Što je Data Engineer? Plaća, odgovornosti i plan

Podaci su novo ulje. Ali tko ekstrahira i rafinira ovo ulje? Inženjeri podataka! Inženjeri podataka dizajniraju i razvijaju sustave za pretvaranje sirovih podataka u visokokvalitetne podatke koji se mogu koristiti za analizu i modeliranje.

Prvi korak svake organizacije usmjerene na podatke je prikupljanje podataka iz različitih izvora. Podaci se zatim transformiraju u traženi format i učitavaju u podatkovnu infrastrukturu. Znanstvenici i analitičari podataka tada mogu pristupiti podacima kako bi izvukli uvide i riješili poslovne probleme. Inženjer podataka vodi cijeli ovaj proces. Bez podatkovnih inženjera organizacije neće moći učinkovito koristiti svoje podatke, što može dovesti do gubitka poslovnih prilika.

Podatkovni inženjering također je dobro plaćena karijera. Kao i po Glassdoor's procjena, srednja plaća inženjera podataka iznosi 113,784 XNUMX USD godišnje u Sjedinjenim Državama.

U ovom blogu raspravljat ćemo o razlozima, odgovornostima i smjernicama kako postati visoko vješt podatkovni inženjer te kako se podatkovni inženjer razlikuje od podatkovnog znanstvenika.

Zašto postati inženjer podataka?

Data inženjeri su potreba vremena. Oni su sastavni dio podatkovne strategije tvrtke jer se brzina, obujam i raznolikost kojom proizvodimo podatke brzo povećavaju.

Do kraja 2025. više od 180 zettabajta podataka će se stvoriti, uhvatiti i potrošiti. Potrebni su nam podatkovni inženjeri za obradu tako velike količine neobrađenih podataka. Uz tako veliku potražnju, nudi obećavajuću karijeru u podatkovnom ekosustavu.

Odgovornosti inženjera podataka

Posao inženjera podataka je razumjeti zahtjeve organizacije za podatke i izgraditi sustave za pružanje čistih, dostupnih podataka. Svakodnevno obavljaju sljedeće poslove:

• Projektiranje, izgradnja i održavanje podatkovnih cjevovoda
• Rad s analitičarima podataka i znanstvenicima radi boljeg razumijevanja zahtjeva za podacima
• Validacija izvora podataka i fokusiranje na kvalitetu podataka
• Osiguravanje usklađenosti s propisima o podacima

Kako postati inženjer podataka?

Putokaz kako postati inženjer podataka je sljedeći:

1) Stjecanje relevantnih vještina podatkovnog inženjerstva

a) Kodiranje

Prema jednoj analiza od 17,000 70 oglasa za posao inženjera podataka, više od XNUMX% regruta traži kandidate koji dobro poznaju Python i SQL. Stoga bi učenje Pythona i SQL-a trebao biti prvi korak da postanete podatkovni inženjer. Štoviše, poznavanje drugih programskih jezika, kao što su Scala i Java, može vam dati konkurentsku prednost.

b) ETL (Izdvoj, transformiraj, učitaj)

ETL znači izdvajanje podataka iz različitih izvora u jednu pohranu, pretvaranje u formu namijenjenu analizi i učitavanje u skladište podataka. Stvaranje i održavanje ETL cjevovoda odgovornost je inženjera podataka. Stoga, učenje ETL alata kao što su Integrirati i Talend je neophodan za inženjering podataka.

c) Sustavi za pohranu podataka

Baze podataka služe za pohranjivanje prikupljenih podataka. Poznavanje relacijskih, NoSQL i podatkovnih jezera kao različitih vrsta pohrane podataka je ključno.

d) Alati za velike podatke

Razumijevanje alata za velike podatke kao što su Apache Spark, Apache Hadoop i Apache Hive neophodno je da biste postali podatkovni inženjer. Ovi se alati koriste za obradu, pohranjivanje i postavljanje upita velikim količinama podataka.

e) Računalstvo u oblaku

Pružatelji usluga u oblaku kao što su AWS (Amazon Web Services) i Microsoft Azure pružaju skalabilne računalne resurse za pohranu i obradu podataka. Certifikati za računalstvo u oblaku može vam pomoći da naučite i prakticirate temeljne i napredne koncepte različitih platformi u oblaku.

f) Meke vještine

Inženjer podataka trebao bi imati dobre komunikacijske vještine za suradnju s drugim članovima tima, uključujući znanstvenike i analitičare podataka. Kreativnost i rješavanje problema mogu pomoći u rješavanju izazova u životnom ciklusu podatkovnog inženjerstva.

2) Dobivanje certifikata

Certifikati povećavaju vjerodostojnost i stječu povjerenje vašeg poslodavca. Certifikati za podatkovni inženjering mogu se steći na vjerodostojnim obrazovnim platformama kao što su Coursera i Udemy. Imaju visokokvalitetan praktični nastavni plan i program koji izvode kvalificirani edukatori. No, pročitajte recenzije tečaja i instruktora prije nego što se registrirate. Također možete posjetiti LinkedIn profile profesionalnih podatkovnih inženjera kako biste saznali koje su certifikate stekli. Omogućit će vam bolje razumijevanje koji su alati ili platforme trenutno u trendu u industriji.

3) Izgradnja vašeg portfelja podatkovnog inženjeringa

Portfelj je jedan od najboljih pokazatelja za procjenu kandidatova razumijevanja predmeta. Izrada više projekata povezanih s dizajnom i razvojem baze podataka može vas razlikovati od ostalih podnositelja zahtjeva. Prijenos vašeg projekta podatkovnog inženjeringa na GitHub i dijeljenje uvodnog posta na blogu na platformama kao što su LinkedIn ili Medium važan je korak za prikazivanje vaših vještina podataka.

4) Osiguravanje posla početnog inženjerstva podataka

U većini slučajeva podatkovni inženjering nije početna pozicija. Dobiti početni posao analitičara podataka može biti dobar početak. Kako stječete više iskustva i vještina, možete raditi do pozicije inženjera podataka.

Glavne razlike između podatkovnog inženjera i podatkovnog znanstvenika

Iako postoje neke sličnosti između vještina i alata koje koriste podatkovni znanstvenici i podatkovni inženjeri, postoje neke jasne razlike između njih koje su sljedeće:

Inženjer podataka dolazi na 7. mjesto Glassdoor's 50 najboljih poslova u Americi za 2022. Kako uloge velikih podataka u organizaciji usmjerenoj na podatke postaju jasnije, potražnja za podatkovnim inženjerima nastavit će rasti.

Želite više sadržaja vezanih uz umjetnu inteligenciju? Posjetiti ujediniti.ai