Was ist ein Data Engineer? Gehalt, Verantwortungen und Roadmap

Daten sind das neue Öl. Aber wer extrahiert und raffiniert dieses Öl? Data-Engineer! Data-Engineer entwerfen und entwickeln Systeme, um Rohdaten in hochwertige Daten umzuwandeln, die für Analysen und Modellierung verwendet werden können.

Der erste Schritt jeder datenzentrierten Organisation ist es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Die Daten werden dann 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 Data-Engineer leitet diesen gesamten Prozess. Ohne Data-Engineer können Organisationen ihre Daten nicht effektiv nutzen, was zu einem Verlust von Geschäftschancen führen kann.

Data-Engineering ist auch eine gut bezahlte Karriere. Laut Glassdoor beträgt das Median-Gehalt eines Data-Engineers 113.784 Dollar pro Jahr in den Vereinigten Staaten.

In diesem Blog werden wir Gründe, Verantwortungen und die Roadmap für den Weg zum hochqualifizierten Data-Engineer diskutieren und wie sich ein Data-Engineer von einem Data-Wissenschaftler unterscheidet.

Warum Data-Engineer werden?

Data-Engineer sind gefragt. Sie sind ein integraler Bestandteil der Datenstrategie eines Unternehmens, da die Geschwindigkeit, der Umfang und die Vielfalt, mit der wir Daten produzieren, rapide zunehmen.

Bis Ende 2025 werden mehr als 180 Zettabytes an Daten erstellt, erfasst und genutzt. Wir benötigen Data-Engineer, um mit solchen großen Mengen an Rohdaten umzugehen. Durch diese hohe Nachfrage bietet es eine vielversprechende Karriere im Datenökosystem.

Verantwortungen eines Data-Engineers

Die Aufgabe eines Data-Engineers besteht darin, die Datenanforderungen des Unternehmens zu verstehen und Systeme zu entwickeln, um saubere, zugängliche Daten bereitzustellen. Täglich führen sie folgende Aufgaben aus:

• Entwerfen, Aufbauen und Warten von Datenpipelines
• Zusammenarbeit mit Datenanalysten und -wissenschaftlern, um die Datenanforderungen besser zu verstehen
• Validieren von Datenquellen und Fokus auf Datenqualität
• Sicherstellen der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen

Wie wird man Data-Engineer?

Die Roadmap zum Data-Engineer ist wie folgt:

1) Erwerb relevanter Data-Engineering-Fähigkeiten

a) Codierung

Laut einer Analyse von 17.000 Stellenanzeigen für Data-Engineer suchen mehr als 70 % der Personalverantwortlichen nach Kandidaten mit Python- und SQL-Kenntnissen. Daher sollte das Lernen von Python und SQL der erste Schritt zum Data-Engineer werden. Darüber hinaus kann die Kenntnis anderer Programmiersprachen wie Scala und Java einen Wettbewerbsvorteil bieten.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL bedeutet, Daten aus verschiedenen Quellen in ein einzelnes Speichermedium zu extrahieren, sie in eine Form umzuwandeln, die für die Analyse gedacht ist, und sie in ein Data-Warehouse zu laden. Die Erstellung und Wartung von ETL-Pipelines ist die Aufgabe eines Data-Engineers. Daher ist das Lernen von ETL-Tools wie Integrate und Talend notwendig für das Data-Engineering.

c) DatenSpeichersysteme

Datenbanken werden verwendet, um die gesammelten Daten zu speichern. Die Kenntnis relationaler, NoSQL- und Data-Lake-Datenbanken als verschiedene Arten von DatenSpeichersystemen ist essentiell.

d) Big-Data-Tools

Das Verständnis von Big-Data-Tools wie Apache Spark, Apache Hadoop und Apache Hive ist notwendig, um Data-Engineer zu werden. Diese Tools werden für die Verarbeitung, Speicherung und Abfrage großer Datenmengen verwendet.

e) Cloud-Computing

Cloud-Anbieter wie AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) und Microsoft Azure bieten skalierbare Rechenressourcen für die DatenSpeicherung und -verarbeitung. Cloud-Computing-Zertifizierungen können Ihnen helfen, die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte verschiedener Cloud-Plattformen zu erlernen und zu üben.

f) Soft-Skills

Ein Data-Engineer sollte gute Kommunikationsfähigkeiten haben, um mit anderen Teammitgliedern, einschließlich Datenwissenschaftlern und -analysten, zusammenzuarbeiten. Kreativität und Problemlösungsfähigkeit können helfen, Herausforderungen im Data-Engineering-Lebenszyklus zu lösen.

2) Zertifizierung

Zertifizierungen erhöhen die Glaubwürdigkeit und gewinnen dem Arbeitgeber Vertrauen. Data-Engineering-Zertifizierungen können von renommierten Bildungsplattformen wie Coursera und Udemy erworben werden. Sie haben ein hochwertiges, praxisorientiertes Curriculum, das von erfahrenen Dozenten unterrichtet wird. Lesen Sie jedoch vor der Anmeldung die Kurs- und Dozentenbewertungen. Sie können auch die LinkedIn-Profile von professionellen Data-Engineern besuchen, um zu sehen, welche Zertifizierungen sie erworben haben. Dies gibt Ihnen ein besseres Verständnis davon, welche Tools oder Plattformen derzeit im Unternehmen trendy sind.

3) Aufbau eines Data-Engineering-Portfolios

Ein Portfolio ist eines der besten Kriterien, um das Verständnis eines Kandidaten für das Thema zu bewerten. Die Erstellung mehrerer Projekte im Bereich Datenbankdesign und -entwicklung kann Sie von anderen Bewerbern abheben. Das Hochladen Ihres Data-Engineering-Projekts auf GitHub und das Teilen eines Blog-Beitrags auf Plattformen wie LinkedIn oder Medium ist ein wichtiger Schritt, um Ihre Datenfähigkeiten zu präsentieren.

4) Sicherung eines Einstiegsjobs als Data-Engineer

In den meisten Fällen ist Data-Engineering keine Einstiegsposition. Die Sicherung eines Einstiegsjobs als Datenanalyst kann ein guter Anfang sein. Wenn Sie mehr Erfahrung und Fähigkeiten gewinnen, können Sie sich zu einem Data-Engineer hocharbeiten.

Wesentliche Unterschiede zwischen einem Data-Engineer und einem Data-Wissenschaftler

Obwohl es einige Ähnlichkeiten zwischen den Fähigkeiten und Tools gibt, die von Data-Wissenschaftlern und Data-Engineers verwendet werden, gibt es einige deutliche Unterschiede zwischen ihnen, die wie folgt sind:

Der Data-Engineer belegt den 7. Platz in Glassdoors 50 besten Jobs in Amerika für 2022. Wenn die Rollen in der datenzentrierten Organisation klarer werden, wird die Nachfrage nach Data-Engineers weiter ansteigen.

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