Co je datové inženýrství? Mzda, odpovědnosti a roadmap

Data jsou novým olejem. Ale kdo tento olej extrahuje a rafinuje? Datoví inženýři! Datoví inženýři navrhují a vyvíjejí systémy pro převod syrové datové do vysoké kvality, které lze použít pro analýzu a modelování.

Prvním krokem každé datové centrické organizace je shromáždění dat z různých zdrojů. Data jsou poté transformována do požadovaného formátu a načtena do datové infrastruktury. Datoví vědci a analytici mohou poté přistupovat k datům, aby extrahovali poznatky a řešili obchodní problémy. Datový inženýr řídí celý tento proces. Bez datových inženýrů organizace nedokážou efektivně využívat svá data, což může vést ke ztrátě obchodních příležitostí.

Datové inženýrství je také vysokoplacenou kariérou. Podle odhadu Glassdoor je medián mzdy datového inženýra 113 784 dolarů ročně ve Spojených státech.

V tomto blogu budeme diskutovat důvody, odpovědnosti a roadmapu pro to, jak se stát vysoce kvalifikovaným datovým inženýrem, a jak se datový inženýr liší od datového vědce.

Proč se stát datovým inženýrem?

Datoví inženýři jsou potřebou současné doby. Jsou nedílnou součástí datové strategie společnosti, protože rychlost, objem a rozmanitost, s nimiž produkujeme data, se rychle zvyšují.

Do roku 2025 bude vytvořeno, zachyceno a spotřebováno více než 180 zettabytů dat. Potřebujeme datové inženýry, aby zpracovali tak velké množství syrových dat. Díky vysoké poptávce nabízí tato kariéra slibnou budoucnost v datové ekosystému.

Odpovědnosti datového inženýra

Odpovědností datového inženýra je pochopit datové požadavky organizace a vybudovat systémy pro poskytování čistých a přístupných dat. V denním režimu provádějí následující úkoly:

• Navrhování, budování a údržba datových potrubí
• Práce s datovými analytiky a vědci, aby lépe pochopili datové požadavky
• Ověření datových zdrojů a zaměření se na kvalitu dat
• Zajištění souladu s předpisy pro zpracování dat

Jak se stát datovým inženýrem?

Roadmap pro to, jak se stát datovým inženýrem, je následující:

1) Získání relevantních dovedností pro datové inženýrství

a) Programování

Podle analýzy 17 000 nabídek práce pro datové inženýry hledá více než 70 % zaměstnavatelů kandidáty, kteří jsou熟í v Pythonu a SQL. Proto by se učení Pythonu a SQL mělo stát prvním krokem pro to, aby se stal datový inženýr. Kromě toho znalost dalších programovacích jazyků, jako je Scala a Java, může poskytnout konkurenční výhodu.

b) ETL (Extrahování, Transformace, Načtení)

ETL znamená extrahování dat z různých zdrojů do jednoho úložiště, transformaci do formy určené pro analýzu a načtení do datové skladiště. Vytváření a údržba ETL potrubí je odpovědností datového inženýra. Proto je nutné se naučit ETL nástroje, jako je Integrate a Talend pro datové inženýrství.

c) Systémy pro ukládání dat

Databáze se používají k uložení shromážděných dat. Znalost relačních, NoSQL a datových jezer jako různých typů úložišť dat je nezbytná.

d) Nástroje pro velké množství dat

Porozumění nástrojům pro velké množství dat, jako je Apache Spark, Apache Hadoop a Apache Hive, je nezbytné pro to, aby se stal datový inženýr. Tyto nástroje se používají pro zpracování, ukládání a dotazování velkých objemů dat.

e) Cloud Computing

Cloudoví poskytovatelé, jako je AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) a Microsoft Azure, poskytují škálovatelné výpočetní zdroje pro ukládání a zpracování dat. Certifikace cloud computingu mohou pomoci naučit a procvičit základní a pokročilé koncepty různých cloudových platforem.

f) Měkké dovednosti

Datový inženýr by měl mít dobré komunikační dovednosti, aby mohl spolupracovat s ostatními členy týmu, včetně datových vědců a analytiků. Kreativita a řešení problémů mohou pomoci řešit výzvy v životním cyklu datového inženýrství.

2) Získání certifikace

Certifikace zvyšují důvěryhodnost a získávají důvěru zaměstnavatele. Certifikace pro datové inženýrství lze získat z věrohodných vzdělávacích platforem, jako je Coursera a Udemy. Tyto platformy nabízejí kvalitní praktický kurz, který vyučují zkušení pedagogové. Před registrací si však přečtěte recenze kurzů a pedagogů. Můžete také navštívit profily profesionálních datových inženýrů na LinkedIn, abyste zjistili, které certifikace získali. To vám poskytne lepší pochopení toho, které nástroje nebo platformy jsou aktuálně trendy v oboru.

3) Vytvoření portfolia pro datové inženýrství

Portfolium je jedním z nejlepších měřítek pro hodnocení pochopení předmětu. Vytvoření více projektů souvisejících s navrhováním a vývojem databází může odlišit od ostatních uchazečů. Nahrání datového inženýrského projektu na GitHub a sdílení procházkového blogového příspěvku na platformách, jako je LinkedIn nebo Medium, je důležitým krokem pro demonstraci datových dovedností.

4) Získání vstupní pozice datového inženýra

Ve většině případů není datové inženýrství vstupní pozicí. Získání vstupní pozice datového analytika může být dobrým začátkem. Jakmile získáte více zkušeností a dovedností, můžete postupovat na pozici datového inženýra.

Hlavní rozdíly mezi datovým inženýrem a datovým vědcem

Ačkoli existují některé podobnosti mezi dovednostmi a nástroji, které používají datoví vědci a datoví inženýři, existují také některé zásadní rozdíly mezi nimi, které jsou následující:

Datový inženýr se umístil na 7. místě v Glassdoor mezi 50 nejlepšími pracovními místy v Americe pro rok 2022. Jakmile se role v datové centrické organizaci stanou jasnějšími, poptávka po datových inženýrech bude dále růst.

Chcete více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí? Navštivte unite.ai