Cos’è un Data Engineer? Stipendio, Responsabilità e Roadmap

I dati sono il nuovo petrolio. Ma chi estrae e raffina questo petrolio? I data engineer! I data engineer 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 data-centric è raccogliere dati da fonti disparate. I dati vengono quindi trasformati nel formato richiesto e caricati nell’infrastruttura dei dati. I data scientist e gli analisti possono quindi accedere ai dati per estrarre informazioni e risolvere problemi aziendali. Il data engineer guida tutto questo 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 aziendali.

La carriera di data engineer è anche molto remunerativa. Secondo le stime di Glassdoor, lo stipendio medio di un data engineer è di 113.784 dollari all’anno negli Stati Uniti.

In questo blog, discuteremo i motivi, le responsabilità e la roadmap per diventare un data engineer altamente qualificato e come un data engineer differisce da un data scientist.

Perché diventare un Data Engineer?

I data engineer sono necessari. Sono una parte integrante della strategia dati di un’azienda perché la velocità, il volume e la varietà con cui stiamo producendo dati sono in aumento rapido.

Entro la fine del 2025, più di 180 zettabytes di dati saranno creati, catturati e consumati. Abbiamo bisogno di data engineer per gestire una tale grande quantità di dati grezzi. Con una tale alta domanda, offre una carriera promettente nell’ecosistema dei dati.

Responsabilità di un Data Engineer

Il lavoro di un data engineer è capire le esigenze dei dati dell’organizzazione e costruire sistemi per fornire dati puliti e accessibili. Nella routine quotidiana, svolgono i seguenti compiti:

• Progettazione, costruzione e manutenzione delle pipeline dei dati
• Lavoro con analisti e scienziati dei dati per comprendere meglio le esigenze dei dati
• Convalida delle fonti dei dati e focalizzazione sulla qualità dei dati
• Garanzia della conformità con le norme sui dati

Come diventare un Data Engineer?

La roadmap per diventare un data engineer è la seguente:

1) Acquisizione delle competenze di ingegneria dei dati

a) Codifica

Secondo un’analisi di 17.000 annunci di lavoro per data engineer, più del 70% dei recruiter cerca candidati proficienti in Python e SQL. Quindi, imparare Python e SQL dovrebbe essere il primo passo per diventare un data engineer. Inoltre, la familiarità con altri linguaggi di programmazione, come Scala e Java, può darti un vantaggio competitivo.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL significa estrarre dati da varie fonti in un unico archivio, trasformarli in una forma destinata all’analisi e caricarli in un data warehouse. La creazione e la manutenzione delle pipeline ETL sono responsabilità di un data engineer. Quindi, imparare gli strumenti ETL come Integrate e Talend è necessario per l’ingegneria dei dati.

c) Sistemi di archiviazione dei dati

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

d) Strumenti Big Data

La comprensione degli strumenti Big Data come Apache Spark, Apache Hadoop e Apache Hive è necessaria per diventare un data engineer. Questi strumenti vengono utilizzati per l’elaborazione, l’archiviazione e la query di grandi volumi di dati.

e) Calcolo cloud

I fornitori di servizi cloud come AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) e Microsoft Azure forniscono risorse computazionali scalabili per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati. Le certificazioni di calcolo cloud possono aiutarti a imparare e praticare i concetti fondamentali e avanzati di varie piattaforme cloud.

f) Competenze trasversali

Un data engineer dovrebbe avere buone competenze di comunicazione per collaborare con altri membri del team, compresi scienziati e analisti dei dati. La creatività e la risoluzione dei problemi possono aiutare a risolvere le sfide nel ciclo di vita dell’ingegneria dei dati.

2) Ottenimento della certificazione

Le certificazioni aumentano la credibilità e guadagnano la fiducia del 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 insegnato da educatori qualificati. Ma, leggi le recensioni dei corsi e degli insegnanti prima di iscriverti. Puoi anche visitare i profili LinkedIn di data engineer professionisti per scoprire quali certificazioni hanno acquisito. Ti darà una migliore comprensione di quali strumenti o piattaforme sono attualmente in voga nel settore.

3) Creazione del portfolio di ingegneria dei dati

Un portfolio è uno dei migliori metriche per valutare la comprensione di un candidato del soggetto. Creare più progetti relativi alla progettazione e allo sviluppo del database può distinguerti da altri candidati. Caricare il tuo progetto di ingegneria dei dati su GitHub e condividere un post di blog su piattaforme come LinkedIn o Medium è un passo importante per mostrare le tue competenze nei dati.

4) Ottenimento di un lavoro di data engineer 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 dei dati può essere un buon inizio. Mentre guadagni più esperienza e competenze, puoi lavorare fino a una posizione di data engineer.

Differenze principali tra un Data Engineer e un Data Scientist

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

Il data engineer si classifica al 7° posto nella lista dei 50 migliori lavori in America del 2022. Mentre i ruoli Big Data nelle organizzazioni data-centric diventano più chiari, la domanda di data engineer continuerà ad aumentare.

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