы обработки данных для обработки необработанных данных и создания предопределенных структур данных. Кроме того, они помещают результаты в озеро или хранилище данных для последующей обработки.
- Поместите различные данные путем преобразования и интеграции в масштабируемое хранилище данных (например, хранилище данных, озеро данных или облако).
- Знать различные инструменты, методы и алгоритмы, используемые при преобразовании данных.
- Внедрите бизнес-логику и технические процессы для преобразования собранных данных в полезную и полезную информацию. Для оперативного и делового использования эти данные должны удовлетворять требованиям к качеству, управлению и соответствию, чтобы им можно было доверять.
- Поймите различия между структурами репозитория данных, базами данных с массовой параллельной обработкой (MPP) и гибридными облаками, а также варианты эксплуатации и управления.
- Конвейеры данных следует анализировать, сравнивать и улучшать. Инновации в шаблонах проектирования, проектировании жизненного цикла данных, согласовании онтологий данных, аннотированных наборах данных и методах гибкого поиска — вот некоторые примеры этого.
- Чтобы преобразовать данные и передать их в среду разработки, обеспечения качества и производства, подготовьте автоматизированные конвейеры данных.
- Создание и внедрение программных комплексов.
- Создание систем сбора и обработки данных.
- Извлечение, преобразование и загрузка (процесс ETL).
- Построение архитектур данных, которые удовлетворяют потребности бизнеса.
- Изучение новых подходов к сбору важных данных и повышению их качества.
- Разработка решений для структурированных данных с использованием различных инструментов и языков программирования.
- Извлечение информации из различных источников для создания эффективных бизнес-моделей.
- Взаимодействие с другими командами, специалистами по данным и аналитиками.
Как стать инженером по большим данным
Чтобы стать инженером по большим данным, большинству людей необходимо пройти ряд шагов.
№1. Получить степень:
Степень в области компьютерных наук, статистики или бизнеса аналитика данных Требуется овладеть техническими навыками, необходимыми для того, чтобы стать инженером по большим данным. Для этих должностей, которые требуют мастерства кодирования, статистики и данных, большинство работодателей требуют степень бакалавра.
№ 2. Получить опыт работы:
Важной квалификацией для того, чтобы стать инженером по большим данным, является опыт. Кроме того, вы можете приобрести опыт через фриланс, стажировки, независимую практику или работу в смежных областях. Ваши шансы получить работу инженера по большим данным увеличиваются с опытом.
№3. Получить сертификаты:
Чтобы получить работу инженера по большим данным, профессиональные сертификаты также могут быть очень полезными. Для тех, кто стремится стать инженером по работе с большими данными, может быть полезна любая из следующих сертификаций:
- Сертифицированный специалист по работе с данными Cloudera (CCP) Data Engineer
- Сертифицированный специалист по большим данным (CBDP)
- Сертифицированный профессиональный инженер по данным Google Cloud
- Сертификат специалиста по науке о данных IBM
10 лучших инструментов для дата-инженеров
№ 1. Питон:
Python — это популярный язык программирования в области обработки данных, который используется для самых разных целей, таких как создание конвейеров данных, инфраструктур ETL, взаимодействие с API, автоматизация процессов и обработка данных.
Кроме того, Python является важным вариантом для более чем двух третей списков вакансий для инженеров данных из-за его простого синтаксиса и обилия сторонних библиотек, которые сокращают время и затраты на разработку.
№ 2. SQL:
SQL необходим для инженеров данных, поскольку он позволяет создавать повторно используемые структуры данных, выполнять сложные запросы и моделировать бизнес-логику. Кроме того, это упрощает доступ, вставку, обновление, манипулирование и изменение данных с использованием различных методов.
№ 3. Постгрес SQL:
Наиболее широко используемая реляционная система с открытым исходным кодом. база данных в мире — это PostgreSQL с активным сообществом и компактным, адаптируемым и мощным дизайном. Кроме того, он идеально подходит для рабочих процессов обработки данных, поскольку имеет встроенные функции, большой объем данных и надежную целостность.
№ 4. МонгоДБ:
MongoDB — это популярная база данных NoSQL, которая обрабатывает структурированные и неструктурированные данные в больших масштабах. Он прост в использовании, обладает высокой гибкостью и предлагает такие функции, как распределенные хранилища ключей и значений, ориентированный на документы NoSQL и расчет MapReduce. Кроме того, MongoDB идеально подходит для обработки больших объемов данных и сохранения функциональности при горизонтальном масштабировании.
№ 5. Апач Спарк:
Предприятиям необходимо быстро собирать и предоставлять данные. Apache Spark — это популярная реализация Stream Processing, позволяющая запрашивать непрерывные потоки данных в режиме реального времени. Кроме того, он поддерживает несколько языков программирования, использует кэширование в памяти и оптимизирует выполнение запросов.
№ 6. Апач Кафка:
Apache Kafka — это платформа потоковой передачи событий с открытым исходным кодом с различными приложениями, включая синхронизацию данных, обмен сообщениями и потоковую передачу в реальном времени, популярную для конвейеров ELT и сбора данных.
№7. Амазонка Красное смещение:
Ярким примером того, как современные инфраструктуры данных вышли за рамки функций хранения, является Amazon Redshift. Кроме того, это упрощает использование стандартного SQL для запроса и объединения структурированных и частично структурированных данных из озер данных, операционных баз данных и хранилищ данных.
№ 8. Снежинка:
Snowflake — это облачная платформа для хранения данных, предлагающая хранение, вычисления, сторонние инструменты и клонирование данных. Кроме того, он оптимизирует работу по обработке данных, собирая, преобразовывая и предоставляя данные для более глубокого понимания, позволяя специалистам по данным сосредоточиться на других важных задачах.
№ 9. Амазонка Афина:
Amazon Athena — это интерактивный инструмент запросов для анализа неструктурированных, частично структурированных и структурированных данных, хранящихся в Amazon S3, с использованием стандартного SQL. Кроме того, инженеры по данным и специалисты по SQL могут быстро анализировать большие наборы данных благодаря их бессерверному характеру, что устраняет необходимость в управлении инфраструктурой и сложных задачах ETL.
№10. Воздушный поток Апача:
Управление данными между командами — сложная задача для современных рабочих процессов с данными. Рабочие процессы оптимизированы, повторяющиеся задачи автоматизированы, а инструменты оркестровки и планирования задач, такие как Apache Airflow, помогают устранить разрозненность данных. Этот инструмент является фаворитом среди данных инженеры потому что он предоставляет богатый интерфейс для визуализации, мониторинга прогресса и решения проблем.
Насколько сложно работать с большими данными?
Честно говоря, быть инженером данных может быть непросто. Но как только вы овладеете основными способностями и закрепите за собой первую позицию, вы получите значительную свободу для создания своей идеальной позиции. Вам редко будут говорить, какие инструменты использовать, и вы сами будете решать, над чем вы будете работать и когда.
Является ли работа инженером по большим данным хорошей карьерой?
Инжиниринг данных — прибыльная профессия. По данным Glassdoor, средняя зарплата в США составляет около 115,000 170,000 долларов, но некоторые дата-инженеры зарабатывают до XNUMX XNUMX долларов в год.
Трудно ли изучать большие данные?
Наука о данных — это широкая область, которая на первый взгляд может показаться подавляющей. Навыки, необходимые для работы с большими данными, можно освоить быстрее и эффективнее, если проявить настойчивость, сосредоточенность и четкий план обучения.
Требует ли инженерия данных много математики?
Математика — важная часть науки о данных. Инженеры данных, с другой стороны, сосредоточены в первую очередь на технических аспектах создания конвейеров данных. Их объединяет тот факт, что обе эти роли имеют дело с большими данными. Часто для работы с большими данными требуется большая команда.
Программируют ли инженеры по большим данным?
Кодирование — необходимый навык для инженеров данных, как и для других должностей в области науки о данных. Инженеры данных используют другие языки программирования в дополнение к SQL для различных задач. Python, несомненно, является одним из лучших языков программирования для обработки данных, хотя есть и много других.
Требуют ли большие данные кодирования?
Опыт кодирования исторически был необходим для должностей в науке о данных, и большинство нынешних специалистов по данным с опытом все еще используют его. Но по мере развития области науки о данных люди теперь могут выполнять проекты с большими данными без написания кода, благодаря новым технологиям.
Какова должностная инструкция инженера по большим данным?
Инженер по большим данным необходим для разработки и управления решениями для больших данных компании, включая разработку инструментов, внедрение процессов ELT, сотрудничество с командами разработчиков, создание облачных платформ и обслуживание производственных систем.
Кроме того, вам необходимы глубокие знания технологий Hadoop, первоклассные навыки управления проектами и продвинутые навыки решения проблем, чтобы преуспеть в качестве инженера по работе с большими данными. Первоклассный инженер по большим данным знает о требованиях компании и внедряет масштабируемые решения для данных, чтобы удовлетворить как текущие, так и будущие потребности.
Какая зарплата у инженера по большим данным?
По данным ZipRecruiter, инженеры по работе с большими данными получают в среднем более 130,000 XNUMX долларов. Инженеры по большим данным с большим опытом и на более поздних этапах карьеры могут зарабатывать значительно больше. Однако те, кто новичок в отрасли и не имеет значительного опыта, могут рассчитывать на меньшую прибыль.
Вакансии инженера по большим данным
Вот несколько примеров работы с большими данными, над которыми стоит подумать:
№1. Тестер больших данных:
Средняя зарплата: 33,000 XNUMX долларов в год.
Аналитик обеспечения качества (QA) и тестер больших данных похожи. Они оценивают планы данных, чтобы помочь в распределении товаров, связанных с данными. Кроме того, они могут создавать, запускать и анализировать сценарии тестирования, а также сценарии выполнения данных. Специалисты по тестированию больших данных также определяют и отслеживают показатели контроля качества, такие как результаты тестов и количество дефектов.
№ 2. Технический рекрутер:
Средняя заработная плата: $ 54,000 в год
Технический рекрутер помогает предприятиям определить свои требования к найму и найти претендентов на должности в области больших данных. Кроме того, они ищут кандидатов на рынке для отбора, собеседования и найма. Процесс найма также может выиграть от помощи технических рекрутеров.
№3. Менеджер базы данных:
Средняя заработная плата: $ 65,000 в год
Менеджеры баз данных — технически одаренные люди с широким пониманием технологии баз данных. Они выполняют обязанности по управлению проектами и поддерживают среду базы данных. Кроме того, менеджер базы данных часто выполняет ряд общих управленческих обязанностей, включая решение кадровых вопросов, руководство группой данных и корректировку бюджетов.
№ 4. Аналитик данных:
Средняя заработная плата: $ 74,000 в год
Аналитики данных — это люди, которые анализируют системы данных и решают проблемы. Они часто разрабатывают автоматизированные инструменты для поиска данных в базах данных. Аналитики данных могут работать в одиночку или в группах, и они часто составляют отчеты.
№ 5. Разработчик больших данных:
Средняя заработная плата: $ 83,668 в год
Подобно разработчику программного обеспечения, разработчик больших данных создает данные. Они завершают программирование и кодирование приложений, а также создают и используют конвейеры, которые извлекают, преобразовывают и загружают данные в конечный продукт.
Кроме того, разработчик также может помочь в разработке масштабируемых высокопроизводительных веб-сервисов для отслеживания данных. Чтобы разработать более эффективные методы, несколько разработчиков больших данных также изучают и изучают новые подходы к таким проблемам, как хранение или обработка данных.
№ 6. Консультант по управлению данными:
Средняя заработная плата: $ 95,000 в год
Консультант по управлению данными создает рамки для защиты и контроля использования данных. Это включает в себя влияние на то, как активы данных собираются, управляются, используются и архивируются. Кроме того, они контролируют практику и правила и гарантируют, что использование данных соответствует установленным стандартам.
№ 7. Администратор базы данных:
Средняя заработная плата: $ 96,000 в год
Ежедневными операциями с записью базы данных управляют администраторы базы данных. Это влечет за собой сохранение резервных копий базы данных и обеспечение стабильности базы данных. Кроме того, обновления и модификации баз данных также выполняются администраторами баз данных.
№8. Инженер по безопасности:
Средняя заработная плата: $ 107,000 в год
ИТ-отделу нужны инженеры по безопасности, чтобы снизить подверженность корпоративным рискам. Для компьютерных сетей они разрабатывают многоуровневые протоколы защиты, такие как установка брандмауэров и отслеживание попыток вторжения и реагирование на них. Кроме того, для выявления проблем, разработки и выполнения планов тестирования обновлений программного обеспечения инженеры по безопасности оценивают системы безопасности.
№ 9. Специалист по данным:
Средняя заработная плата: $ 122,000 в год
Специалисты по данным тесно сотрудничают с корпоративными бизнес-операциями. Кроме того, они собирают, исследуют и интерпретируют данные, а затем представляют свои выводы руководителям предприятий. Специалисты по данным дают советы предприятиям, чтобы помочь в принятии решений на основе их выводов и тенденций.
№10. Архитектор данных:
Средняя заработная плата: $ 130,000 в год
Для разработки бизнес-стратегий и решений для баз данных архитекторы данных сочетают свою изобретательность с всесторонним пониманием структуры баз данных. Кроме того, чтобы помочь бизнесу достичь своих целей, они работают с инженерами по данным для разработки рабочих процессов данных. Новые прототипы баз данных также создаются и оцениваются архитектором данных.
Статьи по теме:
ЗАРПЛАТА УЧАСТНИКОВ ДАННЫХ: средняя зарплата специалистов по данным в 2023 г.
База данных и хранилище данных: в чем разница?
СТАНДАРТИЗАЦИЯ ДАННЫХ: определение, процесс и почему это важно
Ссылки:
