Τι είναι ένας Μηχανικός Δεδομένων; Μισθός, Ευθύνες και Οδικός Χάρτης

Τα δεδομένα είναι το νέο πετρέλαιο. Nhưng ποιος εξάγει και επεξεργάζεται αυτό το πετρέλαιο; Οι μηχανικοί δεδομένων! Οι μηχανικοί δεδομένων σχεδιάζουν και αναπτύσσουν συστήματα για τη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σε υψηλής ποιότητας δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ανάλυση και μοντελοποίηση.

Ο πρώτος шаг σε κάθε οργανισμό που βασίζεται στα δεδομένα είναι να συγκεντρώσει δεδομένα από διάφορες πηγές. Τα δεδομένα μετατρέπονται στη απαιτούμενη μορφή και φορτώνονται στη δομή δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές μπορούν να προσεγγίσουν τα δεδομένα για να εξαγάγουν πληροφορίες και να λύσουν προβλήματα επιχειρήσεων. Ο μηχανικός δεδομένων ηγείται όλης αυτής της διαδικασίας. Χωρίς τους μηχανικούς δεδομένων, οι οργανισμοί δεν θα είναι σε θέση να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα τους αποτελεσματικά, το οποίο μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια επιχειρηματικών ευκαιριών.

Η μηχανική δεδομένων είναι μια καριέρα με υψηλό μισθό. Σύμφωνα με την εκτίμηση του Glassdoor, ο μέσος μισθός του μηχανικού δεδομένων είναι $113,784 το χρόνο στις Ηνωμένες Πολιτείες.

Σε αυτό το blog, θα συζητήσουμε τους λόγους, τις ευθύνες και τον οδικό χάρτη για να γίνει κανείς ένας εξαιρετικά εξειδικευμένος μηχανικός δεδομένων, και πώς ένας μηχανικός δεδομένων διαφέρει από έναν επιστήμονα δεδομένων.

Γιατί να Γίνεις Μηχανικός Δεδομένων;

Οι μηχανικοί δεδομένων είναι η ανάγκη της ώρας. Είναι ένα ολοκληρωμένο μέρος της στρατηγικής δεδομένων μιας εταιρείας, επειδή η ταχύτητα, ο όγκος και η ποικιλία με την οποία παράγουμε δεδομένα αυξάνονται γρήγορα.

Μέχρι το τέλος του 2025, περισσότερα από 180 zettabytes δεδομένων θα έχουν δημιουργηθεί, συλλεχθεί και καταναλωθεί. Χρειαζόμαστε μηχανικούς δεδομένων για να χειριστούμε τόσο μεγάλο όγκο ακατέργαστων δεδομένων. Με τέτοια υψηλή ζήτηση, προσφέρει μια υποσχόμενη καριέρα στο οικοσύστημα δεδομένων.

Ευθύνες του Μηχανικού Δεδομένων

Η δουλειά του μηχανικού δεδομένων είναι να κατανοήσει τις απαιτήσεις δεδομένων του οργανισμού και να κατασκευάσει συστήματα για να παρέχει καθαρά, προσιτά δεδομένα. Σε καθημερινή βάση, εκτελούν τις ακόλουθες εργασίες:

• Σχεδιασμός, κατασκευή και συντήρηση των αγωγών δεδομένων
• Συνεργασία με αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων για να κατανοήσουν καλύτερα τις απαιτήσεις δεδομένων
• Επιβεβαίωση πηγών δεδομένων και εστίαση στην ποιότητα δεδομένων
• Επιβεβαίωση συμμόρφωσης με τους κανονισμούς δεδομένων

Πώς να Γίνεις Μηχανικός Δεδομένων;

Ο οδικός χάρτης για να γίνει κανείς μηχανικός δεδομένων είναι ο ακόλουθος:

1) Απόκτηση Σχετικών Ικανοτήτων Μηχανικής Δεδομένων

α) Προγραμματισμός

Σύμφωνα με μια ανάλυση 17.000 αγγελιών για μηχανικούς δεδομένων, περισσότεροι από το 70% των εργοδοτών ζητούν υποψήφιους που είναι εξοικειωμένοι με Python και SQL. Έτσι, η μάθηση Python και SQL πρέπει να είναι ο πρώτος шаг για να γίνει κανείς μηχανικός δεδομένων. Επιπλέον, η εξοικείωση με άλλες γλώσσες προγραμματισμού, όπως Scala και Java, μπορεί να σας δώσει einen ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

β) ETL (Εξαγωγή, Μετατροπή, Φόρτωση)

ETL σημαίνει εξαγωγή δεδομένων από διάφορες πηγές σε μια αποθήκευση, μετατροπή τους σε μια μορφή που προορίζεται για ανάλυση και φόρτωση τους σε einen αποθήκη δεδομένων. Η δημιουργία και συντήρηση αγωγών ETL είναι ευθύνη του μηχανικού δεδομένων. Έτσι, η μάθηση εργαλείων ETL, όπως Integrate και Talend, είναι απαραίτητη για την μηχανική δεδομένων.

γ) Συστήματα Αποθήκευσης Δεδομένων

Οι βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση των συλλεγμένων δεδομένων. Η εξοικείωση με σχεσιακές, NoSQL και λίμνες δεδομένων ως διαφορετικούς τύπους αποθήκευσης δεδομένων είναι απαραίτητη.

δ) Εργαλεία Μεγάλων Δεδομένων

Η κατανόηση εργαλείων μεγάλων δεδομένων, όπως Apache Spark, Apache Hadoop και Apache Hive, είναι απαραίτητη για να γίνει κανείς μηχανικός δεδομένων. Αυτά τα εργαλεία χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία, αποθήκευση και ερώτηση μεγάλων όγκων δεδομένων.

ε) Υπολογιστική στο Cloud

Οι παρόχοι cloud, όπως AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) και Microsoft Azure, παρέχουν αναλογικά υπολογιστικά ресурς για την αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων. Πιστοποιήσεις cloud μπορούν να σας βοηθήσουν να μάθετε και να ασκηθείτε στις θεμελιώδεις και προηγμένες έννοιες των διάφορων πλατφορμών cloud.

στ) Μαλακές Ικανότητες

Ο μηχανικός δεδομένων πρέπει να έχει καλές ικανότητες επικοινωνίας για να συνεργαστεί με άλλα μέλη της ομάδας, συμπεριλαμβανομένων επιστημόνων και αναλυτών δεδομένων. Δημιουργικότητα και ικανότητα επίλυσης προβλημάτων μπορούν να βοηθήσουν στην επίλυση προκλήσεων στο κύκλο ζωής της μηχανικής δεδομένων.

2) Απόκτηση Πιστοποίησης

Οι πιστοποιήσεις ενισχύουν την αξιοπιστία και κερδίζουν την εμπιστοσύνη του εργοδότη. Πιστοποιήσεις μηχανικής δεδομένων μπορούν να αποκτηθούν από αξιόπιστες εκπαιδευτικές πλατφόρμες όπως Coursera και Udemy. Έχουν ένα υψηλής ποιότητας πρακτικό πρόγραμμα διδασκαλίας από εξειδικευμένους εκπαιδευτές. Αλλά, διαβάστε τις κριτικές του μαθήματος και του εκπαιδευτή πριν εγγραφείτε. Μπορείτε επίσης να επισκεφθείτε τα προφίλ των επαγγελματιών μηχανικών δεδομένων στο LinkedIn για να δείτε ποίες πιστοποιήσεις έχουν αποκτήσει. Αυτό θα σας δώσει μια καλύτερη κατανόηση ποια εργαλεία ή πλατφόρμες είναι τώρα στην τάση στην βιομηχανία.

3) Δημιουργία Πορτοφολίου Μηχανικής Δεδομένων

Ένα πορτόφολιο είναι ένα από τα καλύτερα μέτρα για να αξιολογήσετε την κατανόηση του θέματος. Η δημιουργία πολλών έργων που σχετίζονται με το σχεδιασμό και την ανάπτυξη βάσεων δεδομένων μπορεί να σας ξεχωρίσει από άλλους υποψήφιους. Η ανέβασή σας του έργου μηχανικής δεδομένων στο GitHub και η κοινή χρήση ενός blog post με οδηγίες σε πλατφόρμες όπως το LinkedIn ή το Medium είναι ένα σημαντικό βήμα για την επίδειξη των ικανοτήτων σας σε δεδομένα.

4) Απόκτηση Θέσης Μηχανικού Δεδομένων Επίπεδου Εισαγωγής

Στις περισσότερες περιπτώσεις, η μηχανική δεδομένων δεν είναι μια θέση εισαγωγής. Η απόκτηση μιας θέσης εισαγωγής ως αναλυτής δεδομένων μπορεί να είναι μια καλή αρχή. Όσο κερδίζετε περισσότερη εμπειρία και ικανότητες, μπορείτε να εργαστείτε σε μια θέση μηχανικού δεδομένων.

Κύριες Διαφορές μεταξύ Μηχανικού Δεδομένων και Επιστήμονα Δεδομένων

Αν και υπάρχουν ορισμένες ομοιότητες μεταξύ των ικανοτήτων και των εργαλείων που χρησιμοποιούνται από επιστήμονες και μηχανικούς δεδομένων, υπάρχουν ορισμένες διακριτές διαφορές μεταξύ τους, οι οποίες είναι οι ακόλουθες:

Ο μηχανικός δεδομένων κατατάσσεται 7ος στη λίστα των 50 καλύτερων εργασιών στην Αμερική για το 2022. Όσο οι ρόλοι μεγάλων δεδομένων σε μια οργάνωση που βασίζεται στα δεδομένα γίνονται πιο σαφείς, η ζήτηση για μηχανικούς δεδομένων θα συνεχίσει να αυξάνεται.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη; Επισκεφθείτε unite.ai