Що таке інженер даних? Зарплата, відповідальність та дорога

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, полягає у зборі даних з різних джерел. Дані потім перетворюються у необхідний формат і завантажуються до інфраструктури даних. Учені-дані та аналітики можуть потім отримувати доступ до даних для витягування інсайтів і вирішення бізнес-проблем. Інженер даних очолює весь цей процес. 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, медіана зарплати інженера даних становить $113,784 на рік у Сполучених Штатах.

У цьому блозі ми обговоримо причини, відповідальність і дорогу до того, щоб стати висококваліфікованим інженером даних, і як інженер даних відрізняється від ученого-дані.

Чому стати інженером даних?

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

До кінця 2025 року буде створено, захоплено і спожито понад 180 зеттабайт даних. Нам потрібні інженери даних для обробки такого великого обсягу сирої інформації. З такою високою попитом пропонується перспективна кар’єра в екосистемі даних.

Відповідальність інженера даних

Інженер даних повинен розуміти вимоги організації щодо даних і будувати системи для надання чистих, доступних даних. На щоденній основі вони виконують наступні завдання:

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

Як стати інженером даних?

Дорога до того, щоб стати інженером даних, наступна:

1) Отримання відповідних навичок інженерії даних

a) Кодування

За аналізом 17 000 вакансій інженера даних, понад 70% рекрутерів шукають кандидатів, які вільно володіють 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 їх до сховища даних. Створення і підтримка трубопроводів ETL – це відповідальність 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 систем зберігання даних є суттєвим.

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 запиту великих обсягів даних.

e) Обчислення в хмарі

Постачальники хмарних послуг, такі як AWS (Amazon Web Services) і Microsoft Azure, забезпечують масштабовані обчислювальні ресурси для зберігання і обробки даних. Сертифікації з обчислень в хмарі можуть допомогти вам вивчити і практикувати фундаментальні і просунуті концепції різних хмарних платформ.

f) М’які навички

Інженер даних повинен мати добрі комунікативні навички для співпраці з іншими членами команди, включаючи вчених-даних і аналітиків-даних. Креативність і 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 отримати з авторитетних освітніх платформ, таких як Coursera і Udemy. Вони мають високоякісну практичну програму, яку викладають кваліфіковані педагоги. Але перед реєстрацією прочитайте відгуки курсів і викладачів. Ви також можете відвідати профіль інженерів даних у LinkedIn, щоб дізнатися, які сертифікації вони отримали. Це дозволить вам краще зрозуміти, які інструменти або платформи зараз популярні в галузі.

3) Будівництво портфоліо інженерії даних

Портфоліо – це один з найкращих показників для оцінки розуміння предмета кандидатом. Створення кількох проектів, пов’язаних з дизайном і розробкою баз даних, може відрізнити вас від інших申请ників. Завантаження проекту інженерії даних на GitHub і публікація поста з описом 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 набуваєте досвіду і навичок, ви можете перейти на посаду інженера даних.

Основні відмінності між інженером даних та вченим-даними

Хоча існують деякі подібності між навичками і інструментами, які використовуються вченими-даними і інженерами даних, існують деякі відмінності між ними, які наступні:

Інженер даних займає 7-е місце у Glassdoor’s 50 кращих робіт в Америці за 2022 рік. Коли ролі великих даних у даних-орієнтованій організації стають чіткішими, попит на інженерів даних буде продовжувати зростати.

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