Что такое инженер данных? Зарплата, обязанности и карьерный путь

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

Первым шагом любой 데이터-ориентированной организации является сбор данных из различных источников. Данные затем преобразуются в необходимый формат и загружаются в инфраструктуру данных. Ученые и аналитики данных могут затем получить доступ к данным, чтобы извлечь информацию и решить бизнес-задачи. Инженер данных руководит всем этим процессом. Без инженеров данных организации не смогут эффективно использовать свои данные, что может привести к потере бизнес-возможностей.

Инженерия данных – это высокооплачиваемая карьера. Согласно оценке Glassdoor, средняя зарплата инженера данных составляет $113,784 в год в Соединенных Штатах.

В этом блоге мы обсудим причины, обязанности и карьерный путь становления высококвалифицированным инженером данных, а также то, как инженер данных отличается от ученого-дата.

Почему стать инженером данных?

Инженеры данных необходимы. Они являются неотъемлемой частью стратегии компании в области данных, поскольку скорость, объем и разнообразие данных, которые мы производим, увеличиваются очень быстро.

К 2025 году будет создано, захвачено и потреблено более 180 зеттабайт данных. Нам нужны инженеры данных, чтобы справиться с таким огромным объемом сырых данных. С таким высоким спросом это обещает перспективную карьеру в экосистеме данных.

Обязанности инженера данных

Обязанность инженера данных – понять требования организации к данным и построить системы для предоставления чистых, доступных данных. В повседневной работе они выполняют следующие задачи:

• Проектирование, построение и поддержка конвейеров данных
• Работа с аналитиками и учеными данных, чтобы лучше понять требования к данным
• Проверка источников данных и внимание к качеству данных
• Обеспечение соблюдения правил данных

Как стать инженером данных?

Карьерный путь становления инженером данных следующий:

1) Получение соответствующих навыков инженерии данных

a) Программирование

Согласно анализу 17 000 вакансий инженера данных, более 70% рекрутеров ищут кандидатов, владеющих Python и SQL. Поэтому изучение Python и SQL должно быть первым шагом к становлению инженером данных. Кроме того, знание других языков программирования, таких как Scala и Java, может дать вам конкурентное преимущество.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL означает извлечение данных из различных источников в единую систему хранения, преобразование их в форму, предназначенную для анализа, и загрузку в хранилище данных. Создание и поддержка конвейеров ETL является обязанностью инженера данных. Поэтому изучение инструментов ETL, таких как Integrate и Talend, необходимо для инженерии данных.

c) Системы хранения данных

Базы данных используются для хранения собранных данных. Знакомство с реляционными, NoSQL и озерами данных в качестве различных типов систем хранения данных является необходимым.

d) Инструменты больших данных

Понимание инструментов больших данных, таких как Apache Spark, Apache Hadoop и Apache Hive, необходимо для становления инженером данных. Эти инструменты используются для обработки, хранения и запроса больших объемов данных.

e) Облачные вычисления

Поставщики облачных услуг, такие как AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) и Microsoft Azure, предоставляют масштабируемые вычислительные ресурсы для хранения и обработки данных. Сертификации облачных вычислений могут помочь вам изучить и практиковать фундаментальные и продвинутые концепции различных облачных платформ.

f) Навыки общения

Инженер данных должен иметь хорошие навыки общения, чтобы сотрудничать с другими членами команды, включая ученых и аналитиков данных. Креативность и навыки решения проблем могут помочь решить проблемы в цикле инженерии данных.

2) Получение сертификата

Сертификаты повышают авторитет и заслуживают доверие работодателя. Сертификаты инженерии данных можно получить на авторитетных образовательных платформах, таких как Coursera и Udemy. У них есть высококачественная практическая программа, преподаваемая опытными педагогами. Но перед регистрацией прочитайте отзывы о курсах и преподавателях. 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 сейчас популярны в отрасли.

3) Создание портфолио инженерии данных

Портфолио – это один из лучших показателей для оценки понимания предмета. Создание нескольких проектов, связанных с проектированием и разработкой баз данных, может отличить вас от других заявителей. Загрузка вашего проекта инженерии данных на GitHub и обмен статьей на платформах, таких как LinkedIn или Medium, является важным шагом для демонстрации ваших навыков данных.

4) Получение начальной работы инженера данных

В большинстве случаев инженерия данных не является начальной позицией. Получение начальной работы в качестве аналитика данных может быть хорошим началом. Когда вы приобретете больше опыта и навыков, вы можете перейти на должность инженера данных.

Основные различия между инженером данных и ученым-дата

Хотя между навыками и инструментами, используемыми учеными-дата и инженерами данных, есть некоторые сходства, между ними также есть некоторые существенные различия, которые следующие:

Инженер данных занимает 7-е место в списке 50 лучших работ в Америке за 2022 год. Когда роли больших данных в данных-ориентированной организации станут яснее, спрос на инженеров данных будет продолжать расти.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посетите unite.ai