Mikä on data-insinööri? Palkka, vastuut ja tiekartta

Data on uusi öljy. Mutta kuka louhii ja jalostaa tämän öljyn? Data-insinöörit! Data-insinöörit suunnittelevat ja kehittävät järjestelmiä, jotka muuttavat raakadatan laadukkaaksi dataksi, jota voidaan käyttää analyysiin ja mallinnukseen.

Datakeskeisen organisaation ensimmäinen askel on kerätä data eri lähteistä. Data muunnetaan sitten tarvittavaan muotoon ja ladataan data-infrastruktuuriin. Data-analyytikot ja -tutkijat voivat sitten käyttää dataa oivallusten etsimiseen ja liiketoimintahaasteiden ratkaisemiseen. Data-insinööri johtaa koko prosessia. Ilman data-insinöörejä organisaatiot eivät pysty käyttämään dataa tehokkaasti, mikä voi johtaa liiketoimintamahdollisuuksien menetykseen.

Data-insinööri on myös hyvin palkattu ura. Glassdoorin arvion mukaan data-insinöörin mediaanipalkka on 113 784 dollaria vuodessa Yhdysvalloissa.

Tässä blogissa käsittelemme syitä, vastuita ja tiekarttaa data-insinööriksi tulemiselle ja miten data-insinööri eroaa data-tutkijasta.

Miksi tulla data-insinööriksi?

Data-insinöörit ovat tärkeä osa yrityksen datastrategiaa, koska datan määrä, nopeus ja monimuotoisuus kasvavat nopeasti.

Vuoteen 2025 mennessä yli 180 zettabytesia dataa luodaan, kerätään ja käytetään. Tarvitsemme data-insinöörejä käsittelemään näin suuren määrän raakadataa. Korkean kysynnän ansiosta data-insinööriksi tuleminen tarjoaa lupaavan uran data-ekosysteemissä.

Data-insinöörin vastuut

Data-insinöörin tehtävä on ymmärtää organisaation data vaatimukset ja rakentaa järjestelmiä, jotka tarjoavat puhdas ja helposti saatavilla oleva data. Arkisin he suorittavat seuraavat tehtävät:

• Suunnittelevat, rakentavat ja ylläpitävät data-putkia
• Työskentelevät data-analyytikoiden ja -tutkijoiden kanssa paremman datan ymmärtämiseksi
• Tarkistavat data-lähteet ja keskittyvät data-laatuun
• Varmistavat datan sääntelyn mukaisuuden

Miten tulla data-insinööriksi?

Tiekartta data-insinööriksi tulemiselle on seuraava:

1) Hankkimalla relevantit data-insinööri taidot

a) Ohjelmointi

17 000 data-insinööri työpaikan analyysin mukaan yli 70 % rekrytoijista etsii ehdokkaita, jotka osaavat Pythonia ja SQL:ää. Sen vuoksi Pythonin ja SQL:n opiskelu on ensimmäinen askel data-insinööriksi tulemiselle. Lisäksi muiden ohjelmointikielten, kuten Scala ja Java, hallitseminen antaa kilpailun edun.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL tarkoittaa datan ottamista eri lähteistä yhteen varastointiin, muuttamista analyysiin tarkoituksenmukaiseen muotoon ja lataamista data-warehouseen. ETL-putkien luominen ja ylläpitäminen on data-insinöörin vastuulla. Sen vuoksi ETL-työkalujen, kuten Integrate ja Talend, opiskelu on välttämätöntä data-insinööriksi tulemiselle.

c) Data varastointi järjestelmät

Tietokannat käytetään kerätyn datan varastointiin. Tietäminen relaatiotietokannoista, NoSQL:stä ja data-järvistä eri data varastointi tyypeissä on olennaista.

d) Big Data työkalut

Ymmärtäminen big data työkaluista, kuten Apache Spark, Apache Hadoop ja Apache Hive, on välttämätöntä data-insinööriksi tulemiselle. Nämä työkalut käytetään suurten datamäärien käsittelyyn, varastointiin ja kyselyyn.

e) Pilvilaskenta

Pilvi-palveluntarjoajat, kuten AWS (Amazon Web Services) ja Microsoft Azure, tarjoavat skaalautuvia laskentaresursseja data varastointiin ja käsittelyyn. Pilvi sertifikaatit voivat auttaa opiskelemaan ja harjoittelemaan eri pilvi-alustojen perus- ja edistyneitä käsitteitä.

f) Pehmeät taidot

Data-insinöörin tulisi olla hyvä viestintätaidoissa yhteistyöhön data-tutkijoiden ja -analyytikoiden kanssa. Luovuus ja ongelmanratkaisu voivat auttaa ratkaisemaan haasteita data-insinöörien elinkaarella.

2) Sertifioituminen

Sertifikaatit lisäävät luotettavuutta ja ansaitsevat työnantajan luottamuksen. Data-insinööri sertifikaatit voidaan hankkia luotettavilta koulutus alustoilta, kuten Coursera ja Udemy. Heillä on laadukas käytännön opetusohjelma, jonka opettavat taitavat kasvattajat. Mutta lue kurssin ja opettajan arvostelut ennen rekisteröitymistä. Voit myös vierailla ammattimaisen data-insinöörin LinkedIn-profiileissa, jotta näet, mitä sertifikaatteja he ovat hankkineet. Se antaa sinulle paremman ymmärryksen siitä, mitkä työkalut tai alustat ovat tällä hetkellä trendissä alan sisällä.

3) Data-insinööri portfolion rakentaminen

Portfolion on yksi parhaista mittareista arvioida ehdokkaan ymmärrystä aiheesta. Useiden tietokanta suunnittelua ja kehittämistä koskevien projektiiden luominen voi erottaa sinut muista hakijoista. Data-insinööri projektiin lataaminen GitHubiin ja jakaminen LinkedInissä tai Mediumissa on tärkeä askel data-taitojen esittelyyn.

4) Alkuvaiheen data-insinööri työn saaminen

Useimmissa tapauksissa data-insinööri ei ole alkuvaiheen työ. Saaminen alkuvaiheen työ data-analyytikoksi voi olla hyvä lähtökohta. Kun saat lisää kokemusta ja taitoja, voit edetä data-insinööriksi.

Data-insinööri ja data-tutkija väliset suuret erot

Vaikka data-tutkijoiden ja data-insinöörien välillä on joitakin yhtäläisyyksiä käytetyissä taidoissa ja työkaluissa, on myös joitakin selviä eroja, jotka ovat seuraavat:

Data-insinööri on 7. sijalla Glassdoorin 50 parhaan työn listalla vuonna 2022. Kun suuret data-roolit datakeskeisessä organisaatiossa selkiytyvät, data-insinöörien kysyntä jatkuu kasvamassa.

Haluatko lisää AI-aiheista sisältöä? Vieraile unite.ai