Що таке інженер даних? Зарплата, обов'язки та дорожня карта

Data - це нова нафта. Але хто видобуває та очищає цю олію? Інженери даних! Інженери з даних проектують і розробляють системи для перетворення вихідних даних у високоякісні, які можна використовувати для аналізу та моделювання.

Першим кроком будь-якої орієнтованої на дані організації є збір даних із різних джерел. Потім дані перетворюються в необхідний формат і завантажуються в інфраструктуру даних. Фахівці з обробки даних і аналітики можуть отримати доступ до даних, щоб отримати інформацію та вирішити бізнес-проблеми. Інженер даних керує всім цим процесом. Без інженерів даних організації не зможуть ефективно використовувати свої дані, що може призвести до втрати бізнес-можливостей.

Розробка даних також є високооплачуваною професією. Згідно Glassdoor's За оцінками, середня зарплата інженера з обробки даних становить 113,784 XNUMX доларів на рік у Сполучених Штатах.

У цьому блозі ми обговоримо причини, обов’язки та дорожню карту, як стати висококваліфікованим інженером даних, а також те, чим інженер даних відрізняється від науковця даних.

Чому варто стати інженером даних?

Інженери з обробки даних — вимога часу. Вони є невід’ємною частиною стратегії даних компанії, оскільки швидкість, обсяг і різноманітність даних, з якими ми створюємо, швидко зростають.

До кінця 2025 року понад 180 зеттабайт даних буде створено, захоплено та використано. Нам потрібні інженери з обробки даних, щоб обробляти таку величезну кількість необроблених даних. З таким високим попитом він пропонує багатообіцяючу кар’єру в екосистемі даних.

Обов'язки інженера з обробки даних

Робота інженера з обробки даних полягає в тому, щоб зрозуміти вимоги організації до даних і створити системи для надання чистих, доступних даних. Щоденно вони виконують такі завдання:

• Проектування, створення та підтримка конвеєрів даних
• Співпраця з аналітиками даних і науковцями, щоб краще зрозуміти вимоги до даних
• Перевірка джерел даних і зосередження на якості даних
• Забезпечення дотримання правил даних

Як стати інженером даних?

Дорожня карта для того, щоб стати інженером даних, така:

1) Набуття відповідних навичок обробки даних

а) Кодування

Відповідно до аналіз із 17,000 70 оголошень про вакансію інженера з обробки даних понад XNUMX% рекрутерів шукають кандидатів, які володіють Python і SQL. Отже, вивчення Python і SQL має бути першим кроком до того, щоб стати інженером даних. Крім того, знання інших мов програмування, таких як Scala та Java, може дати вам конкурентну перевагу.

b) ETL (Видобуток, трансформація, завантаження)

ETL означає вилучення даних з різних джерел в одне сховище, перетворення їх у форму, призначену для аналізу, і завантаження в сховище даних. Створення та підтримка конвеєрів ETL є відповідальністю інженера даних. Отже, вивчення таких інструментів ETL, як інтегрувати та Таленд необхідний для обробки даних.

c) Системи зберігання даних

Для зберігання зібраних даних використовуються бази даних. Знайомство з реляційними, NoSQL і озерами даних як різними типами зберігання даних є важливим.

г) Інструменти великих даних

Розуміння таких інструментів для роботи з великими даними, як Apache Spark, Apache Hadoop і Apache Hive, необхідно для того, щоб стати інженером обробки даних. Ці інструменти використовуються для обробки, зберігання та запиту великих обсягів даних.

д) Хмарні обчислення

Хмарні постачальники, такі як AWS (Amazon Web Services) і Microsoft Azure, надають масштабовані обчислювальні ресурси для зберігання та обробки даних. Сертифікати хмарних обчислень може допомогти вам вивчити та практикувати фундаментальні та розширені концепції різних хмарних платформ.

f) Soft Skills

Інженер з обробки даних повинен мати хороші комунікативні навички, щоб співпрацювати з іншими членами команди, зокрема спеціалістами з обробки даних та аналітиками даних. Творчі здібності та вміння розв’язувати проблеми можуть допомогти вирішити проблеми життєвого циклу розробки даних.

2) Отримання сертифікату

Сертифікати підвищують довіру та завойовують довіру вашого роботодавця. Сертифікати з розробки даних можна отримати на таких надійних освітніх платформах, як Coursera та Udemy. Вони мають якісну практичну програму, яку викладають кваліфіковані педагоги. Але перед реєстрацією прочитайте відгуки про курси та викладачів. Ви також можете відвідати профілі LinkedIn професійних інженерів даних, щоб дізнатися, які сертифікати вони отримали. Це дасть вам краще розуміння того, які інструменти чи платформи зараз є популярними в галузі.

3) Створення портфоліо обробки даних

Портфоліо є одним із найкращих показників для оцінки розуміння кандидатом предмету. Створення кількох проектів, пов’язаних із проектуванням і розробкою бази даних, може виділити вас з-поміж інших заявників. Завантаження вашого проекту з розробки даних на GitHub і публікація покрокового опису в блозі на таких платформах, як LinkedIn або Medium, є важливим кроком для демонстрації ваших навичок обробки даних.

4) Забезпечення роботи з розробки даних початкового рівня

У більшості випадків інженерія даних не є посадою початкового рівня. Отримання роботи початкового рівня аналітика даних може бути хорошим початком. Коли ви отримаєте більше досвіду та навичок, ви зможете працювати до посади інженера з обробки даних.

Основні відмінності між Data Engineer і Data Scientist

Хоча є певна подібність між навичками та інструментами, якими користуються науковці та інженери даних, між ними є певні відмінності, які полягають у наступному:

Інженер з даних займає 7 місце Glassdoor's 50 найкращих вакансій в Америці на 2022 рік. У міру того, як ролі великих даних в орієнтованій на дані організації стають чіткішими, попит на інженерів обробки даних зростатиме.

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