Hva er en dataingeniør? Lønn, ansvar og veikart

Data er det nye oljen. Men hvem utvinner og raffinerer denne oljen? Dataingeniører! Dataingeniører designer og utvikler systemer for å konvertere rådata til høykvalitetsdata som kan brukes til analyse og modellering.

Det første steget i enhver dataorientert organisasjon er å samle inn data fra ulike kilder. Dataene blir deretter transformert til det ønskede formatet og lastet inn i datainfrastrukturen. Dataanalytikere og -vitenskapere kan deretter få tilgang til dataene for å trekke ut innsikt og løse forretningsproblemer. Dataingeniøren leder hele denne prosessen. Uten dataingeniører vil organisasjonene ikke være i stand til å bruke dataene sine effektivt, noe som kan føre til tap av forretningsmuligheter.

Dataingeniør er en høytlønnet karriere også. Ifølge Glassdoor’s estimat er medianlønnen for en dataingeniør 113 784 dollar per år i USA.

I denne bloggen vil vi diskutere grunner, ansvar og veikart for å bli en høykvalifisert dataingeniør, og hvordan en dataingeniør skiller seg fra en datavitenskapere.

Hvorfor bli dataingeniør?

Dataingeniører er nådens behov. De er en integrert del av et selskaps datastrategi fordi hastigheten, volumet og variasjonen i hvordan vi produserer data øker raskt.

Innen utgangen av 2025 vil mer enn 180 zettabytes av data bli skapt, fanget og konsumert. Vi trenger dataingeniører for å håndtere så mye rådata. Med så høy etterspørsel tilbyr det en løftende karriere i dataøkosystemet.

Ansvar for en dataingeniør

En dataingeniørs jobb er å forstå organisasjonens datakrav og bygge systemer for å levere ren, tilgjengelig data. Dag til dag utfører de følgende oppgaver:

• Designing, bygging og vedlikehold av datapipene
• Samarbeide med dataanalytikere og -vitenskapere for bedre å forstå datakravene
• Validering av datakilder og fokus på datakvalitet
• Sikring av overholdelse av datareguleringer

Hvordan bli dataingeniør?

Veikartet for å bli dataingeniør er som følger:

1) Tilegnelse av relevante dataingeniørferdigheter

a) Koding

Ifølge en analyse av 17 000 dataingeniørstillinger, søker mer enn 70 % av rekruttererne etter kandidater som er dyktige i Python og SQL. Derfor bør læring av Python og SQL være det første steget til å bli dataingeniør. I tillegg kan kjennskap til andre programmeringsspråk, som Scala og Java, gi deg en konkurransefordel.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL betyr å trekke ut data fra ulike kilder til enkelt lagring, transformere det til en form som er ment for analyse, og laste det inn i en datawarehouse. Å opprette og vedlikeholde ETL-pipene er en dataingeniørs ansvar. Derfor er det nødvendig å lære ETL-verktøy som Integrate og Talend for dataingeniørarbeid.

c) Data lagringssystemer

Databaser brukes til å lagre innhentede data. Kjennskap til relasjons-, NoSQL- og datalakes som ulike data lagringstyper er essensielt.

d) Stort data-verktøy

Forståelse av stort data-verktøy som Apache Spark, Apache Hadoop og Apache Hive er nødvendig for å bli dataingeniør. Disse verktøyene brukes til behandling, lagring og spørring av store volumer av data.

e) Skytjenester

Skytjenesteleverandører som AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) og Microsoft Azure tilbyr skalerbare beregningsressurser for data lagring og behandling. Skytjenestesertifiseringer kan hjelpe deg å lære og øve på grunnleggende og avanserte konsepter for ulike skyplattformer.

f) Bløtte ferdigheter

En dataingeniør bør ha gode kommunikasjonsferdigheter for å samarbeide med andre teammedlemmer, inkludert datavitenskapere og dataanalytikere. Kreativitet og problemløsning kan hjelpe med å løse utfordringer i dataingeniør-livssyklusen.

2) Å få sertifisering

Sertifiseringer øker troverdighet og gir arbeidsgiveren tillit. Dataingeniørsertifiseringer kan bli tilegnet fra troverdige utdanningsplattformer som Coursera og Udemy. De har et høykvalitetspraktisk læreplan undervist av dyktige lærere. Men, les kurs- og instruktør- anmeldelser før du registrerer deg. Du kan også besøke LinkedIn-profilene til profesjonelle dataingeniører for å finne ut hvilke sertifiseringer de har tilegnet seg. Dette vil gi deg en bedre forståelse av hvilke verktøy eller plattformer som for tiden er på moten i bransjen.

3) Bygging av dataingeniør-portefølje

En portefølje er ett av de beste målene for å vurdere en kandidats forståelse av emnet. Å opprette flere prosjekter relatert til database-design og -utvikling kan skille deg fra andre søkere. Å laste opp ditt dataingeniør-prosjekt på GitHub og dele en gjennomgangsblogginnlegg på plattformer som LinkedIn eller Medium er et viktig skritt for å vise dine dataferdigheter.

4) Sikring av en junior dataingeniør-stilling

I de fleste tilfeller er dataingeniør ikke en juniorstilling. Å få en juniorstilling som dataanalytiker kan være et godt utgangspunkt. Etter hvert som du tilegner deg mer erfaring og ferdigheter, kan du jobbe deg opp til en dataingeniør-stilling.

Store forskjeller mellom en dataingeniør og en datavitenskapere

Selv om det finnes noen likheter mellom ferdighetene og verktøyene som brukes av datavitenskapere og dataingeniører, finnes det noen distinkte forskjeller mellom dem som følger:

Dataingeniør kommer på 7. plass i Glassdoor’s 50 beste jobber i Amerika for 2022. Ettersom store data-roller i dataorienterte organisasjoner blir klarere, vil etterspørselen etter dataingeniører fortsette å øke.

Ønsker du mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai