Инжиниринг данных — это практика разработки и построения крупномасштабных систем сбора, хранения и анализа данных. Это обширная область, которая находит применение практически в каждой отрасли. У компаний есть потенциал для сбора огромных объемов данных, но им нужны соответствующие люди и технологии, чтобы специалисты по данным и аналитики могли их использовать. Вы всегда хотели работать в этой сфере? Если да, то пристегнитесь, потому что мы расскажем вам все, что вам нужно знать об инженерии данных, включая, среди прочего, кто такой инженер данных, чем он занимается, его зарплату и требования к навыкам.
Кто такой инженер данных?
Инженер данных — это ИТ-специалист, основной обязанностью которого является подготовка данных для аналитических или операционных целей. Эти инженеры-программисты часто отвечают за создание конвейеров данных, которые соединяют информацию из нескольких исходных систем. Они объединяют, консолидируют и очищают данные, прежде чем структурировать их для использования в аналитических приложениях. Они хотят сделать данные более доступными и максимально использовать среду больших данных своей компании.
Объем данных, с которыми работает инженер, зависит от бизнеса, особенно от его размера. Чем сложнее архитектура аналитики и чем больше данных отвечает инженер, тем крупнее организация. Некоторые предприятия, такие как здравоохранение, розничная торговля и финансы, требуют больших объемов данных.
Инженеры данных сотрудничают с группами специалистов по обработке и анализу данных, чтобы повысить прозрачность данных и помочь компаниям принимать более надежные бизнес-решения.
Роль инженера данных
Инженеры данных собирают и подготавливают данные для использования учеными и аналитиками данных. У них есть три основные обязанности:
№1. универсалы
Специалисты по обработке данных часто работают в небольших группах, собирая, перерабатывая и анализируя данные от начала до конца. Они могут быть более опытными, чем другие инженеры данных, но у них меньше понимания архитектуры системы. Ученый по данным, который хочет стать инженером данных, хорошо подходит на роль универсала.
Универсальный инженер данных может работать над проектом для небольшого предприятия по доставке еды в пригороде, который отображает количество доставок, сделанных каждый день в течение предыдущего месяца, и оценивает объем доставки в следующем месяце.
№ 2. Инженеры, ориентированные на трубопроводы
Эти инженеры данных часто работают в группе аналитиков данных среднего размера и над более сложными проектами по науке о данных, которые охватывают распределенные платформы. Эта позиция больше востребована в среднем и крупном бизнесе.
Региональная компания по доставке еды может приступить к инициативе, ориентированной на конвейер, по разработке платформы для ученых и аналитиков данных для поиска метаданных для информации о доставке. Они могут изучить пройденное расстояние и время, необходимое для поставок в предыдущем месяце, а затем использовать эти данные в алгоритме прогнозирования, чтобы определить, что это означает для будущего бизнеса компании.
№3. Инженеры, ориентированные на базы данных
Эти инженеры данных отвечают за создание, обслуживание и заполнение аналитических баз данных. Эта функция обычно применяется в крупных организациях, когда данные рассредоточены по нескольким базам данных. Инженеры используют методологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL) для разработки схем таблиц и настройки баз данных для эффективного анализа. ETL — это процесс копирования данных из нескольких источников в единую целевую систему.
Аналитическая база данных будет ориентирована на базу данных в крупной, многонациональной или общенациональной компании по доставке еды. Помимо создания базы данных, инженер данных должен был написать код для передачи данных из основной базы данных приложения в базу данных аналитики.
Что входит в обязанности Data Engineer?
Инженеры данных часто сотрудничают с учеными данных в составе аналитической группы. Инженеры предоставляют данные в удобных форматах специалистам по обработке и анализу данных, которые используют эту информацию для выполнения запросов и алгоритмов для прогнозной аналитики, машинного обучения и приложений интеллектуального анализа данных. Инженеры данных также предоставляют агрегированные данные корпоративным руководителям, аналитикам и другим конечным пользователям для анализа и применения для улучшения бизнес-операций.
Инженеры по обработке данных работают как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Структурированные данные — это информация, которую можно форматировать и хранить в форматированном репозитории, например в базе данных. Неструктурированные данные, такие как текст, фотографии, аудио- и видеофайлы, не вписываются в традиционные модели данных. Чтобы обрабатывать оба типа данных, инженеры данных должны понимать различные подходы к архитектуре данных и приложениям. Инструментарий инженера данных также включает в себя ряд технологий больших данных, таких как платформы ввода и обработки данных с открытым исходным кодом.
Академическая квалификация и необходимые навыки для инженерии данных
Многие организации предпочитают людей со степенью в области компьютерных наук, информационных технологий или прикладной математики. Инженеры данных обычно имеют степень в области разработки программного обеспечения. У некоторых даже есть ученые степени по математике или статистике, что помогает им, потому что они могут применять полученные знания для решения самых разных задач.
Предварительный опыт создания огромных хранилищ данных, способных выполнять извлечение, преобразование и загрузку (ETL) больших наборов данных, будет преимуществом. Кроме того, инженеры данных владеют такими языками программирования, как Java, Python, SQL и Scala.
Что такое навыки инженера данных?
Существует несколько навыков инженерии данных, и они включают в себя следующее:
№1. Языки для программирования
Знание языков программирования, таких как Javascript, Python и Scala.
№ 2. Знание SQL
SQL — это еще один язык данных. Инженер данных должен быть в состоянии выразить многие типы сложностей в SQL, используя такие методы, как коррелированные подзапросы и оконные функции. Инженер данных также должен уметь читать и понимать планы выполнения базы данных. Они должны понимать процессы программы, то, как функционируют индексы, различные методы соединения и распределенное измерение.
№3. Архитектурные проекции
Инженер данных должен быть знаком с библиотеками, инструментами, ресурсами, платформами, нюансами различных функций базы данных, вычислениями, потоковыми процессорами, свойствами, оркестраторами рабочих процессов, очередями сообщений, форматами сериализации и другими связанными технологиями.
№ 4. Методы моделирования данных
Они должны хорошо разбираться в компромиссах нормализации и денормализации, моделировании отношений объектов и многомерном моделировании.
№ 5. ETL (извлечение, преобразование и загрузка)
Эта процедура интеграции данных позволяет инженерам данных объединять данные из нескольких источников для создания единого источника данных. Затем этот единственный источник данных помещается в хранилище данных. Инженеры данных должны иметь возможность создавать систематизированные ETL, способные адаптироваться к изменениям.
№6. Хранилище данных
Вы должны уметь хранить данные как инженер данных. В результате при создании решений для данных для корпорации вы должны решить, использовать ли хранилище данных или озеро данных.
№7. Облачные вычисления
Понимание облачных вычислений и облачного хранилища имеет решающее значение, поскольку предприятия все чаще заменяют физические серверы облачными службами.
№8. Инструменты больших данных
Инженеры данных могут иногда работать с большими объемами данных и обрабатывать их. Kafka, Hadoop и MongoDB — популярные инструменты и технологии.
Как стать инженером данных
Инженеры данных часто имеют опыт работы в области компьютерных наук, инженерии, прикладной математики или других предметов, связанных с информационными технологиями. Поскольку профессия требует обширных технических знаний, потенциальные инженеры данных могут обнаружить, что учебного лагеря или сертификации будет недостаточно, чтобы конкурировать. Согласно PayScale, для большинства вакансий в области обработки данных требуется как минимум соответствующая степень бакалавра в соответствующей дисциплине.
У вас должен быть опыт работы с многочисленными языками программирования, такими как Python и Java, а также знание архитектуры базы данных SQL. Учебный лагерь или сертификация могут помочь вам адаптировать свое резюме к работе по обработке данных, если у вас уже есть опыт работы в области ИТ или смежных областях, таких как математика или аналитика. Например, если вы ранее работали в сфере ИТ, но не занимались определенной ролью в области обработки данных, вы можете записаться в учебный лагерь по науке о данных или получить сертификат инженера данных, чтобы продемонстрировать, что у вас есть способности в дополнение к вашему другому опыту в области ИТ. .
Если у вас нет опыта работы в области технологий или ИТ, вам может потребоваться записаться на интенсивную программу или инвестировать в программу бакалавриата, чтобы продемонстрировать свою компетентность в предмете. Если у вас есть степень бакалавра, но она не связана с соответствующей дисциплиной, вы можете получить степень магистра в области анализа и обработки данных.
В конечном итоге это будет зависеть от вашей ситуации и типов профессий, которые вас интересуют. Потратьте время на чтение объявлений о вакансиях, чтобы понять, что ищут фирмы, и у вас будет лучшее представление о том, как ваша история вписывается в эту функцию.
Зарплата инженера данных 2023
По состоянию на 13 февраля 2023 года средняя годовая заработная плата инженера по данным в США составляет 122,672 26,372 доллара в год. Средняя дополнительная денежная компенсация для инженера данных также составляет 150,629 XNUMX доллара, а затем средняя общая компенсация для инженера данных составляет XNUMX XNUMX долларов. Эта зарплата также может отличаться, когда речь идет о квалификации и опыте дата-инженера.
Зарплата инженера данных начального уровня составляет около 77,783 106,748 долларов в год. Как правило, у них есть только несколько лет опыта, от одного до трех лет. Зарплата инженера данных среднего уровня составляет около 117,826 XNUMX долларов США в год. Эти специалисты обычно имеют от пяти до девяти лет опыта работы в этой области. Наконец, зарплата старшего инженера по данным составляет XNUMX XNUMX долларов в год. Старшие инженеры данных часто имеют десятилетний или более опыт работы в этой области и отвечают за надзор и назначение задач младшим инженерам данных.
Data Engineer против Data Scientist
Они оба сотрудничают в проектах. Инженеры данных собирают и систематизируют данные компании, хранящиеся в базах данных и других форматах. Они также создают конвейеры данных, которые предоставляют данные специалистам по данным. Все эти данные используются учеными для аналитики и других проектов, которые улучшают бизнес-операции и результаты.
Специалисты по данным и инженеры данных имеют разные наборы навыков и области деятельности. Когда дело доходит до дата-инженеров, они не всегда уделяют особое внимание; они, как правило, хорошо разбираются в нескольких областях и хорошо разбираются в своих знаниях и навыках. С другой стороны, специалисты по данным часто имеют специализированные области деятельности. Их больше интересует исследовательский анализ данных. Специалисты по обработке и анализу данных решают новые масштабные проблемы, а инженеры данных раскладывают их по частям.
Инженер данных против архитектора данных
Профессии инженера данных и архитектора данных переплетены и часто путаются. Старшие провидцы, которые переводят бизнес-требования в технические требования и разрабатывают стандарты и принципы данных, известны как архитекторы данных. Они визуализируют и разрабатывают корпоративную структуру управления данными компании. Инженеры данных сотрудничают с архитектором данных для создания и обслуживания систем данных, описанных архитектурой данных архитектора данных.
Как выглядит типичный день Data Engineer?
Основная цель инженера данных — преобразовать необработанные данные во что-то пригодное для использования и доступное, прежде чем представить их организации. Кроме того, они должны проектировать, создавать, тестировать, смешивать, управлять и оптимизировать данные из многих источников. Они строят инфраструктуру, которая будет производить эти данные. Цель состоит в том, чтобы построить конвейеры данных, которые работают бесперебойно. Кроме того, они разрабатывают сложные запросы, чтобы обеспечить легкий доступ к данным.
Обычный день дата-инженера может варьироваться в зависимости от его компании.
Что мне нужно, чтобы стать Data Engineer?
Для входа в эту область требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, программного обеспечения или вычислительной техники, прикладной математики, физики, статистики или смежных дисциплин. Для большинства ролей начального уровня также потребуется реальный опыт, например стажировки.
Является ли Data Engineering хорошей карьерой?
В то время как характеристики работы, которые делают ее «отличной», всегда будут субъективными, инженер данных — это востребованная профессия с оплатой выше среднего и стабильностью работы.
Занимаются ли инженеры данных кодированием?
Кодирование является необходимой способностью для инженеров данных, как и для других профессий, занимающихся наукой о данных. Помимо SQL, инженеры данных используют множество дополнительных языков программирования для различных задач. Существуют и другие языки программирования, которые можно использовать в обработке данных, но Python, без сомнения, является одним из лучших.
В заключение
Потребность в должностях инженеров данных резко возросла в последние годы. Компании активно ищут специалистов по обработке данных, которые помогут им решить проблемы с данными. Этот набор навыков востребован, и он далеко не перенасыщен, как в других областях. Люди, которые изучают эти способности, имеют хорошие шансы на достойную жизнь. Мы предоставили этот материал, чтобы помочь вам в продвижении в этой области работы. Удачи!
Статьи по теме
- Инженер по продажам: описание работы, навыки и зарплата обновлены! (НАС)
- УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: структура, план и услуги
- ОСНОВНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ: лучшие инструменты управления данными
- Финансовая инженерия: программы и зарплаты (обновлено!)
- Что SQL может сделать для бизнеса?
Рекомендации
