Раніше дані переглядалися лише традиційно. Але з часом його сфера застосування розширилася, додавши до сфери, пов’язаної з даними. У цих галузях почали відбуватися деякі зміни, що призвело до зосередження уваги на управлінні даними. Керівництво потребувало кваліфікованого набору людей, які могли б закласти основу бази даних, що призвело до ролі інженерів даних у нашому сучасному світі. Інженер даних відповідає за розробку та підтримку бази даних. Вони використовують методи та реалізації баз даних для створення творчих архітектур. Вони також проводять тести через регулярні проміжки часу, щоб забезпечити безперебійну роботу програм без проблем.
Інженери з даних також допомагають науковцям у покращенні якості даних.
Що таке інженер даних?
Інженер даних — це той, хто впорядковує певні дані з величезних ресурсів за допомогою практики проектування та створення систем, які збирають, зберігають і аналізують ці дані в певному співвідношенні.
Що таке навички інженера даних?
Це необхідні навички, які потрібно мати, щоб стати інженером даних. Це важливі навички, оскільки вони допомагають краще зрозуміти кар’єру інженера даних.
Навички, необхідні для того, щоб стати інженером даних
#1. Кодування
Кодування — це засіб, за допомогою якого люди спілкуються з комп’ютерами. Це набір інструкцій, які вказують комп’ютерам, що робити, як поводитися та які дії він має виконати. Як інженер обробки даних, ви повинні мати хороші навички кодування, щоб бездоганно працювати з різними мовами програмування, пов’язаними з наукою про дані. Існує багато мов програмування, але найпоширенішими є Java, Python і R. Тепер ці мови не лише допомагають зрозуміти, як правильно використовувати системи баз даних, але й ефективно використовувати розподілені системи.
#2. Комунікативні навички
Як інженер обробки даних, ви повинні вміти ефективно передавати свої ідеї, пропозиції та ресурси колегам по проекту. Хоча експерти з даних, такі як науковці з даних та архітектори, часто працюють рука об руку з інженером з обробки даних, вам також потрібно передавати свої ідеї іншим колегам без будь-яких технічних знань.
#3. Знання операційних систем
Інженери даних часто відповідають за вибір правильної операційної системи (ОС) для керування іншими прикладними програмами. Визначити правильну операційну систему для використання можна лише за умови відповідних знань. Тому володіння повними знаннями операційних систем, таких як Apple macOS і Microsoft Windows, є дуже важливим для будь-кого, хто хоче стати інженером даних.
#4. Аналіз даних
Інженер даних повинен застосовувати систематичну та логічну статистику, коли йому потрібно оцінити дані. Розуміння такого аналітичного програмного забезпечення, як Hbase, допомагає вирішити важливі завдання, які будуть поставлені після збору необхідних даних.
#5. Базове розуміння машинної мови
Вивчення машинних мов є основним напрямком роботи науковця з даних, хоча інженер з даних також працює рука об руку з науковцем. Необхідно мати принаймні базові знання машинних мов, щоб ефективно працювати з науковцем даних над проектом. Крім того, мати такі знання також є плюсом, оскільки це робить вас цінним активом для компанії чи проекту
#6. Навички критичного мислення
Здатність ретельно вивчати проблеми та створювати рішення, які є не тільки ефективними, але й продуктивними, завжди потрібна для більшості проектів. Мати цю перевагу як інженера даних має велике значення, оскільки більшу частину часу вам доведеться створювати рішення, яких ще не існує. Надання ключового значення вмінню творчо мислити.
#7. Сховища даних
Сховища даних зберігають велику кількість минулих і нещодавніх даних для регулярного аналізу. Ці дані отримані з різних джерел і використовуються компанією для перевірки звітів. Кожному інженеру з обробки даних необхідно знати екосистему зберігання та зберігання даних, а також знати, як працювати з інструментами.
#8. Презентаційні навички
Інколи від інженерів обробки даних очікують, що вони представлять свої дослідження відомим зацікавленим сторонам компанії після проведення аналізу. Знання того, як бути переконливим, пояснюючи, як ваші технічні дані допомагають ефективно вирішити проблему компанії, збільшує шанси вжити заходів відповідно до їхніх рекомендацій.
#9. Системи баз даних
Системи керування базами даних (СУБД) — це програмна програма, яка використовується для забезпечення інтерфейсу бази даних для зберігання та отримання конфіденційної інформації в організації. Як інженер обробки даних ви повинні знати, як керувати цією системою, щоб досягти необхідного стандарту, необхідного для організації, в якій ви працюватимете. Для цього вам потрібно знати такі системи баз даних, як SQL і NoSQL.
#10. API даних
API — це інтерфейси, які дозволяють програмам отримувати доступ до даних і спілкуватися один з одним для певного завдання. Хорошим прикладом є API у веб-додатках. У веб-додатках API дозволяє функціональності переднього кінця взаємодіяти з внутрішніми даними. Ці API вбудовуються в бази даних розробниками даних, щоб і спеціалісти з обробки даних, і аналітики могли передавати запити до даних у цих системах.
#11. Автоматизація та сценарії
Інженерам з обробки даних часто доводиться мати справу з величезними обсягами даних. Оскільки величезні дані мають вирішальне значення для спеціалістів із обробки даних і команди штучного інтелекту, важливо знати, як працювати з такими даними. Щоб оптимізувати свою роботу та отримати найкращу цінність, потрібно вміти писати спеціальні сценарії для автоматизації повторюваних завдань, щоб зменшити витрачений час. Тому вміння писати сценарії та автоматизувати свою роботу є дуже важливим навиком для будь-якого інженера даних.
#12. Тайм-менеджмент
Будучи інженером з даних, ви відповідаєте за багато роботи. Кожна дія повинна бути виконана в межах відведеного для неї часу. Знання правильного часу для кожної діяльності полегшує комфортну роботу без тиску. У той же час, знижує рівень помилок і ефективність в організації.
#13. Amazon Web Services (AWS)
Веб-служби Amazon (AWS) — це хмарна програма, яка допомагає програмістам стати більш творчими та професійними у своїй роботі. Для інженерів даних знання про створення та проектування хмарної структури дають їм змогу використовувати веб-сервіси Amazon (AWS) для проектування повних автоматизованих потоків даних. Це виділяє їх в організації.
#14. Безпека даних і управління
Хоча інженери даних не обов’язково відповідають за управління даними. Але вони також повинні переконатися, що системи знаходяться в правильному місці для легкого доступу до даних і контролю користувача. Поглиблення знань про управління також є важливим для кращої підтримки концепцій управління даними.
#15. Адаптивність
Загалом, здатність до адаптації є настійною навичкою, рекомендованою для будь-якої сфери. Потрібно ефективно працювати зі змінами в навколишньому середовищі в будь-який момент часу, щоб отримати бажані результати. Інженери з даних також не відсутні, тому це потрібно організації.
#16. Сильний робочий етнічний
Організації не хочуть, щоб співробітники, які приходять на роботу, виконували лише мінімум. Вони очікують, що їхня команда відповідатиме за успіх компанії, вимагаючи від них максимальної роботи над розбудовою організації. Інженери з обробки даних повинні працювати якнайкраще, щоб допомогти досягти успіху компанії, а це можливо лише за наявності сильної робочої етики.
#17. Обробка даних у реальному часі
Ще одна важлива навичка обробки даних — це знання інструментів обробки даних у реальному часі для потокової передачі даних. Доводиться обробляти величезні обсяги даних, це висока складність завдання. Але в реальному часі дані розробляються та обробляються швидше в потоках подій. Прикладами таких платформ реального часу є Kafka та Spark.
#18. Інструменти Big Data
Великі дані – це технології, які використовуються для обробки величезних обсягів даних, доступних у різних формах. Щоб отримати частину інформації з великого набору даних, інженерам даних потрібно знати інструменти, які можуть працювати з великими даними. Прикладом такого інструменту є Apache Hadoop.
Apache Hadoop — це інструмент, який працює як комплексне рішення, допомагаючи інженерам обробки даних вирішувати проблеми, пов’язані з великими даними. Він складається з кількох інструментів, які використовують кластери машин, щоб дозволити обробляти велику кількість даних у наборах, перебуваючи як єдине ціле.
Знаючи Hadoop, можна легко створювати великомасштабні програми обробки даних, які можна використовувати для вилучення даних.
Яка зарплата інженера з даних у 2023 році?
Інженери даних є добре оплачуваними працівниками в будь-якій організації завдяки їх досвіду у своїй роботі. Середня річна зарплата інженера з обробки даних у США становить близько 124,210 26,370 доларів США. Тим часом інженери з даних також можуть отримати середню додаткову компенсацію в розмірі 150,581 XNUMX доларів США на свою зарплату. Але загальна винагорода, яку може отримати інженер даних із своєї зарплати, становить XNUMX XNUMX долар.
Що потрібно, щоб стати інженером даних?
Ви можете розпочати або просунути успішну кар’єру в інженерії даних, маючи правильну комбінацію навичок і знань. Ступінь бакалавра з інформатики або подібного предмета є поширеним серед інженерів обробки даних. Отримавши ступінь, ви можете закласти основу для інформації, яка вам знадобиться в цьому секторі, що швидко змінюється. Розгляньте можливість отримати ступінь магістра, щоб просунути свою кар’єру та отримати доступ до можливо більш високооплачуваних посад.
Крім отримання диплому, є ще кілька кроків, які ви можете зробити, щоб позиціонувати себе для успіху.
#1. Удосконалюйте свої навички обробки даних.
Як відправну точку для кар’єри в галузі даних, вивчіть принципи хмарних обчислень, навички кодування та архітектуру баз даних.
- Володіння мовою кодування є обов’язковим для цієї професії, тому подумайте про відвідування курсів, щоб отримати та відпрацювати свої навички. SQL, NoSQL, Python, Java, R і Scala є прикладами популярних мов програмування.
- бази даних, як реляційні, так і нереляційні, є одними з найбільш використовуваних методів зберігання даних. Ви повинні знати про реляційні та нереляційні бази даних, а також про те, як вони функціонують.
- Системи ETL (вилучення, перетворення та завантаження): ETL — це процес переміщення даних із баз даних та інших джерел в єдине сховище, наприклад сховище даних. Інструменти ETL, які зазвичай використовуються, включають Xplenty, Stitch, Alooma та Talend.
- Зберігання даних: Не всі типи даних, особливо масивні, повинні зберігатися однаково. Наприклад, ви захочете знати, коли використовувати озеро даних чи сховище даних, коли ви створюєте рішення для даних для корпорації.
- Автоматизація та сценарії: Оскільки організації можуть збирати так багато даних, автоматизація є життєво важливим аспектом роботи з великими даними. Щоб автоматизувати повторювані процеси, потрібно вміти розробляти сценарії.
- Машинне навчання: Хоча науковці з обробки даних більше стурбовані машинним навчанням, розуміння фундаментальних ідей допоможе вам краще зрозуміти вимоги спеціалістів із обробки даних у вашій команді.
Читайте також: Машинне навчання: усе, що вам потрібно знати про машинне навчання
- Інструменти для великих даних: Інженери даних працюють не лише з традиційними даними. Вони часто відповідають за керування великими обсягами даних. Hadoop, MongoDB і Kafka є популярними інструментами та технологіями, які змінюються та відрізняються залежно від компанії.
- Хмарні обчислення: Оскільки фірми все частіше обмінюють фізичні сервери на хмарні послуги, вам потрібно буде розуміти хмарне сховище та хмарні обчислення. Новачкам варто ознайомитися з Amazon Web Services (AWS) або Google Cloud.
У той час як деякі компанії можуть мати спеціалізовані групи захисту даних, багато інженерів обробки даних все ще мають завдання надійно керувати та зберігати дані, щоб запобігти втраті або крадіжці.
#2. Отримати сертифікат.
Сертифікація може засвідчити ваші навички майбутнім роботодавцям, а підготовка до сертифікаційного іспиту є чудовою можливістю розширити свої знання та навички. Помічник Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer і Google Cloud Certified Professional Data Engineer — усі варіанти.
Перегляньте різні вакансії, щоб дізнатися, на які вакансії ви могли б бути зацікавлені. Якщо ви помітили, що певна сертифікація регулярно вказується як обов’язкова або рекомендована, це фантастичне місце для початку.
#3. Створіть портфоліо проектів інженерії даних.
Портфоліо часто використовується під час пошуку роботи, щоб продемонструвати ваші здібності рекрутерам, менеджерам з найму та майбутнім роботодавцям.
Веб-сайт портфоліо (створений за допомогою таких сервісів, як Wix або Squarespace) можна використовувати для завантаження завдань розробника даних, які ви виконали самостійно або під час заняття. Крім того, ви можете завантажити свою роботу в розділ «Проекти» свого профілю LinkedIn або на такий сайт, як GitHub, обидва з яких є безкоштовною альтернативою окремому сайту портфоліо.
Удосконалюйте свої навички роботи з великими даними за допомогою керованого проекту, готового до портфоліо, на виконання якого потрібно менше двох годин. Ось кілька варіантів, які допоможуть вам почати роботу без завантажень програм:
- Створіть свою першу базу даних NoSQL за допомогою MongoDB і дизайну бази даних Compass із SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench використовується для створення та моделювання баз даних.
#4. Почніть з позиції нижчого рівня.
Багато інженерів обробки даних починають свою кар’єру на посадах початкового рівня, таких як аналітики бізнес-аналітики або адміністратори баз даних. Здобуваючи досвід, ви зможете опанувати нові навички та претендувати на більш просунуті посади.
Які обов’язки інженера з даних?
Інженер даних відповідає за:
- Збір, керування та перетворення вихідних даних в інформацію.
- Інтерпретація та оцінка бізнес-цілей.
- Аналіз даних і створення звітів за отриманими результатами.
- Алгоритми побудови та необхідні прототипи.
- Розробка інструментів і програм для правильного аналізу.
- l Ефективне спілкування з спеціалістами з обробки даних для досягнення кращих результатів у робочих проектах.
Чи кодують інженери даних?
Так, інженери даних займаються кодуванням. Щоб стати інженером з обробки даних, вам потрібно добре знати мови програмування кодування.
Чи є розробка даних гарною кар’єрою?
Світ розвивається так швидко, що має так багато інформації, яка була оброблена з необроблених даних. Оскільки ці дані завжди доступні для обробки, інженери обробки даних завжди будуть користуватися великим попитом. Вибір інженерії даних був би хорошою кар’єрою для будь-кого в майбутньому.
Висновок
Розробка даних — це дуже важлива кар’єра, і зростання хмарних послуг продовжує створювати нові вимоги до інженерів обробки даних. Вам не обов’язково бути експертом у всіх навичках, просто отримайте базові знання цих навичок і зосередьте свій досвід на розв’язанні реальних життєвих проблем, які продемонструють ваші таланти світові.
Статті по темі
- ТЕХНІЧНИЙ ІНЖЕНЕР: значення, обов'язки, зарплата, навички та запитання для співбесіди
- ІТ КАР'ЄРА: значення, шлях, як почати, зарплата та найкраща кар'єра
- ІНЖЕНЕРНИЙ МЕНЕДЖЕР: визначення, обов’язки, зарплата, програмне забезпечення та запитання для співбесіди
- Інженер з продажу: оновлено опис посади, навички та зарплату! (НАС)
посилання
