Кто такой инженер данных? Заработная плата, обязанности и дорожная карта

Данные — это новая нефть. Но кто добывает и очищает эту нефть? Инженеры данных! Инженеры данных проектируют и разрабатывают системы для преобразования необработанных данных в высококачественные данные, которые можно использовать для анализа и моделирования.

Первым шагом любой организации, ориентированной на данные, является сбор данных из разрозненных источников. Затем данные преобразуются в требуемый формат и загружаются в инфраструктуру данных. Специалисты по данным и аналитики могут затем получить доступ к данным для извлечения информации и решения бизнес-задач. Инженер данных руководит всем этим процессом. Без дата-инженеров организации не смогут эффективно использовать свои данные, что может привести к потере бизнес-возможностей.

Инжиниринг данных также является высокооплачиваемой профессией. Согласно Стеклянная дверь По оценкам, средняя зарплата инженера данных в США составляет 113,784 XNUMX доллара в год.

В этом блоге мы обсудим причины, обязанности и дорожную карту для того, чтобы стать высококвалифицированным инженером данных, а также чем инженер данных отличается от специалиста по данным.

Зачем становиться инженером данных?

Дата-инженеры — потребность часа. Они являются неотъемлемой частью стратегии компании в отношении данных, потому что скорость, объем и разнообразие, с которыми мы производим данные, быстро растут.

К концу 2025 года более 180 зетабайт данных будет создано, захвачено и использовано. Нам нужны дата-инженеры для обработки такого огромного количества необработанных данных. С таким высоким спросом он предлагает многообещающую карьеру в экосистеме данных.

Обязанности Data Engineer

Работа инженера по данным заключается в том, чтобы понимать требования организации к данным и создавать системы для предоставления чистых и доступных данных. Ежедневно они выполняют следующие задачи:

• Проектирование, построение и обслуживание конвейеров данных
• Работа с аналитиками данных и учеными для лучшего понимания требований к данным
• Проверка источников данных и сосредоточение внимания на качестве данных
• Обеспечение соблюдения правил данных

Как стать инженером данных?

Путь к тому, чтобы стать дата-инженером, выглядит следующим образом:

1) Приобретение соответствующих навыков обработки данных

а) Кодирование

В соответствии с анализ из 17,000 70 объявлений о вакансиях инженера по обработке данных более XNUMX% рекрутеров ищут кандидатов, владеющих Python и SQL. Следовательно, изучение Python и SQL должно стать первым шагом к тому, чтобы стать инженером данных. Более того, знакомство с другими языками программирования, такими как Scala и Java, может дать вам конкурентное преимущество.

b) ETL (Извлечение, преобразование, загрузка)

ETL означает извлечение данных из различных источников в единое хранилище, преобразование их в форму, предназначенную для анализа, и загрузку в хранилище данных. Создание и поддержка конвейеров ETL — это обязанность инженера данных. Следовательно, изучение инструментов ETL, таких как интегрировать и Talend необходимо для обработки данных.

в) Системы хранения данных

Базы данных используются для хранения собранных данных. Очень важно знать реляционные, NoSQL и озера данных как разные типы хранения данных.

г) Инструменты больших данных

Для того, чтобы стать инженером данных, необходимо понимание инструментов для работы с большими данными, таких как Apache Spark, Apache Hadoop и Apache Hive. Эти инструменты используются для обработки, хранения и запроса больших объемов данных.

д) облачные вычисления

Облачные провайдеры, такие как AWS (Amazon Web Services) и Microsoft Azure, предоставляют масштабируемые вычислительные ресурсы для хранения и обработки данных. Сертификаты облачных вычислений может помочь вам изучить и применить на практике фундаментальные и продвинутые концепции различных облачных платформ.

е) Мягкие навыки

Инженер данных должен обладать хорошими коммуникативными навыками, чтобы сотрудничать с другими членами команды, включая ученых и аналитиков данных. Креативность и умение решать проблемы могут помочь решить проблемы в жизненном цикле обработки данных.

2) Получение сертификата

Сертификаты повышают авторитет и завоевывают доверие вашего работодателя. Сертификаты Data Engineering можно получить на авторитетных образовательных платформах, таких как Coursera и Udemy. У них есть высококачественная практическая учебная программа, которую преподают опытные педагоги. Но перед регистрацией прочитайте отзывы о курсах и инструкторах. Вы также можете посетить профили профессиональных инженеров данных в LinkedIn, чтобы узнать, какие сертификаты они получили. Это даст вам лучшее понимание того, какие инструменты или платформы в настоящее время находятся в тренде в отрасли.

3) Создание портфолио инженеров данных

Портфолио — один из лучших показателей для оценки понимания кандидатом предмета. Создание нескольких проектов, связанных с проектированием и разработкой баз данных, может выделить вас среди других соискателей. Загрузка вашего проекта по обработке данных на GitHub и публикация поста в блоге с пошаговым руководством на таких платформах, как LinkedIn или Medium, — важный шаг к демонстрации ваших навыков работы с данными.

4) Обеспечение безопасности работы по обработке данных начального уровня

В большинстве случаев разработка данных — это не позиция начального уровня. Получение работы начального уровня в качестве аналитика данных может быть хорошим началом. По мере накопления опыта и навыков вы сможете работать до должности инженера данных.

Основные различия между инженером данных и специалистом по данным

Хотя между навыками и инструментами, используемыми учеными и инженерами данных, есть некоторое сходство, между ними есть определенные различия, которые заключаются в следующем:

Инженер данных занимает 7-е место в Glassdoor's 50 лучших вакансий в Америке на 2022 год. По мере того, как роли больших данных в организации, ориентированной на данные, становятся более ясными, спрос на инженеров данных будет продолжать расти.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посещать объединить.ай