Wie man ein Big-Data-Ingenieur wird [Ultimate Guide 2022]

Fragen Sie sich, wie Unternehmen die gesammelten Daten verwenden? Warum spielt es eine Rolle?

Wie wandeln sie ihre gesammelten Daten in nützliche Informationen um? Wie entwickeln sie Lösungen für die Nutzung dieser Daten?

Wenn solche Fragen Ihre Neugier wecken, dann wird Sie sicherlich der Bereich Big Data Engineering interessieren.

Es ist ein weites Feld mit einem großen Umfang in Indien, das die Datenerfassung, Datenverarbeitung und viele andere Bereiche umfasst.

In diesem Artikel besprechen wir den Bereich Data Engineering und helfen Ihnen herauszufinden, wie Sie ein Big Data Engineer werden können.

Bereit? Lass uns anfangen.

Was ist Datentechnik?

Data Engineering ist der Zweig der Datenwissenschaft, der sich auf praktische Anwendungen der Datenanalyse und -erfassung konzentriert.

Wie andere Bereiche des Ingenieurwesens befasst sich Data Engineering mit der Anwendung von Data Science in der realen Welt.

Data Engineering hat nichts mit experimentellem Design zu tun. Es konzentriert sich mehr auf die Entwicklung von Systemen für einen besseren Fluss und Zugang zu den Informationen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineer und Data Scientist?

Data Scientists entwickeln Lösungen, während Data Engineers Systeme zu deren Umsetzung erstellen.

Dies ist der wichtigste Unterschied zwischen den beiden. Datenwissenschaftler arbeiten an der Zusammenfassung, aber Dateningenieure arbeiten an praktischen Projekten.

Beides ist wichtig. Ohne einen Datenwissenschaftler hätte der Ingenieur nichts, womit er arbeiten könnte.

Ebenso wäre die Arbeit von Data Scientists ohne einen Data Engineer wertlos. Vom Lösen von Geschäftsproblemen bis zum Konvertieren von Code in ein Projekt führen Data Engineers eine Vielzahl wertvoller Aufgaben aus.

Was macht ein Data Engineer?

Ein Data Engineer muss Datenarchitekturen (z. B. eine Datenbank) entwickeln und pflegen. Sie kümmern sich um die Erhebung von Daten und die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Daten.

Ohne einen Data Engineer können Sie keine Daten sammeln. Unternehmen verlangen von ihren Data Engineers, dass sie mit SQL, Java, AWS, Scala usw. vertraut sind.

Data Engineering erfordert einen Hintergrund in Backend-Entwicklung oder -Programmierung.

Wenn Sie ein Datentechniker sind, müssen Sie die Sammlung von Daten verwalten, ihre Speicherung handhaben und sie für die weitere Verwendung verarbeiten.

Einige der Fähigkeiten, nach denen Unternehmen bei Dateningenieuren suchen, sind:

• Java-Kenntnisse
• Datenstrukturierung
• Big Data (Hadoop und Kafka)

Die Anforderungen können hauptsächlich je nach Unternehmen variieren. Einige Unternehmen benötigen überhaupt nicht viel Data Engineering, während andere (IT-Giganten) mehrere Anwendungen von Data Engineers benötigen.

So werden Sie Dateningenieur

Um Data Engineer zu werden, müssen Sie sich mit all seinen Konzepten vertraut machen.

Data Engineering besteht aus dem Sammeln, Verwalten und Verarbeiten der Daten. Während Data Scientists Experten in Mathematik und Statistik sind, sind Data Engineers Experten in Informatik und Programmierung.

Sie müssen jedoch nicht unbedingt einen Informatik-Hintergrund haben, um in diesen Bereich einzusteigen. Wie in anderen datenbezogenen Bereichen finden Sie auch in diesem Sektor Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund.

Um Data Engineer zu werden, solltest du folgende Dinge lernen:

Algorithmen

Algorithmen sind Anweisungen für eine Reihe von Aktionen, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden. Üblicherweise sind Algorithmen unabhängig von der Programmiersprache.

Das bedeutet, dass Sie einen Algorithmus unabhängig von der verwendeten Programmiersprache verwenden können.

In Datenstrukturen verwenden Sie Algorithmen für die folgenden Aufgaben:

• Suchen eines Artikels in einer Datenbank
• Einfügen eines Elements in eine Datenbank
• Sortieren der Artikel in einer bestimmten Reihenfolge
• Löschen eines Artikels

Es ist ein grundlegendes Konzept der Datentechnik. Sie sollten also viel Zeit investieren, um es zu beherrschen.

Datenstrukturen

Eine Datenstruktur ist eine Möglichkeit, Daten für eine bessere Verwaltung zu organisieren. Beim Umgang mit Daten müssen Sie diese in einer effizienten Reihenfolge halten, damit Sie leicht darauf zugreifen können.

Datenstrukturen (auch bekannt als Datenbanken) sind von unterschiedlicher Art. Sie müssen sich mit jedem von ihnen vertraut machen.

Einige von ihnen sind:

• Array
• Haufen
• Binärer Baum
• Graph
• Warteschlange
• Matrix

Sobald Sie sich mit grundlegenden Datenstrukturen vertraut gemacht haben, können Sie mit abstrakten Datenstrukturen fortfahren.

SQL

SQL steht für Structured Query Language). Es ist seit den 70er Jahren auf dem Markt präsent und für viele Entwickler, Ingenieure und Analysten zur ersten Wahl geworden.

Egal, was jemand sagt, SQL ist hier, um zu bleiben. Ein Data Engineer muss diese Sprache beherrschen.

Es gab Gerüchte, dass SQL stirbt oder an Popularität verliert, aber sie sind alle gefälscht. SQL stirbt nicht. Es ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenexperten.

Warum ist SQL unerlässlich und warum wird es von so vielen Datenexperten verwendet?

Nun, SQL ist die primäre Sprache, die verwendet wird, um von einem Client-Programm aus Abfragen an die Datenbank zu generieren. Mit anderen Worten, es ermöglicht Ihren Datenbankservern, Daten auf ihnen zu bearbeiten und zu speichern.

Ohne SQL können Sie diese Aufgaben nicht ausführen.

Darüber hinaus wird es fast überall verwendet, so dass das Erlernen der Sprache dazu beitragen wird, dass Sie mit jeder erforderlichen Organisation arbeiten können.

Python und Java (oder Scala)

Python ist überall präsent. Es ist ein Muss für jeden Datenenthusiasten. Es ist wegen seiner Vielseitigkeit und einfachen Handhabung weit verbreitet.

Sie können eine Python-Bibliothek für jede Aufgabe finden, die Sie ausführen möchten. Java und Scala sind gleichermaßen wichtig für Sie zu lernen.

Das liegt daran, dass die meisten Datenspeicherungstools in diesen Sprachen geschrieben sind, einschließlich Hadoop, HBase, Apache Spark und Apache Kafka.

Sie können diese Tools nicht verwenden, ohne diese Sprachen zu lernen. Es wird Ihnen helfen zu verstehen, wie diese Tools funktionieren und was Sie damit tun können.

Jede dieser Sprachen hat ihre Qualitäten. Scala ist schnell, Java ist umfangreich und Python ist vielseitig.

Big-Data-Tools

Es gibt Tools, die in diesem Bereich beliebt sind. Sie beinhalten:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

Versuchen Sie, so viel wie möglich über sie zu lernen. Das Erlernen dieser Big-Data-Tools und -Technologien ist notwendig, da sie die Aufgabe der Datenspeicherung und -verwaltung müheloser machen.

Beispielsweise verwenden Fachleute Hadoop, um Probleme im Zusammenhang mit riesigen Datenmengen und -sammlungen zu lösen. Es ist eine Gruppe von Open-Source-Softwarelösungen und -Frameworks.

In ähnlicher Weise stellt Ihnen Spark eine Schnittstelle zum Programmieren von Clustern zur Verfügung.

Viele Unternehmen verlangen von Kandidaten, dass sie mit diesen Tools vertraut sind.

Die oben erwähnten Tools sind die beliebtesten in der Big-Data-Branche. Sie sind jedoch nicht die einzigen Tools, die Data Engineers für ihre Aufgaben verwenden. Je tiefer Sie in das Thema einsteigen, desto mehr Werkzeuge müssen Sie lernen.

Verteilte Systeme

Daten liegen in Clustern vor, die unabhängig voneinander funktionieren. Ein großer Cluster hätte im Vergleich zu einem kleineren aufgrund des Vorhandenseins von mehr Mitgliedsknoten eine höhere Wahrscheinlichkeit, Probleme zu entwickeln.

Um Dateningenieur zu werden, müssen Sie sich mit Datenclustern und ihren Systemen vertraut machen.

Sie müssen sich auch mit den verschiedenen Arten von Problemen vertraut machen, mit denen Daten-Cluster konfrontiert sind, und wie man sie löst.

Datenpipelines

Eine Datenpipeline ist eine Softwarelösung, die einen Weg für den Datenfluss schafft und mehrere manuelle Schritte bei der Übertragung von Daten von einem Punkt zum anderen entfernt.

Obwohl eine Datenpipeline Daten an Data Warehouses übertragen kann, muss das Ziel nicht immer so sein.

Sie können Datenpipelines auch verwenden, um Datenblöcke an Anwendungen zu übertragen.

Als Data Engineer verbringen Sie viel Zeit mit dem Aufbau und der Verwaltung von Datenpipelines. Datenpipelines helfen dabei, reichlich Datenquellen zu generieren, die Daten in der Cloud zu speichern und Datenanalysen durchzuführen.

Wie lernt man das alles?

Die Themen, die wir im vorherigen Abschnitt besprochen haben, waren nur die Grundlagen. In diesem Bereich gibt es viele Bereiche, darunter Echtzeit-Datenverarbeitung und Big-Data-Analyse.

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Dieser Kurs deckt alle Grundlagen ab und vermittelt Ihnen auch die fortgeschrittenen Konzepte.

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Fazit

Der Bereich Data Engineering ist groß. Und es gibt eine große Nachfrage nach Fachkräften in diesem Bereich. Alles, was Sie brauchen, ist ein Schritt, also beginnen Sie Ihre Lernreise noch heute.

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