Kaj je podatkovni inženir? Plača, odgovornosti in načrt

Podatki so novo olje. Kdo pa pridobiva in rafinira to olje? Podatkovni inženirji! Podatkovni inženirji oblikujejo in razvijajo sisteme za pretvorbo neobdelanih podatkov v visokokakovostne podatke, ki jih je mogoče uporabiti za analizo in modeliranje.

Prvi korak vsake podatkovno osredotočene organizacije je zbiranje podatkov iz različnih virov. Podatki se nato pretvorijo v zahtevano obliko in naložijo v podatkovno infrastrukturo. Podatkovni znanstveniki in analitiki lahko nato dostopajo do podatkov, da pridobijo vpoglede in rešijo poslovne težave. Celoten proces vodi podatkovni inženir. Brez podatkovnih inženirjev organizacije ne bodo mogle učinkovito uporabljati svojih podatkov, kar lahko povzroči izgubo poslovnih priložnosti.

Podatkovni inženiring je tudi visoko plačana kariera. Glede na Glassdoor's Po ocenah je povprečna plača podatkovnega inženirja v ZDA 113,784 USD na leto.

V tem blogu bomo razpravljali o razlogih, odgovornostih in načrtu, kako postati visokokvalificiran podatkovni inženir, ter o tem, kako se podatkovni inženir razlikuje od podatkovnega znanstvenika.

Zakaj postati podatkovni inženir?

Podatkovni inženirji so nujni. So sestavni del podatkovne strategije podjetja, ker se hitrost, obseg in raznolikost, s katerimi proizvajamo podatke, hitro povečujejo.

Do konca leta 2025 več kot 180 zettabajtov podatkov bo ustvarjenih, zajetih in porabljenih. Potrebujemo podatkovne inženirje za obdelavo tako ogromne količine neobdelanih podatkov. S tako velikim povpraševanjem ponuja obetavno kariero v podatkovnem ekosistemu.

Odgovornosti podatkovnega inženirja

Naloga podatkovnega inženirja je razumeti podatkovne zahteve organizacije in zgraditi sisteme za zagotavljanje čistih, dostopnih podatkov. Vsakodnevno opravljajo naslednje naloge:

• Oblikovanje, izgradnja in vzdrževanje podatkovnih cevovodov
• Sodelovanje z analitiki podatkov in znanstveniki za boljše razumevanje podatkovnih zahtev
• Preverjanje podatkovnih virov in osredotočanje na kakovost podatkov
• Zagotavljanje skladnosti s predpisi o podatkih

Kako postati podatkovni inženir?

Načrt, kako postati podatkovni inženir, je naslednji:

1) Pridobivanje ustreznih veščin podatkovnega inženiringa

a) Kodiranje

Po Analiza od 17,000 objav delovnih mest podatkovnih inženirjev več kot 70 % kadrovnikov išče kandidate, ki obvladajo Python in SQL. Zato bi moralo biti učenje Pythona in SQL prvi korak, da postanete podatkovni inženir. Poleg tega vam lahko poznavanje drugih programskih jezikov, kot sta Scala in Java, prinese konkurenčno prednost.

b) ETL (Izvleček, transformacija, nalaganje)

ETL pomeni ekstrahiranje podatkov iz različnih virov v en sam pomnilnik, pretvorbo v obliko, namenjeno analizi, in nalaganje v podatkovno skladišče. Ustvarjanje in vzdrževanje cevovodov ETL je odgovornost podatkovnega inženirja. Zato učenje orodij ETL, kot je npr vključiti in Talend je potreben za podatkovni inženiring.

c) Sistemi za shranjevanje podatkov

Baze podatkov se uporabljajo za shranjevanje zbranih podatkov. Bistvenega pomena je poznavanje relacijskih, NoSQL in podatkovnih jezer kot različnih vrst shranjevanja podatkov.

d) Orodja za velike podatke

Če želite postati podatkovni inženir, morate razumeti velika podatkovna orodja, kot so Apache Spark, Apache Hadoop in Apache Hive. Ta orodja se uporabljajo za obdelavo, shranjevanje in poizvedovanje velikih količin podatkov.

e) Računalništvo v oblaku

Ponudniki v oblaku, kot sta AWS (Amazon Web Services) in Microsoft Azure, zagotavljajo razširljive računalniške vire za shranjevanje in obdelavo podatkov. Certifikati računalništva v oblaku vam lahko pomaga pri učenju in vadbi temeljnih in naprednih konceptov različnih platform v oblaku.

f) Mehke veščine

Podatkovni inženir mora imeti dobre komunikacijske veščine za sodelovanje z drugimi člani ekipe, vključno s podatkovnimi znanstveniki in podatkovnimi analitiki. Ustvarjalnost in reševanje problemov lahko pomagata rešiti izzive v življenjskem ciklu podatkovnega inženiringa.

2) Pridobivanje certifikata

Certifikati povečajo kredibilnost in pridobijo zaupanje delodajalca. Certifikate za podatkovni inženiring je mogoče pridobiti na verodostojnih izobraževalnih platformah, kot sta Coursera in Udemy. Imajo kakovosten praktični učni načrt, ki ga poučujejo usposobljeni pedagogi. Toda preden se registrirate, preberite ocene tečajev in inštruktorjev. Obiščete lahko tudi LinkedIn profile profesionalnih podatkovnih inženirjev in ugotovite, katere certifikate so pridobili. Omogočil vam bo boljše razumevanje, katera orodja ali platforme so trenutno v trendu v industriji.

3) Gradnja vašega portfelja podatkovnega inženiringa

Portfelj je ena najboljših metrik za oceno kandidatovega razumevanja predmeta. Ustvarjanje več projektov, povezanih z načrtovanjem in razvojem baze podatkov, vas lahko razlikuje od drugih prijaviteljev. Nalaganje vašega projekta podatkovnega inženiringa na GitHub in deljenje objave v spletnem dnevniku s pregledom na platformah, kot sta LinkedIn ali Medium, je pomemben korak za predstavitev vaših podatkovnih spretnosti.

4) Zagotovitev začetnega delovnega mesta podatkovnega inženiringa

V večini primerov podatkovni inženiring ni začetni položaj. Pridobitev začetne službe analitika podatkov je lahko dober začetek. Ko pridobite več izkušenj in veščin, lahko delate do položaja podatkovnega inženirja.

Glavne razlike med podatkovnim inženirjem in podatkovnim znanstvenikom

Čeprav obstaja nekaj podobnosti med veščinami in orodji, ki jih uporabljajo podatkovni znanstveniki in podatkovni inženirji, je med njimi nekaj izrazitih razlik, ki so naslednje:

Podatkovni inženir je na 7. mestu Glassdoor's 50 najboljših delovnih mest v Ameriki za leto 2022. Ko bodo vloge velikih podatkov v organizaciji, osredotočeni na podatke, jasnejše, bo povpraševanje po podatkovnih inženirjih še naprej naraščalo.

Želite več vsebine, povezane z umetno inteligenco? Obisk združiti.ai