Cos'è un ingegnere dei dati? Stipendio, responsabilità e tabella di marcia

I dati sono il nuovo petrolio. Ma chi estrae e raffina questo olio? Ingegneri dei dati! Gli ingegneri dei dati progettano e sviluppano sistemi per convertire i dati grezzi in dati di alta qualità che possono essere utilizzati per l'analisi e la modellazione.

Il primo passo di qualsiasi organizzazione incentrata sui dati è raccogliere dati da fonti disparate. I dati vengono quindi trasformati nel formato richiesto e caricati nell'infrastruttura dati. I data scientist e gli analisti possono quindi accedere ai dati per estrarre approfondimenti e risolvere problemi aziendali. L'ingegnere dei dati guida l'intero processo. Senza data engineer, le organizzazioni non saranno in grado di utilizzare i propri dati in modo efficace, il che può portare a una perdita di opportunità di business.

Anche l'ingegneria dei dati è una carriera ben pagata. Come da di Glassdoor stima, lo stipendio medio dell'ingegnere di dati è di $ 113,784 all'anno negli Stati Uniti.

In questo blog discuteremo le ragioni, le responsabilità e la tabella di marcia per diventare un ingegnere di dati altamente qualificato e in che modo un ingegnere di dati differisce da uno scienziato di dati.

Perché diventare un ingegnere dei dati?

I data engineer sono la necessità del momento. Sono parte integrante della strategia dei dati di un'azienda perché la velocità, il volume e la varietà con cui produciamo i dati stanno aumentando rapidamente.

Entro la fine del 2025, più di 180 zettabyte dei dati verranno creati, acquisiti e consumati. Abbiamo bisogno di data engineer per gestire una quantità così grande di dati grezzi. Con una domanda così elevata, offre una promettente carriera nell'ecosistema dei dati.

Responsabilità di un Data Engineer

Il compito di un ingegnere dei dati è comprendere i requisiti dei dati dell'organizzazione e creare sistemi per fornire dati puliti e accessibili. Quotidianamente svolgono le seguenti attività:

• Progettazione, costruzione e manutenzione delle pipeline di dati
• Lavorare con analisti di dati e scienziati per comprendere meglio i requisiti dei dati
• Convalida delle fonti di dati e attenzione alla qualità dei dati
• Garantire la conformità alle normative sui dati

Come diventare un ingegnere dei dati?

La tabella di marcia per diventare un ingegnere dei dati è la seguente:

1) Acquisizione di competenze di ingegneria dei dati rilevanti

a) Codifica

Secondo un . su 17,000 offerte di lavoro per data engineer, oltre il 70% dei reclutatori cerca candidati esperti in Python e SQL. Quindi, imparare Python e SQL dovrebbe essere il primo passo per diventare un ingegnere di dati. Inoltre, la familiarità con altri linguaggi di programmazione, come Scala e Java, può darti un vantaggio competitivo.

b) ETL (Estrai, trasforma, carica)

ETL significa estrarre i dati da varie fonti in un unico archivio, trasformarli in un modulo destinato all'analisi e caricarli in un data warehouse. La creazione e la manutenzione delle pipeline ETL è responsabilità di un ingegnere di dati. Quindi, l'apprendimento di strumenti ETL come Integrare ed Talend è necessario per l'ingegneria dei dati.

c) Sistemi di archiviazione dei dati

I database vengono utilizzati per archiviare i dati raccolti. È essenziale la familiarità con data lake relazionali, NoSQL e data lake come diversi tipi di archiviazione dei dati.

d) Strumenti per Big Data

Comprendere strumenti per big data come Apache Spark, Apache Hadoop e Apache Hive è necessario per diventare un ingegnere dei dati. Questi strumenti vengono utilizzati per l'elaborazione, l'archiviazione e l'interrogazione di grandi volumi di dati.

e) Cloud Computing

I provider cloud come AWS (Amazon Web Services) e Microsoft Azure forniscono risorse computazionali scalabili per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. Certificazioni di cloud computing può aiutarti ad apprendere e mettere in pratica i concetti fondamentali e avanzati di varie piattaforme cloud.

f) Competenze trasversali

Un ingegnere di dati dovrebbe avere buone capacità di comunicazione per collaborare con altri membri del team, inclusi data scientist e analisti di dati. La creatività e la risoluzione dei problemi possono aiutare a risolvere le sfide nel ciclo di vita dell'ingegneria dei dati.

2) Ottenere la certificazione

Le certificazioni migliorano la credibilità e guadagnano la fiducia del tuo datore di lavoro. Le certificazioni di ingegneria dei dati possono essere acquisite da piattaforme educative credibili come Coursera e Udemy. Hanno un curriculum pratico di alta qualità tenuto da educatori qualificati. Ma leggi le recensioni dei corsi e degli istruttori prima di registrarti. Puoi anche visitare i profili LinkedIn dei data engineer professionisti per scoprire quali certificazioni hanno acquisito. Ti darà una migliore comprensione di quali strumenti o piattaforme sono attualmente di tendenza nel settore.

3) Costruisci il tuo portafoglio di ingegneria dei dati

Un portfolio è una delle migliori metriche per valutare la comprensione dell'argomento da parte di un candidato. La creazione di più progetti relativi alla progettazione e allo sviluppo di database può distinguerti dagli altri candidati. Caricare il tuo progetto di ingegneria dei dati su GitHub e condividere un post di blog dettagliato su piattaforme come LinkedIn o Medium è un passaggio importante per mostrare le tue competenze in materia di dati.

4) Garantire un lavoro di ingegneria dei dati di livello base

Nella maggior parte dei casi, l'ingegneria dei dati non è una posizione di livello base. Ottenere un lavoro di livello base come analista di dati può essere un buon inizio. Man mano che acquisisci più esperienza e abilità, puoi lavorare fino a una posizione di ingegnere dei dati.

Principali differenze tra un Data Engineer e un Data Scientist

Sebbene ci siano alcune somiglianze tra le competenze e gli strumenti utilizzati dai data scientist e dai data engineer, ci sono alcune differenze distinte tra loro che sono le seguenti:

L'ingegnere dei dati arriva settimo Glassdoor's 50 migliori lavori in America per il 2022. Man mano che i ruoli dei big data nell'organizzazione incentrata sui dati diventano più chiari, la domanda di ingegneri dei dati continuerà ad aumentare.

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