Co to jest inżynier danych? Płaca, odpowiedzialność i mapa drogowa

Dane to nowa ropa. Ale kto wydobywa i rafinuje tę ropę? Inżynierowie danych! Inżynierowie danych projektują i rozwijają systemy do konwersji surowych danych na wysokiej jakości dane, które mogą być wykorzystywane do analizy i modelowania.

Pierwszym krokiem każdej organizacji opartej na danych jest zebranie danych z różnych źródeł. Dane są następnie przekształcane w wymagany format i ładowane do infrastruktury danych. Następnie analitycy danych i naukowcy mogą uzyskać dostęp do danych, aby wydobyć informacje i rozwiązać problemy biznesowe. Inżynier danych kieruje cały ten proces. Bez inżynierów danych organizacje nie będą w stanie efektywnie wykorzystywać swoich danych, co może prowadzić do utraty możliwości biznesowych.

Inżynieria danych to również dobrze płatna kariera. Według szacunków Glassdoor, mediana płacy inżyniera danych wynosi 113 784 dolarów rocznie w Stanach Zjednoczonych.

W tym blogu omówimy powody, odpowiedzialność i mapę drogową do zostania wysoko wykwalifikowanym inżynierem danych oraz jak inżynier danych różni się od naukowca danych.

Dlaczego zostać inżynierem danych?

Inżynierowie danych są potrzebni na każdym etapie. Są integralną częścią strategii danych firmy, ponieważ prędkość, objętość i różnorodność, z jaką produkujemy dane, rosną bardzo szybko.

Do końca 2025 roku ponad 180 zettabajtów danych zostanie wytworzonych, przechwyconych i spożytkowanych. Potrzebujemy inżynierów danych, aby obsłużyć tak ogromną ilość surowych danych. Z takim wysokim popytem oferuje to obiecującą karierę w ekosystemie danych.

Odpowiedzialność inżyniera danych

Praca inżyniera danych polega na zrozumieniu wymagań danych organizacji i budowaniu systemów dostarczających czyste, dostępne dane. W codziennym życiu wykonują następujące zadania:

• Projektowanie, budowanie i utrzymanie potoków danych
• Współpraca z analitykami i naukowcami danych, aby lepiej zrozumieć wymagania dotyczące danych
• Weryfikacja źródeł danych i koncentrowanie się na jakości danych
• Zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi danych

Jak zostać inżynierem danych?

Mapa drogowa do zostania inżynierem danych jest następująca:

1) Uzyskanie odpowiednich umiejętności inżynierskich

a) Kodowanie

Według analizy 17 000 ofert pracy inżyniera danych, ponad 70% rekruterów szuka kandydatów z doświadczeniem w Pythonie i SQL. Dlatego nauka Pythona i SQL powinna być pierwszym krokiem do zostania inżynierem danych. Ponadto znajomość innych języków programowania, takich jak Scala i Java, może dać Ci przewagę konkurencyjną.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL oznacza wyodrębnienie danych z różnych źródeł do jednego magazynu, przekształcenie ich w postać przeznaczoną do analizy i załadowanie do magazynu danych. Tworzenie i utrzymanie potoków ETL jest odpowiedzialnością inżyniera danych. Dlatego nauka narzędzi ETL, takich jak Integrate i Talend, jest konieczna do inżynierii danych.

c) Systemy przechowywania danych

Bazy danych są wykorzystywane do przechowywania zebranych danych. Znajomość relacyjnych, NoSQL i jezior danych jako różnych typów magazynowania danych jest niezbędna.

d) Narzędzia Big Data

Zrozumienie narzędzi Big Data, takich jak Apache Spark, Apache Hadoop i Apache Hive, jest konieczne do zostania inżynierem danych. Narzędzia te są wykorzystywane do przetwarzania, przechowywania i wykonywania zapytań na dużych ilościach danych.

e) Chmura obliczeniowa

Dostawcy chmury, tacy jak AWS (Amazon Web Services) i Microsoft Azure, zapewniają skalowalne zasoby obliczeniowe do przechowywania i przetwarzania danych. Certyfikaty chmury obliczeniowej mogą pomóc Ci nauczyć się i praktykować podstawowe i zaawansowane pojęcia różnych platform chmury.

f) Umiejętności miękkie

Inżynier danych powinien mieć dobre umiejętności komunikacyjne, aby współpracować z innymi członkami zespołu, w tym z naukowcami i analitykami danych. Kreatywność i umiejętność rozwiązywania problemów mogą pomóc rozwiązać wyzwania w cyklu życia inżynierii danych.

2) Uzyskanie certyfikatu

Certyfikaty zwiększają wiarygodność i zdobywają zaufanie pracodawcy. Certyfikaty inżynierii danych mogą być uzyskane z renomowanych platform edukacyjnych, takich jak Coursera i Udemy. Mają one wysokiej jakości program nauczania praktycznego, prowadzony przez doświadczonych wykładowców. Ale przed zapisaniem się przeczytaj recenzje kursów i wykładowców. Możesz również odwiedzić profile LinkedIn profesjonalnych inżynierów danych, aby dowiedzieć się, jakie certyfikaty uzyskali. To da Ci lepsze zrozumienie, które narzędzia lub platformy są obecnie popularne w branży.

3) Budowanie portfela inżynierskiego

Portfel jest jednym z najlepszych mierników oceny zrozumienia przedmiotu. Tworzenie kilku projektów związanych z projektem i rozwojem bazy danych może odróżnić Cię od innych kandydatów. Wgranie projektu inżynierskiego na GitHub i udostępnienie przewodnika po blogu na platformach takich jak LinkedIn lub Medium jest ważnym krokiem w prezentowaniu umiejętności związanych z danymi.

4) Uzyskanie pracy inżynierskiej na poziomie podstawowym

W większości przypadków inżynieria danych nie jest stanowiskiem podstawowym. Uzyskanie pracy na poziomie podstawowym jako analityk danych może być dobrym początkiem. W miarę zdobywania doświadczenia i umiejętności możesz awansować na stanowisko inżyniera danych.

Główne różnice między inżynierem danych a naukowcem danych

Chociaż istnieją pewne podobieństwa między umiejętnościami i narzędziami wykorzystywanymi przez naukowców i inżynierów danych, istnieją pewne wyraźne różnice między nimi, które są następujące:

Inżynier danych zajmuje 7. miejsce w rankingu Glassdoor 50 najlepszych prac w Ameryce na 2022 rok. W miarę jak role związane z danymi w organizacjach opartych na danych stają się bardziej klarowne, popyt na inżynierów danych będzie nadal rosł.

Chcesz więcej treści związanych z AI? Odwiedź unite.ai