Was ist ein Dateningenieur? Gehalt, Verantwortlichkeiten und Roadmap

Daten sind das neue Öl. Doch wer gewinnt und raffiniert dieses Öl? Dateningenieure! Dateningenieure entwerfen und entwickeln Systeme zur Umwandlung von Rohdaten in hochwertige Daten, die für Analysen und Modellierungen verwendet werden können.

Der erste Schritt jeder datenzentrierten Organisation besteht darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln. Anschließend werden die Daten in das erforderliche Format umgewandelt und in die Dateninfrastruktur geladen. Datenwissenschaftler und Analysten können dann auf die Daten zugreifen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsprobleme zu lösen. Der Dateningenieur leitet diesen gesamten Prozess. Ohne Dateningenieure können Unternehmen ihre Daten nicht effektiv nutzen, was zum Verlust von Geschäftsmöglichkeiten führen kann.

Auch Data Engineering ist ein hochbezahlter Beruf. Gemäß Glastüren Schätzungen zufolge liegt das durchschnittliche Gehalt eines Dateningenieurs in den Vereinigten Staaten bei 113,784 US-Dollar pro Jahr.

In diesem Blog besprechen wir Gründe, Verantwortlichkeiten und den Weg, ein hochqualifizierter Dateningenieur zu werden, und wie sich ein Dateningenieur von einem Datenwissenschaftler unterscheidet.

Warum Dateningenieur werden?

Dateningenieure sind das Gebot der Stunde. Sie sind ein integraler Bestandteil der Datenstrategie eines Unternehmens, da die Geschwindigkeit, das Volumen und die Vielfalt, mit der wir Daten produzieren, rapide zunehmen.

Bis Ende 2025 mehr als 180 Zettabyte Daten werden erstellt, erfasst und verbraucht. Wir brauchen Dateningenieure, die mit so großen Mengen an Rohdaten umgehen können. Angesichts der hohen Nachfrage bietet es eine vielversprechende Karriere im Datenökosystem.

Aufgaben eines Data Engineers

Die Aufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, die Datenanforderungen des Unternehmens zu verstehen und Systeme zu erstellen, um saubere, zugängliche Daten bereitzustellen. Im Alltag erledigen sie folgende Aufgaben:

• Entwerfen, Erstellen und Warten der Datenpipelines
• Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Wissenschaftlern, um die Datenanforderungen besser zu verstehen
• Validierung von Datenquellen und Fokussierung auf Datenqualität
• Sicherstellung der Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorschriften

Wie wird man Dateningenieur?

Der Weg zum Dateningenieur sieht wie folgt aus:

1) Erwerb relevanter Data-Engineering-Fähigkeiten

a) Codierung

Gemäß einer Analyse Von 17,000 Stellenausschreibungen für Dateningenieure suchen mehr als 70 % der Personalvermittler nach Kandidaten, die sich mit Python und SQL auskennen. Daher sollte das Erlernen von Python und SQL der erste Schritt auf dem Weg zum Dateningenieur sein. Darüber hinaus kann Ihnen die Vertrautheit mit anderen Programmiersprachen wie Scala und Java einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

b) ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)

ETL bedeutet, Daten aus verschiedenen Quellen in einen einzigen Speicher zu extrahieren, sie in eine für die Analyse vorgesehene Form umzuwandeln und sie in ein Data Warehouse zu laden. Die Erstellung und Wartung von ETL-Pipelines liegt in der Verantwortung eines Dateningenieurs. Daher ist das Erlernen von ETL-Tools wie z Integrieren und Talend ist für das Data Engineering notwendig.

c) Datenspeichersysteme

Zur Speicherung der gesammelten Daten werden Datenbanken verwendet. Kenntnisse mit relationalen, NoSQL- und Data Lakes als unterschiedlichen Datenspeichertypen sind unerlässlich.

d) Big-Data-Tools

Um Dateningenieur zu werden, müssen Sie Big-Data-Tools wie Apache Spark, Apache Hadoop und Apache Hive verstehen. Diese Tools dienen der Verarbeitung, Speicherung und Abfrage großer Datenmengen.

e) Cloud-Computing

Cloud-Anbieter wie AWS (Amazon Web Services) und Microsoft Azure stellen skalierbare Rechenressourcen für die Datenspeicherung und -verarbeitung bereit. Cloud-Computing-Zertifizierungen kann Ihnen dabei helfen, die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte verschiedener Cloud-Plattformen zu erlernen und zu üben.

f) Soft Skills

Ein Dateningenieur sollte über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um mit anderen Teammitgliedern, einschließlich Datenwissenschaftlern und Datenanalysten, zusammenzuarbeiten. Kreativität und Problemlösung können dabei helfen, Herausforderungen im Data-Engineering-Lebenszyklus zu lösen.

2) Zertifizierung erhalten

Zertifizierungen erhöhen die Glaubwürdigkeit und gewinnen das Vertrauen Ihres Arbeitgebers. Data-Engineering-Zertifizierungen können auf glaubwürdigen Bildungsplattformen wie Coursera und Udemy erworben werden. Sie verfügen über einen hochwertigen praktischen Lehrplan, der von erfahrenen Pädagogen unterrichtet wird. Lesen Sie jedoch die Kurs- und Dozentenbewertungen, bevor Sie sich registrieren. Sie können auch die LinkedIn-Profile professioneller Dateningenieure besuchen, um herauszufinden, welche Zertifizierungen sie erworben haben. Dadurch erhalten Sie ein besseres Verständnis darüber, welche Tools oder Plattformen derzeit in der Branche im Trend liegen.

3) Aufbau Ihres Data-Engineering-Portfolios

Ein Portfolio ist eine der besten Messgrößen, um das Verständnis eines Kandidaten für das Thema zu beurteilen. Durch die Erstellung mehrerer Projekte im Zusammenhang mit Datenbankdesign und -entwicklung können Sie sich von anderen Bewerbern abheben. Das Hochladen Ihres Data-Engineering-Projekts auf GitHub und das Teilen eines Walkthrough-Blogbeitrags auf Plattformen wie LinkedIn oder Medium ist ein wichtiger Schritt, um Ihre Datenkenntnisse unter Beweis zu stellen.

4) Sicherung eines Einstiegsjobs im Bereich Data Engineering

In den meisten Fällen ist Data Engineering keine Einstiegsposition. Einen Einstiegsjob als Datenanalyst zu bekommen, kann ein guter Anfang sein. Wenn Sie mehr Erfahrung und Fähigkeiten sammeln, können Sie eine Position als Dateningenieur erreichen.

Hauptunterschiede zwischen einem Dateningenieur und einem Datenwissenschaftler

Obwohl es einige Ähnlichkeiten zwischen den Fähigkeiten und Werkzeugen gibt, die von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren verwendet werden, gibt es einige deutliche Unterschiede zwischen ihnen, die wie folgt sind:

Der Dateningenieur belegt den 7. Platz Glastüren Die 50 besten Jobs in Amerika für 2022. Da die Big-Data-Rollen in der datenzentrierten Organisation klarer werden, wird die Nachfrage nach Dateningenieuren weiter steigen.

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