Що таке інженер даних? Зарплата, обов’язки та шлях до кар’єри

Дані – це нова нафта. Але хто видобуває і рафінує цю нафту? Інженери даних! Інженери даних проектують і розробляють системи для перетворення сирої інформації у високоякісні дані, які можна використовувати для аналізу і моделювання.

Перший крок будь-якої організації, орієнтованої на дані, – зібрати дані з різних джерел. Дані потім перетворюються у необхідний формат і завантажуються до інфраструктури даних. Учені-даністи та аналітики можуть потім отримувати доступ до даних, щоб витягнути із них корисну інформацію і вирішити бізнес-проблеми. Інженер даних керує цією цією процесом. Без інженерів даних організації не зможуть ефективно використовувати свої дані, що може привести до втрати бізнес-можливостей.

Інженерія даних – це високооплачувана кар’єра. За оцінками Glassdoor, середня зарплата інженера даних становить $113,784 на рік у США.

У цьому блозі ми обговоримо причини, обов’язки та шлях до того, щоб стати висококваліфікованим інженером даних, а також те, як інженер даних відрізняється від ученого-даніста.

Чому стати інженером даних?

Інженери даних – це необхідність сучасності. Вони є невід’ємною частиною стратегії компанії щодо даних, оскільки швидкість, обсяг і різноманітність даних, які ми виробляємо, зростають дуже швидко.

До кінця 2025 року буде створено, захоплено і спожито понад 180 зеттабайт даних. Нам потрібні інженери даних, щоб обробляти такий величезний обсяг сирої інформації. З таким високим попитом це обіцяє перспективну кар’єру в сфері даних.

Обов’язки інженера даних

Обов’язок інженера даних – зрозуміти вимоги організації щодо даних і побудувати системи для надання чистих, доступних даних. У щоденній роботі вони виконують такі завдання:

• Проектування, побудова і підтримка даних трубопроводів
• Робота з аналітиками даних і вченими-даністами для кращого розуміння вимог до даних
• Перевірка джерел даних і фокусування на якості даних
• Забезпечення дотримання правил щодо даних

Як стати інженером даних?

Шлях до того, щоб стати інженером даних, складається з наступних кроків:

1) Отримання відповідних навичок інженерії даних

a) Кодування

За аналізом 17 000 вакансій інженерів даних, понад 70% рекрутерів шукають кандидатів, які вільно володіють мовами Python і SQL. Тому вивчення Python і SQL повинно бути першим кроком до того, щоб стати інженером даних. Крім того, знайомство з іншими мовами програмування, такими як Scala і Java, може дати вам конкурентну перевагу.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL означає витягування даних з різних джерел до єдиного сховища, перетворення їх у форму, призначену для аналізу, і завантаження до сховища даних. Створення і підтримка трубопроводів ETL – це обов’язок інженера даних. Тому вивчення інструментів ETL, таких як Integrate і Talend, є необхідним для інженерії даних.

c) Системи зберігання даних

Бази даних використовуються для зберігання зібраних даних. Знайомство з реляційними, NoSQL і сховищами даних як різними типами сховищ даних є необхідним.

d) Інструменти великих даних

Поняття інструментів великих даних, таких як Apache Spark, Apache Hadoop і Apache Hive, є необхідним для того, щоб стати інженером даних. Ці інструменти використовуються для обробки, зберігання і запитів великих обсягів даних.

e) Облачне計算ування

Облачні провайдери, такі як AWS (Amazon (AMZN ) Web Services) і Microsoft Azure, пропонують масштабовані обчислювальні ресурси для зберігання і обробки даних. Сертифікації з облачного計算ування можуть допомогти вам вивчити і практикувати фундаментальні і просунуті концепції різних облачних платформ.

f) М’які навички

Інженер даних повинен мати добрі комунікативні навички для співпраці з іншими членами команди, включаючи вчених-даністів і аналітиків даних. Креативність і здатність до вирішення проблем можуть допомогти вирішити виклики в життєвому циклі інженерії даних.

2) Отримання сертифікації

Сертифікації підвищують довіру і здобувають довіру роботодавця. Сертифікації з інженерії даних можна здобути на авторитетних освітніх платформах, таких як Coursera і Udemy. Вони мають високоякісну практичну програму, яку викладають кваліфіковані педагогі. Але перед реєстрацією прочитайте відгуки про курси і викладачів. Ви також можете відвідати профіль професійних інженерів даних у LinkedIn, щоб дізнатися, які сертифікації вони здобули. Це дасть вам краще розуміння того, які інструменти або платформи зараз популярні в галузі.

3) Створення портфоліо інженерії даних

Портфоліо – це один із найкращих показників для оцінки розуміння предмета. Створення кількох проектів, пов’язаних з розробкою баз даних, може відрізнити вас від інших кандидатів. Завантаження вашого проекту інженерії даних на GitHub і публікація проходу блогу на платформах, таких як LinkedIn або Medium, є важливим кроком для демонстрації ваших навичок даних.

4) Отримання початкової роботи інженера даних

У більшості випадків інженерія даних не є початковою посадою. Отримання початкової роботи аналітика даних може бути хорошим початком. Коли ви наберете досвід і навички, ви можете перейти на посаду інженера даних.

Основні відмінності між інженером даних та вченим-даністом

Хоча між навичками і інструментами, які використовують вчені-даністи та інженери даних, є деякі подібності, між ними також є деякі відмінності, які наступні:

Інженер даних займає 7-е місце у списку 50 найкращих робіт в Америці за 2022 рік. Коли ролі великих даних у організації, орієнтованій на дані, стануть чіткішими, попит на інженерів даних буде продовжувати зростати.

Хочете більше контенту, пов’язаного з штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai