Hvad er en Dataingeniør? Løn, Ansvar og Vejledning

Data er det nye olie. Men hvem udvinder og raffinerer denne olie? Dataingeniører! Dataingeniører designer og udvikler systemer til at konvertere rå data til højkvalitetsdata, der kan bruges til analyse og modellering.

Det første skridt i enhver datacentreret organisation er at indsamle data fra forskellige kilder. Dataene konverteres derefter til det krævede format og indlæses i datainfrastrukturen. Datavidenskabsmænd og -analytikere kan derefter få adgang til dataene for at udtrække indsigt og løse forretningsproblemer. Dataingeniøren leder hele processen. Uden dataingeniører vil organisationer ikke være i stand til at bruge deres data effektivt, hvilket kan føre til tab af forretningsmuligheder.

Dataingeniør er en højt betalt karriere. Ifølge Glassdoors estimat er den gennemsnitlige dataingeniørløn 113.784 dollars om året i USA.

I denne blog vil vi diskutere årsager, ansvar og vejledning til at blive en højt kvalificeret dataingeniør, og hvordan en dataingeniør adskiller sig fra en datavidenskabsmand.

Hvorfor blive Dataingeniør?

Dataingeniører er behovet af timen. De er en integreret del af en virksomheds datastrategi, fordi hastigheden, mængden og variationen af data, som vi producerer, øges hurtigt.

Inden udgangen af 2025 vil mere end 180 zettabytes af data være skabt, fanget og forbrugt. Vi har brug for dataingeniører til at håndtere så stor en mængde rå data. Med så høj efterspørgsel tilbyder det en lovende karriere i dataøkosystemet.

Ansvar for en Dataingeniør

En dataingeniørs job er at forstå organisationens datakrav og bygge systemer til at levere ren, tilgængelig data. På en dag-til-dag basis udfører de følgende opgaver:

• Design, bygning og vedligeholdelse af datapipelines
• Samarbejde med dataanalytikere og -videnskabsmænd for bedre at forstå datakravene
• Validering af datakilder og fokus på datakvalitet
• Sikring af overholdelse af dataregler

Hvordan blive Dataingeniør?

Vejledningen til at blive dataingeniør er følgende:

1) Erhverv af Relevante Dataingeniørkompetencer

a) Kodning

Ifølge en analyse af 17.000 dataingeniørjobannoncer søger mere end 70% af rekrutterne efter kandidater, der er dygtige i Python og SQL. Derfor bør læring af Python og SQL være det første skridt til at blive dataingeniør. Desuden kan bekendtskab med andre programmeringssprog, såsom Scala og Java, give dig en konkurrencemæssig fordel.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL betyder at trække data fra forskellige kilder til enkelt lagring, omdanne det til en form, der er beregnet til analyse, og indlæse det i en datawarehouse. Oprettelse og vedligeholdelse af ETL-pipelines er en dataingeniørs ansvar. Derfor er det nødvendigt at lære ETL-værktøjer som Integrate og Talend til dataingeniørarbejde.

c) Data Lager Systemer

Databaser bruges til at gemme de indsamlede data. Bekendtskab med relationelle, NoSQL og data lakes som forskellige data lager typer er essentiel.

d) Big Data Værktøjer

Forståelse af big data-værktøjer som Apache Spark, Apache Hadoop og Apache Hive er nødvendig for at blive dataingeniør. Disse værktøjer bruges til behandling, lagring og forespørgsel af store mængder data.

e) Cloud Computing

Cloud-leverandører som AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) og Microsoft Azure tilbyder skalerbare beregningsressourcer til data lagring og behandling. Cloud computing certificeringer kan hjælpe dig med at lære og øve grundlæggende og avancerede koncepter for forskellige cloud-platforme.

f) Bløde Kompetencer

En dataingeniør bør have gode kommunikationsfærdigheder til at samarbejde med andre teammedlemmer, herunder datavidenskabsmænd og dataanalytikere. Kreativitet og problemløsning kan hjælpe med at løse udfordringer i dataingeniør-livscyklussen.

2) Få Certificering

Certificeringer forbedrer troværdighed og giver din arbejdsgiver tillid. Dataingeniør-certificeringer kan erhverves fra troværdige uddannelsesplatforme som Coursera og Udemy. De har en højkvalitets praksis-uddannelse undervist af dygtige undervisere. Men læs kursus- og instruktør-anmeldelser, før du tilmelder dig. Du kan også besøge LinkedIn-profiler af professionelle dataingeniører for at finde ud af, hvilke certificeringer de har erhvervet. Det giver dig en bedre forståelse af, hvilke værktøjer eller platforme, der er aktuelle i branchen.

3) Bygning af Dataingeniør-Portefølje

En portefølje er en af de bedste målinger for at vurdere en kandidats forståelse af emnet. Oprettelse af flere projekter relateret til database-design og -udvikling kan adskille dig fra andre ansøgere. Upload af dit dataingeniør-projekt på GitHub og deling af en gennemgangsblogindlæg på platforme som LinkedIn eller Medium er et vigtigt skridt til at vise dine datafærdigheder.

4) Sikring af en Indgangsstillings Dataingeniørjob

I de fleste tilfælde er dataingeniør ikke en indgangsstillingsposition. At få en indgangsstillingsjob som dataanalytiker kan være et godt startpunkt. Da du får mere erfaring og kompetencer, kan du arbejde dig op til en dataingeniør-position.

Store Forskelle mellem en Dataingeniør & en Datavidenskabsmand

Selv om der er nogle ligheder mellem kompetencerne og værktøjerne, som datavidenskabsmænd og dataingeniører bruger, er der nogle tydelige forskelle mellem dem, som følger:

Dataingeniør kommer på 7. pladsen i Glassdoors 50 bedste jobs i Amerika i 2022. Da big data-roller i den data-centreret organisation bliver klarere, vil efterspørgslen på dataingeniører fortsætte med at øge.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai