Kỹ sư dữ liệu cấp cao quản lý hệ thống thu thập dữ liệu và cộng tác với đồng nghiệp. Sau đây là tất cả những gì bạn cần biết về việc trở thành kỹ sư dữ liệu cấp cao, mức lương, công việc họ làm và cách trở thành một kỹ sư.
Kỹ sư dữ liệu cao cấp
Các kỹ sư dữ liệu cấp cao chịu trách nhiệm phát triển và duy trì nền tảng dữ liệu, công cụ quản lý, và đường ống dẫn. Trong đó, các kỹ sư dữ liệu trẻ được theo dõi cả thiết kế và hành vi.
Các kỹ sư dữ liệu cấp cao thường báo cáo với giám đốc kỹ thuật dữ liệu hoặc giám đốc phân tích tại một tập đoàn và là thành viên của nhóm khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu. Để cung cấp khả năng quản lý hiệu quả, Kỹ sư dữ liệu cấp cao phải có khả năng truyền đạt rõ ràng các mệnh lệnh và thông tin cho nhóm trẻ hơn.
Kỹ sư dữ liệu cấp cao giám sát và quản lý các nhóm kỹ thuật dữ liệu cấp dưới. Bạn cũng sẽ được yêu cầu viết báo cáo và tạo các bài thuyết trình cho các nhóm lãnh đạo cấp cao của doanh nghiệp với tư cách là kỹ sư dữ liệu cấp cao. Kỹ sư dữ liệu cấp cao phải có kỹ năng giao tiếp tuyệt vời để các báo cáo và bản trình bày này được hiểu và chấp nhận. Chúng phải rõ ràng, ngắn gọn, rõ ràng, hấp dẫn và thuyết phục.
Yêu cầu của một kỹ sư dữ liệu cao cấp
- Tạo, quản trị và giám sát các dự án cho hệ thống lưu trữ và thu thập dữ liệu.
- Các mô hình và giải pháp dữ liệu nên được đề xuất cho các hệ thống dữ liệu hiện tại và được triển khai.
- Giám sát công việc của một kỹ sư dữ liệu cấp dưới.
- Kiểm tra xem hệ thống có được thiết kế có tính đến các yêu cầu tuân thủ và bảo mật dữ liệu hay không.
Nhiệm vụ thường xuyên của một kỹ sư dữ liệu cao cấp
- Điều tra các vấn đề về quản lý dữ liệu trong khi hỗ trợ các nhóm khác nhau.
- Làm việc với các kiến trúc sư và nhà phân tích dữ liệu để phác thảo các thông số kỹ thuật thiết kế.
- Thực hiện các báo cáo tiến độ cho các chuyên gia không am hiểu về kỹ thuật.
- Kiểm tra độ chính xác của dữ liệu để đảm bảo xử lý dữ liệu chính xác.
Kỹ sư dữ liệu cao cấp Mô tả công việc và trình độ chuyên môn
- Hệ thống lưu trữ dữ liệu và phân tích của chúng tôi, thực tế chứa tất cả dữ liệu về tổ chức và chính trị, nên được duy trì và mở rộng.
- Để hỗ trợ các dự án dữ liệu và phân tích, các hệ thống và quy trình kỹ thuật dữ liệu phải an toàn, có thể mở rộng và đáng tin cậy. Ngoài ra, điều này đòi hỏi phải gửi dữ liệu đến các chi nhánh và công ty con cũng như tích hợp các nguồn dữ liệu mới vào kho dữ liệu chính của chúng tôi.
- Sử dụng dữ liệu từ kho dữ liệu và các nguồn khác để tạo trực quan hóa dữ liệu và báo cáo.
- Tạo các chương trình và giải pháp kỹ thuật có thể mở rộng, lặp lại có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ quản trị dữ liệu tốn thời gian.
- Đánh giá, điều tra và tìm hiểu bất thường về các dữ liệu chính trị và tổ chức khác nhau.
- Triển khai và duy trì các biện pháp bảo mật tốt nhất trong kho dữ liệu và môi trường phân tích của chúng tôi trong khi vẫn theo dõi bối cảnh mối đe dọa đang phát triển.
- Trợ giúp các nhân viên khác của DAIR nếu cần với mã SQL, Python hoặc R.
- Thực hiện các nhiệm vụ bổ sung theo chỉ đạo; • Chia sẻ những kỹ năng này với các nhân viên khác của DAIR
Trình độ chuyên môn
- SQL mạnh mẽ và khả năng quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Các kỹ thuật ETL được sử dụng để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu quan hệ.
- Khả năng thiết kế, xây dựng và triển khai các chuỗi quy trình tự động bằng Python hoặc R, đặc biệt để phân tích và thao tác dữ liệu.
- BA hoặc BS trong lĩnh vực tương tự hoặc kinh nghiệm làm việc tương đương.
- Khả năng đọc dữ liệu, phân tích và làm sạch dữ liệu, biến đổi và mã hóa lại dữ liệu, kết hợp nhiều bộ dữ liệu, định dạng lại dữ liệu thành các định dạng mở rộng và dài, v.v.
- Thể hiện khả năng tiếp thu các khả năng mới và khắc phục sự cố mã mà không cần hỗ trợ, như đã thấy bằng cách tìm kiếm các giải pháp cho các sự cố lập trình phổ biến trên Google. Nói cách khác, có thể học các kỹ năng trong khi làm việc.
- Ưu tiên có kinh nghiệm giao dịch với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây như Google Cloud và Amazon Web Services nhưng không cần thiết.
- Thành tích về khả năng ưu tiên và tổ chức nhiều công việc và dự án khác nhau, cũng như có khả năng quản lý thời gian xuất sắc.
- Kinh nghiệm với công cụ tổ chức kỹ thuật số như Action Network, ActionKit hoặc Blue State Digital, cũng như hiểu biết về LAN hoặc VAN, đều là những lợi thế nhưng không cần thiết.
Kỹ sư dữ liệu cao cấp làm gì
Sáng kiến tích hợp dữ liệu của bộ phận sẽ được quản lý bởi kỹ sư dữ liệu cao cấp, người cũng sẽ tạo kế hoạch cho dự án, đồng thời quản lý cơ sở hạ tầng kho dữ liệu, đồng thời viết tập lệnh để tích hợp và phân tích dữ liệu.
Để thiết lập các yêu cầu, khai thác và phân tích dữ liệu, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xây dựng các đường dẫn dữ liệu đặc biệt nhằm mang lại lợi ích cho nhu cầu phân tích của tổ chức và các chi nhánh của tổ chức, vai trò này sẽ hợp tác chặt chẽ và hợp tác với các thành viên của Bộ phận Phát triển và Phân tích Dữ liệu đội. Họ cũng sẽ quản lý các hệ thống độc quyền khác và giám sát việc tạo ra một hệ thống báo cáo tự động.
Dữ liệu, phân tích và Tài nguyên cơ sở hạ tầng (DAIR) chịu trách nhiệm phát triển các công cụ lập trình, phát triển web, hệ thống dữ liệu và khả năng phân tích của Liên đoàn để cung cấp cho phong trào lao động sức mạnh lâu dài. Nhiều sở, tổ chức lao động tiểu bang và địa phương, và các khách hàng khác trong phong trào lao động được hỗ trợ bởi nhóm này. Ngoài ra, bộ muốn cung cấp cho các đối tác của mình những công cụ họ cần để thực hiện huy động chính trị và lập pháp, đồng thời tổ chức các hoạt động kỹ thuật số, thành công và hiệu quả hơn bằng cách đầu tư vào cơ sở hạ tầng tập trung, đào tạo và công việc dịch vụ trực tiếp.
Lương kỹ sư dữ liệu cao cấp
Tổng thù lao hàng năm của Kỹ sư dữ liệu cấp cao ở Hoa Kỳ được dự đoán là 169,943 USD, với mức lương trung bình là 128,022 USD. Ngoài ra, những con số này đại diện cho trung bình hoặc giữa các phạm vi bằng cách sử dụng thuật toán Ước tính Tổng Lương độc quyền của chúng tôi, dựa trên thông tin lương do người dùng gửi. Mức tăng bồi thường hàng năm dự kiến là $41,921. Tiền lương bổ sung có thể ở dạng tiền thưởng, tiền hoa hồng, tiền boa hoặc chia sẻ lợi nhuận. Tất cả dữ liệu về lương hiện có sẵn cho vai trò này nằm trong khoảng từ phân vị thứ 25 đến 75, với các con số trong “Phạm vi có khả năng xảy ra nhất” nằm trong phạm vi đó.
Dưới đây là danh sách 10 công ty hàng đầu của Mỹ tuyển dụng các kỹ sư dữ liệu cấp cao, cùng với tổng thu nhập của họ và những con số này đại diện cho mức trung bình hoặc giữa các phạm vi. Trong số các nhà tuyển dụng có Coupang, Meta và Hulu.
- Vốn Một $158,279 / năm
- Amazon $213,088 / năm
- Optum $162,211 / năm
- Aetna $156,373 / năm
- The Hartford $161,728 / năm
- Khám phá $146,085 / năm
- Meta $241,689 / năm
- Giải pháp công nghệ nhận thức $123,785 / năm
- Kỹ sư dữ liệu cấp cao của Netflix lương $211,868/năm
- Wells Fargo Lương kỹ sư dữ liệu cao cấp $168,841 / năm
Làm thế nào để trở thành một kỹ sư dữ liệu cao cấp
Một sự thật ai cũng biết là xu hướng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ của các doanh nghiệp đã góp phần vào việc áp dụng các giải pháp đám mây đang phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Ngoài ra, các kỹ sư dữ liệu đóng góp vào việc phát triển cơ sở hạ tầng và thuật toán. Ngoài ra, bạn phải liên tục mở rộng kiến thức về ngôn ngữ lập trình, công cụ quản lý dữ liệu, kho dữ liệu và trí tuệ nhân tạo/học máy nếu muốn thăng tiến lên vị trí kỹ sư dữ liệu cấp cao.
Để xây dựng một cơ sở hạ tầng thành công, bạn phải là chuyên gia về các công cụ và ngôn ngữ lập trình tốt nhất.
# 1. Python
Python là ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn cho kỹ thuật dữ liệu. Nó mã hóa các khung ETL, kết nối API, tự động hóa và trộn dữ liệu. Python cũng đã được cải thiện gần đây. Những phát triển mới nhất của Python. Chúng bao gồm.
- Feather, một định dạng tệp nhị phân có thể truy cập và IBIS, một bộ công cụ để truyền dữ liệu từ môi trường Python sang các hệ thống lưu trữ bên ngoài như Hadoop hoặc SQL.
- Panda để phân tích và thao tác dữ liệu; Matplotlib để phát triển các hình ảnh tương tác, hoạt hình và tĩnh; và NumPy để quản lý mảng dữ liệu.
- Tìm hiểu về các khung phát triển ứng dụng web như Flask và Django để tạo phát triển phụ trợ.
- Tìm hiểu về Theano và TensorFlow, các thư viện học sâu cung cấp mã viết sẵn chất lượng cao. Theano hỗ trợ tối ưu hóa hiệu suất, phát hiện lỗi và chẩn đoán, trong khi TensorFlow hỗ trợ tạo và đào tạo các mô hình máy học.
Amazon CodeGuru, lập trình năng động, Viết kịch bản Python cho DevOps, phát triển và phân tích danh mục đầu tư nâng cao, v.v. giúp cải thiện mã của bạn. Theo kịp thông tin mới khi nó xuất hiện.
#2. Công cụ kỹ thuật dữ liệu cần thiết
Truy cập vào dữ liệu thô cho nhóm là trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu, đối với cả thành viên kỹ thuật và phi kỹ thuật. Tìm hiểu cách sử dụng các công cụ mới nhất để bạn có thể duy trì tính cạnh tranh.
Nhịp
Tìm hiểu nhịp điệu để viết mã đơn giản hơn. Phát triển các ứng dụng phân tán, thành thạo Java và Python cũng như lập trình lưu trữ MySQL và Postgres đều có lợi.
Trưởng ban
Xây dựng đường ống dẫn dữ liệu và tự động hóa dữ liệu rất hữu ích. Khả năng tạo, sắp xếp và quản lý các đường ống dẫn dữ liệu cũng như các tác vụ và quy trình của bạn đã tăng lên.
SQL
Do việc sử dụng các kỹ thuật và truy vấn chuyển đổi dữ liệu, SQL là một công cụ quan trọng để truy cập, cập nhật, thao tác và sửa đổi dữ liệu. Dưới đây là một vài tiến bộ gần đây trong SQL:
- Tạo một bảng tạm thời bằng cách sử dụng các biểu thức bảng chung (CTE).
- CTE đệ quy và yêu cầu dữ liệu phân cấp
- Sử dụng trường hợp khi và xoay vòng dữ liệu để viết các câu điều kiện phức tạp
- Tự tham gia là các thao tác SQL liên kết một bảng với một bảng khác.
- Theo dõi sự tăng trưởng, trong số những thứ khác, bằng cách tính toán tổng số đang chạy.
Mongo DB
MongoDB thường là tùy chọn ưa thích do các thuộc tính độc đáo của nó, bao gồm kho lưu trữ khóa-giá trị phân tán, khả năng NoSQL hướng tài liệu và khả năng xử lý MapReduce, tất cả đều cần thiết cho các kỹ sư dữ liệu làm việc với nhiều dữ liệu thô, chưa được xử lý .
amazon Athena
Công cụ truy vấn tương tác này cho phép người dùng thực hiện các truy vấn SQL đặc biệt trên cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó tăng tốc độ phân tích các tập dữ liệu lớn đồng thời vượt trội so với các quy trình ETL đầy thách thức.
Snowflake
Để cung cấp kết quả sâu sắc hơn, Snowflake tăng tốc các tác vụ kỹ thuật dữ liệu bằng cách kết hợp, sửa đổi và hiển thị dữ liệu.
Tia lửa và Apache
Với Apache Spark, hàng terabyte luồng có thể được xử lý theo lô nhỏ. Ngoài ra, nó sử dụng bộ nhớ đệm trong bộ nhớ và cung cấp khả năng thực thi truy vấn nhanh hơn.
3. Khái niệm cơ bản về học máy
Việc học các chủ đề mới ngày càng trở nên quan trọng hơn khi nghề nghiệp của bạn phát triển và bạn cần mở rộng quan điểm của mình. Hồi quy, phân cụm, học tập hợp, học tập nâng cao, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại, thực tế đa biến, đào tạo mạng thần kinh và học tập chuyển đổi là một số kỹ thuật máy tính cốt lõi hữu ích để hiểu.
#4. Trực quan hóa dữ liệu
Bạn phải giải thích chính xác các báo cáo của mình cho cấp trên và lãnh đạo công ty, vì vậy bạn bắt buộc phải tìm hiểu thêm về các công nghệ trực quan hóa dữ liệu. Bạn có thể nâng cao kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của mình bằng cách thêm nhiều công cụ hơn vào hộp công cụ của mình, chẳng hạn như Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau, v.v. Việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python như Matplotlib hoặc Folium hiện đang phổ biến.
#5. Kubernetes và Docker
Airflow, Cassandra, Argo và Kubernetes là một số giải pháp xử lý dữ liệu cho vùng chứa ngày càng được ưa chuộng. Lợi ích chính của việc áp dụng các bộ chứa để xử lý dữ liệu là độc lập về phần cứng, điện toán đám mây, độc lập dữ liệu và khung. Hiện tại, tiêu chuẩn phổ biến nhất để tuyển dụng trong kỹ thuật dữ liệu là khả năng làm việc với các vùng chứa như Docker và Kubernetes.
#6. Hãy là một chuyên gia hình chữ T
Thanh ngang của chữ “T” đại diện cho các khái niệm bao quát mà bạn cần lưu ý. Xem xét việc hợp nhất điện toán đám mây và kho dữ liệu. Thanh dọc của chữ “T” thể hiện nhu cầu về sức mạnh ở ít nhất một khu vực cụ thể. Ví dụ, bạn có thể là một chuyên gia về Spark. Khả năng giao tiếp của bạn đã được cải thiện do bạn hiểu rõ hơn về một số ý tưởng và khái niệm.
Một chuyên gia có tài năng quản lý xuất sắc cũng sở hữu năng lực hình chữ X bên cạnh năng lực hình chữ T.
#7. Cân nhắc việc đạt được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu.
Một phương pháp tập trung, nhanh chóng, trực tuyến và chi phí hợp lý để hoàn thiện bộ kỹ năng của bạn với tư cách là một kỹ sư dữ liệu có kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là đạt được chứng chỉ. Tùy thuộc vào bộ kỹ năng bạn muốn xây dựng và nhấn mạnh vào CV của mình, bạn có thể chọn thông tin đăng nhập.
Đó có thể là chứng chỉ về kỹ thuật thông tin phức tạp, học máy, trí tuệ nhân tạo hoặc một lĩnh vực khác mà mục tiêu là dạy bạn cách sử dụng công nghệ.
Bạn phải thành thạo những kỹ năng này nếu bạn muốn phát triển trong nghề nghiệp, chuyên môn hóa và có được việc làm. Tìm hiểu thêm về các nhiệm vụ và nghĩa vụ của các kỹ sư dữ liệu lớn cấp cao, mức lương của họ, các chủ đề phỏng vấn điển hình và triển vọng nghề nghiệp tiềm năng.
Trách nhiệm của một kỹ sư dữ liệu là gì?
Các nhiệm vụ chính của Kỹ sư dữ liệu lớn cấp cao được liệt kê bên dưới để bạn tiện theo dõi.
- Tạo, xây dựng và duy trì các hệ thống này bằng Hadoop/Spark, Python, C/C++ và các công cụ phân tích dữ liệu phân tán khác.
- Trợ giúp lập kế hoạch, xây dựng, thiết lập và mô tả các thành phần quản lý dữ liệu.
- Nhận biết các lĩnh vực có thể cải thiện độ tin cậy, khả năng đáp ứng và chất lượng của nền tảng.
- Đáp ứng mong đợi của khách hàng về chức năng, tính khả dụng và hiệu suất.
- Làm việc cùng với các nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu
- Hãy tiếp tục nỗ lực và kiên trì.
- Giới thiệu nhanh các tính năng mới
- Mở đường ống để cho phép tất cả các dự án.
Sự khác biệt giữa Trưởng nhóm và Kỹ sư dữ liệu cao cấp là gì?
Trách nhiệm chính của Kỹ sư dữ liệu chính là giám sát một nhóm Kỹ sư dữ liệu khi họ xây dựng và duy trì các đường dẫn dữ liệu cũng như đảm bảo chất lượng dữ liệu. Trong hệ thống phân cấp, họ được xếp trên Kỹ sư dữ liệu cấp cao, những người được xếp trên Kỹ sư dữ liệu (Junior).
Kỹ sư dữ liệu cao cấp trên là gì?
Trong hệ thống phân cấp, Kỹ sư dữ liệu chính được xếp trên Kỹ sư dữ liệu cao cấp, những người này được xếp trên Kỹ sư dữ liệu (Junior).
dự án
Bài viết liên quan
