Kas ir datu inženieris? Alga, pienākumi un ceļvedis

Dati ir jaunā eļļa. Bet kas ekstrahē un attīra šo eļļu? Datu inženieri! Datu inženieri izstrādā un izstrādā sistēmas neapstrādātu datu konvertēšanai augstas kvalitātes datos, ko var izmantot analīzei un modelēšanai.

Jebkuras uz datiem orientētas organizācijas pirmais solis ir apkopot datus no dažādiem avotiem. Pēc tam dati tiek pārveidoti vajadzīgajā formātā un ielādēti datu infrastruktūrā. Datu zinātnieki un analītiķi pēc tam var piekļūt datiem, lai iegūtu ieskatu un atrisinātu biznesa problēmas. Datu inženieris vada visu šo procesu. Bez datu inženieriem organizācijas nespēs efektīvi izmantot savus datus, kas var novest pie biznesa iespēju zaudēšanas.

Datu inženierija ir arī labi apmaksāta karjera. Saskaņā ar Stikla durvis lēš, ka vidējā datu inženiera alga Amerikas Savienotajās Valstīs ir 113,784 XNUMX USD gadā.

Šajā emuārā mēs apspriedīsim iemeslus, pienākumus un ceļvedi, kā kļūt par augsti kvalificētu datu inženieri, un to, kā datu inženieris atšķiras no datu zinātnieka.

Kāpēc kļūt par datu inženieri?

Datu inženieri ir stundas nepieciešamība. Tie ir uzņēmuma datu stratēģijas neatņemama sastāvdaļa, jo datu iegūšanas ātrums, apjoms un dažādība strauji pieaug.

Līdz 2025. gada beigām vairāk nekā 180 zettabaiti datu tiks izveidoti, tverti un patērēti. Mums ir nepieciešami datu inženieri, lai apstrādātu tik milzīgu neapstrādātu datu apjomu. Ar tik lielu pieprasījumu tas piedāvā daudzsološu karjeru datu ekosistēmā.

Datu inženiera pienākumi

Datu inženiera uzdevums ir izprast organizācijas datu prasības un izveidot sistēmas, lai nodrošinātu tīrus, pieejamus datus. Ikdienā viņi veic šādus uzdevumus:

• Datu cauruļvadu projektēšana, veidošana un uzturēšana
• Darbs ar datu analītiķiem un zinātniekiem, lai labāk izprastu datu prasības
• Datu avotu apstiprināšana un koncentrēšanās uz datu kvalitāti
• Datu noteikumu ievērošanas nodrošināšana

Kā kļūt par datu inženieri?

Ceļvedis, lai kļūtu par datu inženieri, ir šāds:

1) atbilstošu datu inženierijas prasmju iegūšana

a) Kodēšana

Saskaņā ar analīze no 17,000 70 datu inženieru darba sludinājumiem vairāk nekā XNUMX% personāla atlases speciālistu meklē kandidātus, kas pārvalda Python un SQL. Tādējādi Python un SQL apguvei vajadzētu būt pirmajam solim, lai kļūtu par datu inženieri. Turklāt pārzināšana ar citām programmēšanas valodām, piemēram, Scala un Java, var sniegt jums konkurences priekšrocības.

b) ETL (Izvilkt, pārveidot, ielādēt)

ETL nozīmē datu ieguvi no dažādiem avotiem vienā krātuvē, pārveidojot tos analīzei paredzētā formā un ielādējot datu noliktavā. ETL cauruļvadu izveide un uzturēšana ir datu inženiera pienākums. Tādējādi, apgūstot ETL rīkus, piemēram, Integrēt un Talents ir nepieciešama datu inženierijai.

c) datu glabāšanas sistēmas

Savākto datu glabāšanai tiek izmantotas datu bāzes. Būtiski ir pārzināt relāciju, NoSQL un datu ezerus kā dažādus datu uzglabāšanas veidus.

d) Lielo datu rīki

Lai kļūtu par datu inženieri, ir jāizprot tādi lielo datu rīki kā Apache Spark, Apache Hadoop un Apache Hive. Šie rīki tiek izmantoti liela datu apjoma apstrādei, glabāšanai un vaicājumiem.

e) Mākoņdatošana

Mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, AWS (Amazon Web Services) un Microsoft Azure nodrošina mērogojamus skaitļošanas resursus datu glabāšanai un apstrādei. Mākoņdatošanas sertifikāti var palīdzēt jums apgūt un praktizēt dažādu mākoņu platformu pamatjēdzienus un uzlabotas koncepcijas.

f) Mīkstās prasmes

Datu inženierim ir jābūt labām komunikācijas prasmēm, lai sadarbotos ar citiem komandas locekļiem, tostarp datu zinātniekiem un datu analītiķiem. Radošums un problēmu risināšana var palīdzēt atrisināt problēmas datu inženierijas dzīves ciklā.

2) Sertifikāta iegūšana

Sertifikāti palielina uzticamību un iegūst jūsu darba devēja uzticību. Datu inženierijas sertifikātus var iegūt no uzticamām izglītības platformām, piemēram, Coursera un Udemy. Viņiem ir kvalitatīva praktiskā mācību programma, ko māca kvalificēti pedagogi. Taču, pirms reģistrējaties, izlasiet kursu un instruktoru atsauksmes. Varat arī apmeklēt profesionālu datu inženieru LinkedIn profilus, lai uzzinātu, kādus sertifikātus viņi ir ieguvuši. Tas sniegs jums labāku izpratni par to, kuri rīki vai platformas pašlaik ir populāras šajā nozarē.

3) Datu inženierijas portfeļa izveide

Portfelis ir viens no labākajiem rādītājiem, lai novērtētu kandidāta izpratni par tēmu. Vairāku projektu izveide, kas saistīti ar datubāzes izstrādi un izstrādi, var atšķirt jūs no citiem pretendentiem. Datu inženierijas projekta augšupielāde vietnē GitHub un emuāra apraksta kopīgošana tādās platformās kā LinkedIn vai Medium ir svarīgs solis, lai parādītu savas datu prasmes.

4) Sākuma līmeņa datu inženierijas darba nodrošināšana

Vairumā gadījumu datu inženierija nav sākuma līmeņa pozīcija. Sākuma līmeņa datu analītiķa darba iegūšana var būt labs sākums. Iegūstot vairāk pieredzes un prasmju, varat strādāt līdz datu inženiera amatam.

Galvenās atšķirības starp datu inženieri un datu zinātnieku

Lai gan pastāv dažas līdzības starp prasmēm un rīkiem, ko izmanto datu zinātnieki un datu inženieri, starp tiem ir dažas atšķirīgas atšķirības, kas ir šādas:

Datu inženieris ieņem 7. vietu Stikla durvis 50 labākās darbavietas Amerikā 2022. gadam. Tā kā lielo datu lomas uz datiem orientētajā organizācijā kļūs skaidrākas, pieprasījums pēc datu inženieriem turpinās pieaugt.

Vai vēlaties vairāk ar AI saistīta satura? Apmeklējums apvienoties.ai