В прошлом данные просматривались только традиционно. Но со временем его сфера охвата расширилась, что привело к полям, связанным с данными. В этих областях начали происходить некоторые сдвиги, в результате чего основное внимание было уделено управлению данными. Управлению требовался набор квалифицированных людей, которые могли бы заложить основу базы данных, что привело к роли инженеров данных в нашем современном мире. Инженер данных отвечает за разработку и обслуживание базы данных. Они используют методы и реализации баз данных для создания творческих архитектур. Они также регулярно проводят тесты, чтобы гарантировать бесперебойную работу программ без каких-либо проблем.
Инженеры данных также поддерживают специалистов по данным в улучшении качества данных.
Кто такой инженер данных?
Инженер данных — это тот, кто упорядочивает определенные данные из обширных ресурсов посредством практики проектирования и создания систем, которые собирают, хранят и анализируют эти данные в определенном соотношении.
Что такое навыки инженера данных?
Это необходимые навыки, которые нужно иметь, чтобы стать инженером данных. Это важные навыки, поскольку они помогают лучше понять карьеру инженера данных.
Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером данных
#1. Кодирование
Кодирование — это средство, с помощью которого люди общаются с компьютерами. Это набор инструкций, который говорит компьютерам, что делать, как себя вести и какие действия он должен предпринять. Как инженер данных, вы должны иметь хорошие навыки кодирования, чтобы без проблем работать с различными языками программирования, связанными с наукой о данных. Существует множество языков программирования, но наиболее распространенными являются Java, Python и R. Теперь эти языки помогают не только понять, как использовать правильные системы баз данных, но и эффективно использовать распределенные системы.
#2. Коммуникативные навыки
Как инженер данных, вы должны иметь возможность эффективно обмениваться своими идеями, предложениями и ресурсами с коллегами по проекту. Хотя эксперты по данным, такие как специалисты по данным и архитекторы, часто работают рука об руку с инженером данных, вам также необходимо обмениваться своими идеями с другими коллегами, не обладающими какими-либо техническими знаниями.
#3. Знание операционных систем
Инженеры данных часто несут ответственность за выбор правильной операционной системы (ОС) для управления другими прикладными программами. Знать правильную операционную систему можно только при наличии соответствующих знаний. Поэтому полное знание операционных систем, таких как Apple macOS и Microsoft Windows, очень важно для любого, кто хочет стать инженером данных.
#4. Анализ данных
Инженер данных должен применять систематическую и логическую статистику при оценке данных. Понимание аналитического программного обеспечения, такого как Hbase, помогает решать важные задачи после сбора необходимых данных.
#5. Базовое понимание машинного языка
Изучение машинных языков является основным направлением работы специалиста по данным, хотя инженер данных также работает рука об руку с ученым. Необходимо иметь хотя бы базовые знания машинных языков, чтобы эффективно работать с специалистом по данным над проектом. Кроме того, такие знания также служат плюсом, потому что они делают вас ценным активом для компании или проекта.
#6. Навыки критического мышления
Способность тщательно изучать проблемы и создавать решения, которые будут не только эффективными, но и продуктивными, всегда необходима для большинства проектов. Наличие этого преимущества в качестве инженера данных имеет большое значение, поскольку большую часть времени вам придется создавать решения, которых еще не существует. Ключевое значение придается способности мыслить творчески.
#7. Хранилище данных
Хранилища данных хранят большое количество как прошлых, так и недавних данных для регулярного анализа. Эти данные получены из разных источников и используются компанией для проверки отчетов. Каждый инженер данных должен быть знаком с экосистемой хранения и хранения данных, а также с тем, как работать с инструментами.
#8. Навыки презентации
Иногда ожидается, что дата-инженеры представят свои исследования видным заинтересованным сторонам компании после проведения анализа. Знание того, как быть убедительным, объясняя, как ваши технические данные помогают решить проблему компании, эффективно увеличивает шансы действий по их рекомендациям.
#9. Системы баз данных
Системы управления базами данных (СУБД) — это программное приложение, которое используется для предоставления интерфейса базы данных для хранения и поиска конфиденциальной информации в организации. Как инженер данных, вы должны знать, как манипулировать этой системой для достижения требуемого стандарта, необходимого организации, в которой вы работаете. Для этого вам нужно знать о системах баз данных, таких как SQL и NoSQL.
#10. API данных
API — это интерфейсы, которые позволяют программным приложениям получать доступ к данным и взаимодействовать друг с другом для выполнения определенной задачи. Хорошим примером являются API в веб-приложениях. В веб-приложениях API позволяет внешним функциям взаимодействовать с внутренними данными. Эти API-интерфейсы встраиваются в базы данных инженерами данных, чтобы специалисты по данным и аналитики могли передавать запросы к данным в этих системах.
#11. Автоматизация и сценарии
Data-инженерам часто приходится иметь дело с огромными объемами данных. Поскольку огромные данные имеют решающее значение для специалиста по данным и команды ИИ, жизненно важно знать, как обращаться с такими данными. Чтобы оптимизировать свою работу и получить максимальную отдачу, нужно уметь писать специальные сценарии для автоматизации повторяющихся задач и сокращения затрачиваемого времени. Поэтому знание того, как писать сценарии и автоматизировать свою работу, является очень важным навыком для любого инженера данных.
#12. Тайм-менеджмент
Будучи дата-инженером, вы выполняете много работы. Каждое действие должно быть выполнено в отведенное ему время. Знание правильного времени для каждого вида деятельности облегчает работу с комфортом и без давления. В то же время снижает уровень ошибок и эффективность в организации.
#13. Веб-сервисы Amazon (AWS)
Веб-сервисы Amazon (AWS) — это облачная программа, которая помогает программистам стать более творческими и профессиональными в своей работе. Для инженеров данных знание формирования и проектирования облачной среды позволяет им использовать веб-сервисы amazon (AWS) для проектирования полных автоматизированных потоков данных. Это выделяет их в организации.
#14. Безопасность данных и управление
Хотя инженеры данных не обязательно несут ответственность за управление данными. Но они также должны убедиться, что системы находятся в правильном месте для удобного доступа к данным и контроля пользователей. Получение знаний об управлении также важно для лучшей поддержки концепций управления данными.
#15. Адаптивность
В общем, адаптивность — это очень рекомендуемый навык для любой области. Нужно эффективно работать с изменением окружающей среды в любой момент времени, чтобы получить желаемые результаты. Дата-инженеры тоже не пропадают, поэтому это требуется организации.
#16. Сильная рабочая этническая принадлежность
Организации не хотят, чтобы сотрудники, которые приходят на работу, делали только минимум. Они ожидают, что их команда будет нести ответственность за успех компании, требуя, чтобы они работали в меру своих способностей в построении организации. Инженеры данных должны работать изо всех сил, чтобы способствовать успеху компании, и это возможно только при наличии сильной трудовой этики.
#17. Обработка данных в реальном времени
Еще одним важным навыком инженера данных является знание инструментов обработки данных в реальном времени для потоковой передачи данных. Приходится обрабатывать огромные объемы данных, возникает высокая сложность задач. Но в режиме реального времени данные обрабатываются и обрабатываются быстрее в потоках событий. Некоторыми примерами таких платформ реального времени являются Kafka и Spark.
№ 18. Инструменты больших данных
Большие данные — это технологии, используемые для обработки огромных объемов данных, доступных в различных формах. Чтобы извлечь часть информации из большого набора данных, дата-инженеры должны знать инструменты, которые могут работать с большими данными. Примером такого инструмента является Apache Hadoop.
Apache Hadoop — это инструмент, который работает как универсальное решение, помогая инженерам данных решать проблемы, связанные с большими данными. Он состоит из нескольких инструментов, которые используют кластеры машин, чтобы позволить обрабатывать большой объем данных в наборах, находясь как единое целое.
Зная Hadoop, можно легко создавать крупномасштабные приложения для обработки данных, которые можно использовать для извлечения данных.
Какая зарплата у дата-инженера в 2023 году?
Инженеры данных — хорошо оплачиваемые сотрудники в любой организации благодаря их опыту в своей работе. Средняя годовая зарплата инженера данных в США составляет около 124,210 26,370 долларов. Между тем, дата-инженеры также могут получить в среднем дополнительную компенсацию в размере 150,581 XNUMX долларов США к своей зарплате. Но общая компенсация, которую инженер данных может получить на свою зарплату, составляет XNUMX XNUMX доллар.
Что нужно, чтобы стать инженером данных?
Вы можете начать или продвинуться по карьерной лестнице в области инженерии данных, обладая правильным сочетанием навыков и знаний. Степень бакалавра в области компьютерных наук или аналогичного предмета распространена среди инженеров данных. Получив степень, вы можете заложить основу для информации, которая вам понадобится в этом быстро меняющемся секторе. Подумайте о том, чтобы получить степень магистра, чтобы продвинуться по карьерной лестнице и получить доступ к возможно более высокооплачиваемым должностям.
Помимо получения степени, есть ряд других шагов, которые вы можете предпринять, чтобы добиться успеха.
№1. Совершенствуйте свои навыки работы с данными.
В качестве отправной точки для карьеры в науке о данных изучите принципы облачных вычислений, навыки кодирования и архитектуру базы данных.
- Владение языком кодирования требуется для этой профессии, поэтому подумайте о посещении курсов, чтобы получить и отработать свои навыки. SQL, NoSQL, Python, Java, R и Scala являются примерами популярных языков программирования.
- Базы данных, как реляционные, так и нереляционные, являются одними из наиболее часто используемых методов хранения данных. Вы должны хорошо разбираться в реляционных и нереляционных базах данных, а также в том, как они функционируют.
- Системы ETL (извлечение, преобразование и загрузка): ETL — это процесс перемещения данных из баз данных и других источников в единый репозиторий, например хранилище данных. Наиболее часто используемые инструменты ETL включают Xplenty, Stitch, Alooma и Talend.
- Хранилище данных: Не все типы данных, особенно массивные данные, следует хранить одинаково. Вам нужно знать, когда лучше использовать озеро данных, а когда хранилище данных, например, когда вы создаете решения для данных для корпорации.
- Автоматизация и скрипты: Поскольку организации могут собирать очень много данных, автоматизация является жизненно важным аспектом работы с большими данными. Чтобы автоматизировать повторяющиеся процессы, нужно уметь разрабатывать сценарии.
- Машинное обучение: Хотя специалисты по обработке и анализу данных больше занимаются машинным обучением, понимание фундаментальных идей поможет вам лучше понять потребности специалистов по данным в вашей команде.
Читайте также: Машинное обучение: все, что вам нужно знать о машинном обучении
- Инструменты больших данных: Дата-инженеры работают не только с традиционными данными. Они часто отвечают за управление большими объемами данных. Hadoop, MongoDB и Kafka — некоторые популярные инструменты и технологии, которые меняются и различаются в зависимости от фирмы.
- Облачные вычисления: Поскольку фирмы все чаще обменивают физические серверы на облачные услуги, вам необходимо разбираться в облачных хранилищах и облачных вычислениях. Новичкам следует изучить Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud.
Хотя в некоторых компаниях могут быть специальные группы по обеспечению безопасности данных, многим инженерам данных по-прежнему поручено безопасно управлять данными и хранить их, чтобы предотвратить потерю или кражу.
№ 2. Получить сертификацию.
Сертификация может подтвердить ваши навыки для будущих работодателей, а подготовка к сертификационному экзамену — отличная возможность расширить свои знания и навыки. Ассоциированный инженер по большим данным, сертифицированный профессиональный инженер данных Cloudera, сертифицированный инженер данных IBM и сертифицированный профессиональный инженер данных Google Cloud — все это варианты.
Изучите различные объявления о вакансиях, чтобы узнать, на какие должности вы могли бы претендовать. Если вы заметили, что конкретная сертификация регулярно указывается в списке обязательных или рекомендуемых, это отличное место для начала.
№3. Создайте портфель проектов по обработке данных.
Портфолио часто используется при поиске работы, чтобы продемонстрировать свои способности рекрутерам, менеджерам по найму и будущим работодателям.
Веб-сайт портфолио (созданный с помощью таких сервисов, как Wix или Squarespace) можно использовать для загрузки задач инженера данных, которые вы выполнили самостоятельно или в рамках класса. Кроме того, вы можете загрузить свою работу в раздел «Проекты» своего профиля LinkedIn или на такой сайт, как GitHub, оба из которых являются бесплатными альтернативами отдельному сайту-портфолио.
Улучшите свои навыки работы с большими данными с помощью готового к портфолио управляемого проекта, на выполнение которого уходит менее двух часов. Вот несколько вариантов, которые помогут вам начать работу без загрузки программ:
- Создайте свою первую базу данных NoSQL с помощью MongoDB и дизайна базы данных Compass с помощью SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench используется для создания и моделирования баз данных.
№ 4. Начните с позиции низкого уровня.
Многие инженеры данных начинают свою карьеру с должностей начального уровня, таких как аналитики бизнес-аналитики или администраторы баз данных. По мере накопления опыта вы сможете осваивать новые навыки и претендовать на более высокие должности.
Каковы обязанности Data Engineer?
Инженер данных отвечает за:
- Сбор, управление и преобразование необработанных данных в информацию.
- Интерпретация и оценка бизнес-целей.
- Анализ данных и создание отчетов по полученным результатам.
- Алгоритмы построения и необходимые прототипы.
- Разработка инструментов и программ для правильного анализа.
- l Эффективное общение с учеными данных для достижения лучших результатов в рабочих проектах.
Занимаются ли инженеры данных программированием?
Да, дата-инженеры занимаются кодированием. Чтобы стать инженером данных, вам необходимо иметь надлежащее знание языков программирования.
Является ли Data Engineering хорошей карьерой?
Мир растет так быстро с таким большим количеством информации, которая была обработана из необработанных данных. Поскольку эти данные всегда доступны для обработки, дата-инженеры всегда будут востребованы. Выбор Data Engineering станет хорошей карьерой для любого человека в будущем.
Заключение
Инжиниринг данных — очень важная профессия, и рост числа облачных сервисов продолжает создавать больше требований к инженерам данных. Вам не обязательно быть экспертом во всех навыках, просто получите базовые знания этих навыков и сосредоточьте свой опыт на решении реальных жизненных проблем, которые продемонстрируют миру ваши таланты.
Статьи по теме
- ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНЖЕНЕР: значение, обязанности, зарплата, навыки и вопрос для собеседования
- IT-карьера: смысл, путь, с чего начать, зарплата и лучшая карьера
- ИНЖЕНЕРНЫЙ МЕНЕДЖЕР: определение, обязанности, зарплата, программное обеспечение и вопросы на собеседовании
- Инженер по продажам: описание работы, навыки и зарплата обновлены! (НАС)
Рекомендации
