Què és un enginyer de dades? Salari, responsabilitats i full de ruta

Les dades són l'oli nou. Però qui extreu i refina aquest oli? Enginyers de dades! Els enginyers de dades dissenyen i desenvolupen sistemes per convertir dades en brut en dades d'alta qualitat que es poden utilitzar per a l'anàlisi i el modelatge.

El primer pas de qualsevol organització centrada en dades és recopilar dades de fonts dispars. A continuació, les dades es transformen al format requerit i es carreguen a la infraestructura de dades. Els científics de dades i els analistes poden accedir a les dades per extreure informació i resoldre problemes empresarials. L'enginyer de dades lidera tot aquest procés. Sense enginyers de dades, les organitzacions no podran utilitzar les seves dades de manera eficaç, cosa que pot provocar la pèrdua d'oportunitats de negoci.

L'enginyeria de dades també és una carrera ben remunerada. Segons de Glassdoor estimació, el salari mitjà de l'enginyer de dades és de 113,784 dòlars anuals als Estats Units.

En aquest bloc, parlarem de les raons, les responsabilitats i el full de ruta per convertir-se en un enginyer de dades altament qualificat, i com es diferencia un enginyer de dades d'un científic de dades.

Per què convertir-se en enginyer de dades?

Els enginyers de dades són la necessitat de l'hora. Són una part integral de l'estratègia de dades d'una empresa perquè la velocitat, el volum i la varietat amb què estem produint dades augmenten ràpidament.

A finals del 2025, més de 180 zettabytes de dades es crearan, capturaran i consumiran. Necessitem enginyers de dades per gestionar una quantitat tan gran de dades en brut. Amb una demanda tan alta, ofereix una carrera prometedora en l'ecosistema de dades.

Responsabilitats d'un enginyer de dades

La feina d'un enginyer de dades és entendre els requisits de dades de l'organització i crear sistemes per proporcionar dades netes i accessibles. En el dia a dia, realitzen les següents tasques:

• Dissenyar, construir i mantenir les canalitzacions de dades
• Treballar amb analistes de dades i científics per entendre millor els requisits de dades
• Validació de fonts de dades i enfocament en la qualitat de les dades
• Vetllar pel compliment de la normativa de dades

Com esdevenir enginyer de dades?

El full de ruta per convertir-se en enginyer de dades és el següent:

1) Adquirir les habilitats rellevants d'enginyeria de dades

a) Codificació

D'acord amb una anàlisi de les 17,000 ofertes de treball d'enginyer de dades, més del 70% dels reclutadors busquen candidats amb coneixements de Python i SQL. Per tant, aprendre Python i SQL hauria de ser el primer pas per convertir-se en enginyer de dades. A més, la familiaritat amb altres llenguatges de programació, com Scala i Java, us pot donar un avantatge competitiu.

b) ETL (Extreure, transformar, carregar)

ETL significa extreure dades de diverses fonts a un emmagatzematge únic, transformar-les en un formulari destinat a l'anàlisi i carregar-les en un magatzem de dades. La creació i el manteniment de canalitzacions ETL és responsabilitat de l'enginyer de dades. Per tant, aprenent eines ETL com ara integrar i Talend és necessari per a l'enginyeria de dades.

c) Sistemes d'emmagatzematge de dades

Les bases de dades s'utilitzen per emmagatzemar les dades recollides. És essencial conèixer els llacs relacionals, NoSQL i de dades com a diferents tipus d'emmagatzematge de dades.

d) Eines de Big Data

Entendre eines de big data com Apache Spark, Apache Hadoop i Apache Hive és necessari per convertir-se en enginyer de dades. Aquestes eines s'utilitzen per processar, emmagatzemar i consultar grans volums de dades.

e) Cloud Computing

Els proveïdors de núvol com AWS (Amazon Web Services) i Microsoft Azure proporcionen recursos computacionals escalables per a l'emmagatzematge i processament de dades. Certificacions de cloud computing us pot ajudar a aprendre i practicar els conceptes fonamentals i avançats de diverses plataformes al núvol.

f) Soft Skills

Un enginyer de dades ha de tenir bones habilitats de comunicació per col·laborar amb altres membres de l'equip, inclosos els científics de dades i els analistes de dades. La creativitat i la resolució de problemes poden ajudar a resoldre els reptes del cicle de vida de l'enginyeria de dades.

2) Obtenció de la certificació

Les certificacions milloren la credibilitat i guanyen la confiança del vostre empresari. Les certificacions d'enginyeria de dades es poden adquirir des de plataformes educatives creïbles com Coursera i Udemy. Tenen un currículum pràctic d'alta qualitat impartit per educadors qualificats. Però, llegiu les ressenyes dels cursos i dels instructors abans de registrar-vos. També podeu visitar els perfils de LinkedIn dels enginyers de dades professionals per saber quines certificacions han adquirit. Us donarà una millor comprensió de quines eines o plataformes són tendències actualment al sector.

3) Construir la vostra cartera d'enginyeria de dades

Una cartera és una de les millors mètriques per avaluar la comprensió d'un candidat sobre el tema. La creació de múltiples projectes relacionats amb el disseny i el desenvolupament de bases de dades us pot distingir d'altres sol·licitants. Penjar el vostre projecte d'enginyeria de dades a GitHub i compartir una publicació de bloc a través de plataformes com LinkedIn o Medium és un pas important per mostrar les vostres habilitats de dades.

4) Assegurar una feina d'enginyeria de dades de nivell d'entrada

En la majoria dels casos, l'enginyeria de dades no és una posició de nivell inicial. Aconseguir una feina de nivell inicial com a analista de dades pot ser un bon començament. A mesura que adquireixis més experiència i habilitats, podràs ocupar un lloc d'enginyer de dades.

Principals diferències entre un enginyer de dades i un científic de dades

Tot i que hi ha algunes similituds entre les habilitats i les eines utilitzades pels científics de dades i els enginyers de dades, hi ha algunes diferències diferents entre elles que són les següents:

L'enginyer de dades ocupa el 7è lloc Glassdoor 50 millors llocs de treball als Estats Units per al 2022. A mesura que els rols de big data en l'organització centrada en dades es facin més clars, la demanda d'enginyers de dades seguirà augmentant.

Vols més contingut relacionat amb la IA? Visita unir.ai