Кто такой Data Engineer? Путеводитель по востребованной профессии

Big data меняют способ ведения бизнеса и создают потребность в инженерах данных, которые могут собирать большие объемы информации и управлять ими. Инжиниринг данных — это практика проектирования и создания систем для сбора, хранения и анализа данных в масштабе. Это широкая область с приложениями практически в каждой отрасли. Организации имеют возможность собирать огромные объемы данных, и им нужны подходящие люди и технологии, чтобы гарантировать, что данные будут в очень удобном для использования состоянии к тому времени, когда они попадут к специалистам по данным (data scientist) и аналитикам.

Помимо облегчения жизни специалистов по данным, работа инженером данных может дать вам возможность внести ощутимые изменения в мир, где к 2025 году мы будем производить 463 экзабайта в день. Такие области, как машинное обучение и глубокое обучение, не могут быть успешными без инженеров данных, которые будут обрабатывать и направлять эту информацию. Кроме того, это просто очень престижная профессия будущего в IT-сфере.

Чем занимается дата-инженер (Data Engineer)?

Data engineers работают в самых разных условиях, чтобы создавать системы, которые собирают, управляют и преобразовывают необработанные данные в полезную информацию для интерпретации учеными данных и бизнес-аналитиками. Их конечная цель — сделать данные доступными, чтобы организации могли использовать их для оценки и оптимизации своей работы.

Вот некоторые задачи, которые выполняет рядовой data engineer:

• Приобретает наборы данных, которые соответствуют потребностям бизнеса
• Разрабатывает алгоритмы для преобразования данных в полезную и полезную информацию.
• Создает, тестирует и обслуживает архитектуры конвейеров баз данных
• Взаимодействует с руководством для понимания целей компании
• Создает новые методы проверки данных и инструменты анализа данных
• Обеспечивает соблюдения политик управления данными и безопасности

Работа в небольших компаниях часто означает выполнение большего количества задач, связанных с big data, в роли универсального специалиста. В некоторых крупных компаниях есть инженеры по данным, занимающиеся построением конвейеров данных, а другие занимаются управлением хранилищами данных — как заполнением хранилищ данными, так и созданием схем таблиц для отслеживания места хранения данных.

Сеньоры-инженеры играют важную роль, помогая компаниям принимать решения, основанные на информации, путем сбора, преобразования и публикации данных. Data engineers работают за кулисами, создавая базы данных, в которых хранятся данные компании. Они создают конвейеры, которые преобразуют необработанные данные в форматы, полезные для специалистов по данным. И они создают инфраструктуру, которая автоматизирует построение моделей для машинного обучения и аналитики.

В чем разница между аналитиком данных и инженером данных?

Ученые (data scientists) и аналитики данных (data analytics) анализируют наборы данных, чтобы получить знания и идеи. Инженеры данных создают системы для сбора, проверки и подготовки этих высококачественных данных. Инженеры данных собирают и подготавливают данные, а аналитики данных используют их для принятия более эффективных бизнес-решений.

Зачем становиться дата-инженером?

Эта профессия может быть как полезной, так и сложной. Вы будете играть важную роль в успехе организации, предоставляя более легкий доступ к данным, которые нужны ученым, аналитикам и топ-менеджерам для выполнения своей работы. Вы будете полагаться на свои навыки программирования и решения проблем для создания масштабируемых решений.

Пока есть данные для обработки, дата-инженеры будут востребованы. Фактически, Dice Insights сообщила в 2019 году, что инженерия данных является самой популярной профессией в технологической отрасли, опережая компьютерных ученых, веб-дизайнеров и архитекторов баз данных. LinkedIn перечислил это как одну из своих вакансий, которая будет расти в 2021 году. А значит, без работы вы не останетесь, и становиться дата-инженером очень выгодно.

Как стать дата-инженером (Data Engineer)?

Обладая нужным набором навыков и знаний, вы можете начать или продвинуться по карьерной лестнице в сфере обработки данных. Многие специалисты имеют степень бакалавра в области компьютерных наук, информатики или смежных областях. Получив диплом, вы сможете заложить фундамент знаний, которые вам понадобятся в этой быстро развивающейся области. Хотя есть и курсы: такие программы предлагает Яндекс.Практикум, Skillbox, Habr, Нетология, Geekbrains. Но корочка это еще не все. Есть несколько других шагов, которые вы можете предпринять, чтобы настроить себя на успех.

• Развивайте свои навыки работы с данными.

  Изучите основы облачных вычислений, навыки кодирования и проектирования баз данных в качестве отправной точки для карьеры в науке о данных.

• Программирование

  Владение языками кодирования необходимо для этой роли, поэтому подумайте о том, чтобы пройти курсы, чтобы изучить и отработать свои навыки. Общие языки программирования включают SQL, NoSQL, Python, Java, R и Scala.

• Реляционные и нереляционные базы данных

  Базы данных относятся к наиболее распространенным решениям для хранения данных. Вы должны быть знакомы как с реляционными, так и с нереляционными базами данных, а также с тем, как они работают.

• Системы ETL (извлечение, преобразование и загрузка)

  ETL — это процесс, с помощью которого вы будете перемещать информацию из баз данных и других источников в единый репозиторий, например хранилище данных. Общие инструменты ETL включают Xplenty, Stitch, Alooma и Talend.