Інженерія даних — це практика розробки та побудови великомасштабних систем збору, зберігання та аналізу даних. Це величезна галузь, яка має застосування майже в кожній галузі. Компанії мають потенціал для збору величезних обсягів даних, але їм потрібні належні люди та технологія, щоб спеціалісти з обробки даних та аналітики могли їх використовувати. Ви завжди хотіли працювати в цій сфері? Якщо так, пристебніться, тому що ми розповімо вам усе, що вам потрібно знати про інженерію даних, зокрема, хто такий інженер даних, що вони роблять, їхню зарплату та вимоги до навичок тощо.
Що таке інженер даних?
Інженер з обробки даних — це ІТ-професіонал, основним обов’язком якого є підготовка даних для аналітичних або оперативних цілей. Ці інженери програмного забезпечення часто відповідають за створення каналів даних, які з’єднують інформацію з кількох вихідних систем. Вони поєднують, консолідують і очищають дані перед структуруванням для використання в аналітичних програмах. Вони хочуть зробити дані більш доступними та максимізувати середовище великих даних своєї компанії.
Обсяг даних, з якими працює інженер, залежить від бізнесу, зокрема його розміру. Чим складніша архітектура аналітики та чим більше даних відповідає інженер, тим більша організація. Декілька підприємств, як-от охорона здоров’я, роздрібна торгівля та фінанси, потребують більше даних.
Інженери з даних співпрацюють із групами наукових спеціалістів, щоб покращити прозорість даних і дозволити компаніям приймати більш надійні бізнес-рішення.
Роль інженера даних
Інженери з обробки даних збирають і готують дані для використання вченими та аналітиками. Вони мають три ключові обов’язки:
#1. Універсали
Інженери з обробки даних із широкою спеціалізацією часто працюють у невеликих групах, збираючи, приймаючи та аналізуючи дані від початку до кінця. Вони можуть бути більш досвідченими, ніж інші інженери даних, але вони менше розуміють архітектуру системи. Науковець з даних, який хоче стати інженером з даних, добре підійде на роль спеціаліста широкого профілю.
Інженер із обробки даних широкого профілю може працювати над проектом для невеликого підприємства доставки їжі в районі міста, який відображає кількість поставок, здійснених щодня протягом попереднього місяця, і оцінює обсяг доставки на наступний місяць.
#2. Інженери, орієнтовані на трубопроводи
Ці інженери з обробки даних часто працюють у середній команді аналітики даних і над складнішими науковими проектами, які охоплюють розподілені платформи. Ця посада, швидше за все, знадобиться в середньому та великому бізнесі.
Регіональна компанія з доставки їжі може розпочати ініціативу, орієнтовану на конвеєр, щоб розробити платформу для науковців і аналітиків даних для пошуку метаданих для інформації про доставку. Вони можуть перевірити пройдену відстань і час, необхідний для доставки за попередній місяць, а потім використати ці дані в прогнозному алгоритмі, щоб визначити, що це означає для майбутнього бізнесу компанії.
#3. Інженери, орієнтовані на бази даних
Ці інженери з даних відповідають за створення, підтримку та заповнення аналітичних баз даних. Ця функція зазвичай використовується у великих організаціях, коли дані розподілені між кількома базами даних. Інженери використовують методології вилучення, перетворення та завантаження (ETL) для розробки схем таблиць і налаштування баз даних для ефективного аналізу. ETL — це процес копіювання даних із кількох джерел в єдину систему призначення.
Аналітична база даних — це зосереджена на базі даних робота великого, багатодержавного або загальнонаціонального підприємства доставки їжі. Окрім побудови бази даних, інженер даних писав би код для передачі даних із основної бази даних програми до бази даних аналітики.
Що таке обов’язки інженера з даних?
Інженери з обробки даних часто співпрацюють із спеціалістами з обробки даних у складі аналітичної команди. Інженери надають дані в придатних для використання форматах дослідникам обробки даних, які використовують інформацію для виконання запитів і алгоритмів для програм прогнозної аналітики, машинного навчання та аналізу даних. Інженери з даних також надають зведені дані керівникам компаній, аналітикам та іншим кінцевим користувачам для аналізу та застосування для покращення бізнес-операцій.
Інженери даних працюють із структурованими та неструктурованими даними. Структуровані дані — це інформація, яку можна відформатувати та зберігати у відформатованому сховищі, наприклад базі даних. Неструктуровані дані, такі як текст, фотографії, аудіо- та відеофайли, не вписуються в традиційні моделі даних. Щоб обробляти обидва типи даних, інженери даних повинні розуміти різні підходи до архітектури даних і програм. Інструментарій інженера даних також включає низку технологій великих даних, таких як фреймворки введення та обробки даних з відкритим кодом.
Академічна кваліфікація та необхідні навички для обробки даних
Багато організацій віддають перевагу людям зі ступенем інформатики, інформаційних технологій або прикладної математики. Інженери з даних зазвичай мають ступінь інженера програмного забезпечення. Деякі навіть мають дипломи з математики чи статистики, що їм допомагає, оскільки вони можуть застосувати те, чого навчилися, для вирішення різноманітних проблем.
Попередній досвід у створенні величезних сховищ даних, здатних виконувати вилучення, перетворення та завантаження (ETL) великих наборів даних, буде корисним. Крім того, інженери обробки даних добре володіють такими мовами програмування, як Java, Python, SQL і Scala.
Що таке навички інженера даних?
Існує кілька навичок розробки даних, серед яких:
#1. Мови для програмування
Знання мов кодування, таких як Javascript, Python і Scala.
#2. Експертиза SQL
SQL є ще однією мовою даних. Інженер даних повинен мати можливість виражати багато типів ускладнень у SQL, використовуючи такі методи, як корельовані підзапити та віконні функції. Інженер даних також повинен мати можливість читати та розуміти плани виконання бази даних. Вони повинні розуміти процеси програми, як функціонують індекси, різні методи об’єднання та розподілений вимір.
#3. Архітектурні проектування
Інженер даних повинен бути знайомий з бібліотеками, інструментами, ресурсами, платформами, нюансами різноманітних функцій бази даних, обчисленнями, потоковими процесорами, властивостями, оркестраторами робочих процесів, чергами повідомлень, форматами серіалізації та іншими пов’язаними технологіями.
#4. Методи моделювання даних
Вони повинні добре знати компроміси нормалізації та денормалізації, моделювання зв’язків сутності та розмірного моделювання.
#5. ETL (вилучення, перетворення та завантаження)
Ця процедура інтеграції даних дає змогу інженерам даних об’єднувати дані з кількох джерел для створення єдиного джерела даних. Це єдине джерело даних потім поміщається в сховище даних. Інженери з даних повинні мати можливість створювати систематизований ETL, який може адаптуватися до змін.
#6. Зберігання даних
Ви повинні вміти зберігати дані як інженер даних. Як наслідок, створюючи рішення для обробки даних для корпорації, ви повинні вирішити, використовувати сховище даних чи озеро даних.
№7. Хмарні обчислення
Розуміння хмарних обчислень і хмарних сховищ є критично важливим, оскільки підприємства все частіше замінюють фізичні сервери хмарними службами.
#8. Інструменти великих даних
Інженери з обробки даних іноді можуть працювати з великими обсягами даних. Kafka, Hadoop і MongoDB є популярними інструментами та технологіями.
Як стати інженером даних
Інженери з даних часто мають досвід інформатики, інженерії, прикладної математики або іншого предмета, пов’язаного з інформаційними технологіями. Оскільки ця професія потребує глибоких технічних знань, майбутні інженери з обробки даних можуть виявити, що навчального табору чи сертифікації буде недостатньо, щоб конкурувати. За даними PayScale, більшість посад у сфері обробки даних вимагають принаймні відповідного ступеня бакалавра у відповідній дисципліні.
Ви повинні мати попередній досвід роботи з багатьма мовами програмування, такими як Python і Java, а також знати архітектуру бази даних SQL. Навчальний табір або сертифікація можуть допомогти вам адаптувати своє резюме до роботи в галузі обробки даних, якщо ви вже маєте досвід роботи в ІТ або суміжній галузі, наприклад математики чи аналітики. Наприклад, якщо ви раніше працювали в ІТ, але не займали певної ролі в роботі з даними, ви можете зареєструватися в навчальному таборі з обробки даних або отримати сертифікат інженерної обробки даних, щоб продемонструвати, що у вас є здібності на додаток до іншого досвіду в ІТ .
Якщо у вас немає досвіду в галузі технологій чи ІТ, можливо, вам знадобиться записатися на інтенсивну програму або інвестувати в програму бакалаврату, щоб продемонструвати свою компетентність у цьому предметі. Якщо у вас є ступінь бакалавра, але він не з відповідної дисципліни, ви можете перевірити ступінь магістра з аналізу даних та інженерії даних.
Зрештою, це залежатиме від вашої ситуації та типів професій, які вас цікавлять. Знайдіть час, щоб прочитати оголошення про роботу, щоб зрозуміти, які фірми шукають, і ви матимете краще уявлення про те, як ваша історія вписується в цю функцію.
Зарплата інженера з даних 2023
Станом на 13 лютого 2023 року середня річна оплата інженера з обробки даних у Сполучених Штатах становить 122,672 26,372 долари на рік. Середня додаткова грошова винагорода для інженера з обробки даних також становить 150,629 XNUMX долари США, а середня загальна винагорода для інженера з обробки даних становить XNUMX XNUMX доларів США. Ця зарплата також може відрізнятися, якщо мова йде про кваліфікацію та досвід інженера з даних.
Зарплата інженера початкового рівня становить близько 77,783 106,748 доларів на рік. Як правило, вони мають лише кілька років досвіду, від одного до трьох років. Зарплата інженера середнього рівня становить приблизно 117,826 XNUMX доларів на рік. Ці експерти зазвичай мають від п’яти до дев’яти років досвіду роботи в цій галузі. Нарешті, зарплата старшого інженера з даних становить XNUMX XNUMX доларів США на рік. Старші інженери з даних часто мають десять або більше років досвіду роботи в цій галузі та відповідають за нагляд і призначення завдань молодшим інженерам з обробки даних.
Data Engineer проти Data Scientist
Вони обоє співпрацюють над проектами. Інженери з даних збирають і систематизують дані компанії, що зберігаються в базах даних та інших форматах. Вони також створюють конвеєри даних, які надають дані вченим. Усі ці дані використовуються дослідниками даних для аналітики та інших проектів, які покращують бізнес-операції та результати.
Науковці даних та інженери даних мають різні набори навичок і сфери уваги. Коли мова заходить про інженерів обробки даних, вони не завжди можуть робити особливий акцент; вони, як правило, вправні в багатьох сферах і добре розвинені у своїх знаннях і навичках. З іншого боку, дослідники даних часто мають спеціалізовані сфери уваги. Їх більше цікавить пошуковий аналіз даних. Науковці даних вирішують нові, загальні проблеми, а інженери даних розставляють їх на місці.
Data Engineer проти Data Architect
Роботи інженера та архітектора даних переплітаються та часто плутаються. Провидці старшого віку, які перетворюють бізнес-вимоги на технічні вимоги та розробляють стандарти та принципи даних, відомі як архітектори даних. Вони візуалізують і розробляють корпоративну структуру управління даними компанії. Інженери даних співпрацюють з архітектором даних для створення та підтримки систем даних, описаних архітектурою даних архітектора даних.
Як виглядає звичайний день інженера даних?
Основна мета інженера обробки даних полягає в тому, щоб перетворити необроблені дані на щось придатне для використання та доступне перед тим, як представити їх організації. Мало того, вони повинні проектувати, створювати, тестувати, поєднувати, керувати та оптимізувати дані з багатьох джерел. Вони будують інфраструктуру, яка вироблятиме ці дані. Мета полягає в тому, щоб побудувати безперебійну роботу конвеєрів даних. Крім того, вони розробляють складні запити, щоб забезпечити легкий доступ до даних.
Звичайний день інженера даних може відрізнятися залежно від компанії.
Що мені потрібно, щоб стати інженером даних?
Ступінь бакалавра в галузі інформатики, програмного забезпечення або комп’ютерної інженерії, прикладної математики, фізики, статистики або суміжної дисципліни необхідний для вступу в цю область. Більшість ролей початкового рівня також вимагатимуть реального досвіду, наприклад стажування.
Чи є розробка даних гарною кар’єрою?
Хоча характеристики роботи, які роблять її «відмінною», завжди будуть суб’єктивними, розробка даних — це професія з високим попитом із зарплатою вище середнього та стабільною роботою.
Чи кодують інженери даних?
Кодування є необхідною здатністю для інженерів даних, як і для інших професій з обробки даних. Окрім SQL, інженери обробки даних використовують різноманітні додаткові мови програмування для різних завдань. Існують інші мови програмування, які можна використовувати в розробці даних, але Python, без сумніву, одна з найкращих.
У Висновку
За останні роки потреба в посадах інженерів з обробки даних різко зросла. Компанії наполегливо шукають інженерів з обробки даних, які б допомогли їм у вирішенні проблем з даними. Цей набір навичок дуже затребуваний, і він далеко не перенасичений, як в інших сферах. Особи, які навчилися цим здібностям, мають хороші шанси добре заробляти на життя. Ми надали цей матеріал, щоб допомогти вам у просуванні в цій сфері роботи. Удачі!
Статті по темі
- Інженер з продажу: оновлено опис посади, навички та зарплату! (НАС)
- УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ КІБЕРБЕЗПЕКИ: структура, план і послуги
- ІНСТРУМЕНТИ КЕРУВАННЯ ГОЛОВНИМИ ДАНИМИ: найкращі інструменти керування даними
- Фінансова інженерія: програми та зарплати (оновлено!)
- Що може зробити SQL для бізнесу?
посилання
