Ця стаття спрямована на вивчення ролі великого дані інженера, як дані збираються, обробляються, зберігаються та аналізуються, і дає вам краще уявлення про те, чи підходить вам ця кар’єра.
Що таке великі дані?
Термін «великі дані» стосується надзвичайно великих обсягів операційних даних, даних про продукти та даних про клієнтів, як правило, у терабайтах і петабайтах. Крім того, аналітику великих даних можна використовувати для зниження відповідності та регуляторних ризиків, удосконалення важливих сценаріїв використання компанії та операцій, а також створення абсолютно нових джерел доходу.
Наступний список джерел даних:
- POS (точка продажу) транзакції та кредитні картки;
- цифрові транзакції;
- залучення в соціальних мережах;
- взаємодія зі смартфонами та мобільними пристроями; і
- зчитування датчиків, створених Інтернетом речей (IoT).
Великі дані можуть надати інформацію про такі речі, як:
- оптимізація важливих операційних і бізнес-випадків використання;
- зниження ризику невідповідності нормам;
- створення чистих нових джерел доходу; і
- створення унікальних, переконливих клієнтів.
Що таке інженер великих даних?
Інженер з великих даних — це спеціаліст, який відповідає за створення, підтримку, тестування, оцінку та підтримку даних для компанії. Дуже великі набори даних називають великими даними. Великі обсяги даних часто збираються компаніями в економічній системі під час виконання щоденних операцій.
Крім того, великі дані можуть бути неймовірно корисними для бізнесу, щоб підвищити продуктивність, прибутковість і масштабованість за умови правильного використання. Але без інженера великих даних для створення систем збору, підтримки та вилучення даних великі дані компанії марні. Тому інженери великих даних несуть повну відповідальність за допомогу підприємствам в управлінні великими даними.
Що робить інженер великих даних?
Відповідальність інженера великих даних полягає у створенні, підтримці та гарантуванні середовища великих даних, готового до виробництва. Середовище, в якому працює ця роль, включатиме архітектуру, технологічні норми, опції з відкритим вихідним кодом, а також процедури керування та підготовки даних. Інженери великих даних зазвичай виконують усі наступні обов’язки:
- Проектувати, будувати та підтримувати системи для обробки великих обсягів даних. Це збирає інформацію з різних джерел, структурованих чи ні.
- Дані повинні зберігатися в озері даних або сховищі.
- Використовуйте перетворення обробки даних і алгоритми для обробки необроблених даних і створення попередньо визначених структур даних. Крім того, вони поміщають результати в озеро даних або сховище для подальшої обробки.
- Розмістіть різні дані за допомогою трансформації та інтеграції в масштабоване сховище даних (наприклад, сховище даних, озеро даних або хмару).
- Розпізнавати різні інструменти, техніки та алгоритми, що використовуються для перетворення даних.
- Впроваджуйте бізнес-логіку та технічні процеси, щоб перетворити зібрані дані на глибоку та корисну інформацію. Для оперативного та комерційного використання ці дані мають відповідати вимогам щодо якості, управління та відповідності, щоб бути надійними.
- Зрозумійте відмінності між структурами сховищ даних, базами даних з масовою паралельною обробкою (MPP) і гібридними хмарами, а також параметрами роботи та керування.
- Конвеєри даних слід аналізувати, порівнювати та покращувати. Інновації в шаблонах проектування, проектуванні життєвого циклу даних, вирівнюванні онтології даних, анотованих наборах даних і методах еластичного пошуку є деякими прикладами цього.
- Щоб перетворити та подати дані в середовище розробки, забезпечення якості та виробництва, підготуйте автоматизовані конвеєри даних.
- Створення та введення в експлуатацію програмних систем.
- Створення систем збору та обробки даних.
- Видобуток, перетворення та завантаження (процес ETL).
- Побудова архітектур даних, які задовольняють потреби бізнесу.
- Вивчення нових підходів до збору важливих даних і підвищення їх якості.
- Розробка рішень зі структурованими даними за допомогою різноманітних інструментів і мов програмування.
- Видобуток інформації з різних джерел для створення ефективних бізнес-моделей.
- Співпраця з іншими командами, дослідниками даних і аналітиками.
Як стати інженером великих даних
Щоб стати інженером великих даних, більшість людей повинні пройти кілька кроків.
#1. Отримати ступінь:
Ступінь у галузі інформатики, статистики чи бізнесу аналітика даних потрібно оволодіти технічними навичками, необхідними для того, щоб стати інженером великих даних. Для цих посад, які вимагають майстерності кодування, статистики та даних, більшість роботодавців вимагають ступінь бакалавра.
#2. Отримати досвід роботи:
Важливою кваліфікацією для того, щоб стати інженером великих даних, є досвід. Крім того, ви можете отримати досвід у фрілансі, стажуванні, незалежній практиці або працевлаштуванні в суміжних сферах. Ваші шанси отримати роботу інженера великих даних зростають із досвідом.
#3. Отримати сертифікати:
Щоб отримати роботу інженера великих даних, професійні сертифікати також можуть бути дуже корисними. Для тих, хто прагне розробити великі дані, будь-який із наведених нижче сертифікатів може бути корисним:
- Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer
- Сертифікований спеціаліст з великих даних (CBDP)
- Сертифікований професійний інженер з даних Google Cloud
- Професійний сертифікат IBM Data Science
10 найкращих інструментів для розробників даних
№ 1. Python:
Python — це популярна мова програмування в галузі розробки даних, яка використовується для багатьох різних речей, наприклад для створення конвеєрів даних, фреймворків ETL, взаємодії з API, автоматизації процесів і обробки даних.
Крім того, Python є важливою опцією для більш ніж двох третин списків вакансій для інженерів обробки даних завдяки його простому синтаксису та великій кількості бібліотек сторонніх розробників, що скорочує час і витрати на розробку.
№ 2. SQL:
SQL має важливе значення для інженерів обробки даних, оскільки він дає змогу створювати багаторазові структури даних, виконувати складні запити та моделювати бізнес-логіку. Крім того, це полегшує доступ, вставлення, оновлення, маніпулювання та змінення даних за допомогою різноманітних методів.
#3. PostgreSQL:
Найбільш широко використовуваний реляційний з відкритим кодом база даних у світі є PostgreSQL, який має активну спільноту та компактний, адаптивний та потужний дизайн. Крім того, він ідеально підходить для робочих процесів обробки даних, оскільки має вбудовані функції, великий обсяг даних і надійну цілісність.
#4. MongoDB:
MongoDB — це популярна база даних NoSQL, яка обробляє структуровані та неструктуровані дані у високому масштабі. Він простий у використанні, дуже гнучкий і пропонує такі функції, як розподілені сховища ключів і значень, орієнтований на документ NoSQL і обчислення MapReduce. Крім того, MongoDB ідеально підходить для обробки великих обсягів даних і збереження функціональності, дозволяючи горизонтальне масштабування.
#5. Apache Spark:
Підприємствам потрібно швидко збирати та робити доступними дані. Apache Spark — це популярна реалізація Stream Processing, яка дозволяє запитувати безперервні потоки даних у реальному часі. Крім того, він підтримує кілька мов програмування, використовує кешування в пам’яті та оптимізує виконання запитів.
#6. Апач Кафка:
Apache Kafka — це платформа потокового передавання подій із відкритим вихідним кодом із різними програмами, включаючи синхронізацію даних, обмін повідомленнями та потокове передавання в реальному часі, популярне для конвеєрів ELT і збору даних.
#7. Червоне зміщення Amazon:
Яскравим прикладом того, як сучасні інфраструктури даних вийшли за межі функцій зберігання, є Amazon Redshift. Крім того, це спрощує використання стандартного SQL для запитів і поєднання структурованих і напівструктурованих даних з озер даних, оперативних баз даних і сховищ даних.
#8. Сніжинка:
Snowflake — це хмарна платформа сховища даних, яка пропонує зберігання, обчислення, інструменти сторонніх розробників і клонування даних. Крім того, він оптимізує діяльність з розробки даних шляхом прийому, перетворення та доставки даних для глибшого розуміння, дозволяючи розробникам даних зосередитися на інших цінних завданнях.
#9. Амазонка Афіна:
Amazon Athena — це інтерактивний інструмент запитів для аналізу неструктурованих, напівструктурованих і структурованих даних, що зберігаються в Amazon S3, за допомогою стандартного SQL. Крім того, інженери з обробки даних і спеціалісти з навичками SQL можуть швидко аналізувати великі набори даних завдяки безсерверній природі, що усуває потребу в управлінні інфраструктурою та складних завданнях ETL.
#10. Apache Airflow:
Управління даними між командами є викликом для сучасних робочих процесів даних. Робочі процеси спрощені, повторювані завдання автоматизовані, а інструменти оркестровки завдань і планування, як-от Apache Airflow, допомагають усунути накопичення даних. Цей інструмент є фаворитом серед даних інженери оскільки він забезпечує багатий інтерфейс для візуалізації, моніторингу прогресу та вирішення проблем.
Наскільки складна розробка великих даних?
Чесно кажучи, бути інженером з обробки даних може бути складно. Але як тільки ви оволодієте основними здібностями та займете своє перше місце, ви матимете значну свободу, щоб створити свою ідеальну позицію. Рідко вам скажуть, які інструменти використовувати, і ви самі вирішуєте, над чим і коли працюватимете.
Чи хороша кар’єра працювати інженером з великих даних?
Інжиніринг даних – прибуткова професія. За даними Glassdoor, середня зарплата в США становить близько 115,000 170,000 доларів, але деякі інженери з обробки даних отримують до XNUMX XNUMX доларів на рік.
Чи важко вивчати великі дані?
Наука про дані – це широка сфера, яка спочатку може здатися надзвичайною. Навички, необхідні для роботи з великими даними, можна отримати швидше та ефективніше за допомогою наполегливості, зосередженості та надійної навчальної дорожньої карти.
Чи потребує розробка даних багато математики?
Математика є великою частиною науки про дані. Інженери даних, з іншого боку, зосереджені насамперед на технічних аспектах створення конвеєрів даних. Об’єднує їх той факт, що обидві ці ролі мають справу з великими даними. Для роботи з великими даними часто потрібна велика команда.
Чи кодують інженери великих даних?
Кодування є необхідною навичкою для інженерів даних, так само, як і для інших посад у сфері обробки даних. Інші мови програмування використовуються інженерами обробки даних на додаток до SQL для різноманітних завдань. Python, безсумнівно, є однією з найкращих мов програмування для обробки даних, хоча є багато інших.
Чи потребують кодування великі дані?
Експертиза кодування історично була необхідною для посад у сфері обробки даних, і більшість нинішніх науковців із даними з досвідом досі використовують її. Але в міру того як наука про дані розвивається, завдяки новим технологіям люди тепер можуть виконувати великі проекти з обробки даних без написання коду.
Що таке посадова інструкція інженера з великих даних?
Інженер з великих даних потрібен для розробки та керування рішеннями компанії Big Data, включаючи інструменти проектування, впровадження процесів ELT, співпрацю з командами розробників, створення хмарних платформ і підтримку виробничих систем.
Крім того, вам потрібні глибокі знання технологій Hadoop, першокласні навички керування проектами та передові навички вирішення проблем, щоб досягти успіху в якості інженера великих даних. Першокласний інженер великих даних знає про вимоги компанії та впроваджує масштабовані рішення для обробки даних, щоб задовольнити її поточні та майбутні потреби.
Яка зарплата інженера великих даних?
За даними ZipRecruiter, середня зарплата інженерів великих даних становить понад 130,000 XNUMX доларів США. Інженери великих даних з великим досвідом і на пізніх етапах своєї кар'єри можуть заробляти значно більше. Однак ті, хто новачок у галузі та не мають значного досвіду, можуть очікувати, що зароблятимуть менше грошей.
Робота інженера великих даних
Ось кілька прикладів роботи з великими даними, над якими варто подумати:
#1. Тестер великих даних:
Середня зарплата: 33,000 XNUMX доларів на рік
Аналітик із забезпечення якості (QA) і тестувальник великих даних схожі. Вони оцінюють плани даних, щоб допомогти в розподілі товарів, пов’язаних з даними. Крім того, вони можуть створювати, запускати й аналізувати тестові сценарії, а також сценарії виконання даних. Тестери великих даних також визначають і відстежують показники якості, як-от результати тестів і кількість дефектів.
#2. Технічний рекрутер:
Середня зарплата: $ 54,000 на рік
Технічний рекрутер допомагає підприємствам визначати вимоги до найму та знаходити претендентів на посади з великими даними. Крім того, вони шукають кандидатів на ринку для перевірки, співбесіди та найму. У процесі найму також може бути корисна допомога технічних рекрутерів.
#3. Менеджер бази даних:
Середня зарплата: $ 65,000 на рік
Менеджери баз даних — це технічно талановиті особи з широким розумінням технології баз даних. Вони виконують обов’язки з управління проектами та підтримують середовище бази даних. Крім того, менеджер бази даних часто виконує низку звичайних управлінських обов’язків, включаючи управління кадровими питаннями, керівництво групою обробки даних і коригування бюджетів.
#4. аналітик даних:
Середня зарплата: $ 74,000 на рік
Аналітики даних – це люди, які аналізують системи даних і вирішують проблеми. Вони часто розробляють автоматизовані інструменти для пошуку даних у базах даних. Аналітики даних можуть працювати поодинці або групами, і вони часто складають звіти.
#5. Розробник великих даних:
Середня зарплата: $ 83,668 на рік
Як і розробник програмного забезпечення, розробник великих даних створює дані. Вони завершують програмування та кодування програм, а також створення та введення в експлуатацію конвеєрів, які витягують, перетворюють і завантажують дані в кінцевий продукт.
Крім того, розробник також може допомогти з розробкою масштабованих, високопродуктивних веб-служб для відстеження даних. Щоб розробити більш ефективні методи, кілька розробників великих даних також досліджують і вивчають нові підходи до таких питань, як зберігання або обробка даних.
#6. Консультант з управління даними:
Середня зарплата: $ 95,000 на рік
Консультант із управління даними створює рамки для захисту та контролю використання даних. Це включає вплив на те, як дані збираються, керуються, використовуються та архівуються. Крім того, вони контролюють практику та правила та гарантують, що використання даних відповідає встановленим стандартам.
#7. Адміністратор бази даних:
Середня зарплата: $ 96,000 на рік
Щоденними операціями із записом бази даних керують адміністратори бази даних. Це передбачає збереження резервних копій бази даних і забезпечення стабільності бази даних. Крім того, оновлення та модифікації баз даних також здійснюються адміністраторами баз даних.
#8. Інженер безпеки:
Середня зарплата: $ 107,000 на рік
ІТ-спеціалістам потрібні інженери з безпеки, щоб знизити корпоративний ризик. Для комп’ютерних мереж вони розробляють багаторівневі протоколи захисту, такі як встановлення брандмауерів і стеження за спробами вторгнення та реагування на них. Крім того, щоб знайти проблеми та розробити та виконати плани тестування оновлень програмного забезпечення, інженери безпеки оцінюють системи безпеки.
#9. Науковий спеціаліст з даних:
Середня зарплата: $ 122,000 на рік
Науковці даних тісно співпрацюють із корпоративними бізнес-операціями. Крім того, вони збирають, вивчають та інтерпретують дані, а потім представляють свої висновки керівникам підприємств. Науковці даних надають консультації підприємствам, щоб допомогти їм прийняти рішення на основі своїх висновків і тенденцій.
#10. Архітектор даних:
Середня зарплата: $ 130,000 на рік
Щоб розробляти бізнес-стратегії та рішення для баз даних, архітектори даних поєднують свою винахідливість із всебічним розумінням дизайну баз даних. Крім того, щоб допомогти бізнесу досягти поставлених цілей, вони співпрацюють з інженерами з даних для розробки робочих процесів даних. Нові прототипи бази даних також створюються та оцінюються архітектором даних.
Статті по темі:
ЗАРПЛАТА СПЕЦІАЛІСТА ДАННИХ: Середня зарплата спеціаліста з обробки даних у 2023 році
База даних і сховище даних: у чому різниця?
СТАНДАРТИЗАЦІЯ ДАНИХ: визначення, процес і чому це важливо
Список використаної літератури:
