Wie wird man Dateningenieur? [6 festgelegte Schritte, die befolgt werden müssen]

Bevor das eigentliche Modell gebaut wird, oder die Daten bereinigt und für die Exploration aufbereitet werden, oder bevor Data Scientists ihre Arbeit aufnehmen – hier kommen die Data Engineers ins Spiel. Ein datengesteuertes Unternehmen muss über einen Rahmen für die Data-Science-Pipeline verfügen; andernfalls ist es ein Setup zum Scheitern.

Eine Mehrheit der Menschen, die in die Welt der Datenwissenschaft eintreten möchten, möchten Datenwissenschaftler werden, auch ohne die Rolle eines Dateningenieurs zu erkennen. Data Engineers sind ein entscheidender Bestandteil jedes Data-Science-Projekts, und ihre Nachfrage steigt weltweit exponentiell.

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen detaillierten Weg, um ein erfolgreicher Data Engineer zu werden. Also, ohne weitere Umschweife, lassen Sie uns darauf eingehen.

Quelle

Was ist Data Engineering und wer ist ein Data Engineer?

Data Engineering kann als ein sehr variabler Bereich mit großen Zelten definiert werden, dessen Hauptaugenmerk auf dem Aufbau zuverlässiger Mechanismen oder Infrastrukturen für die Datenerfassung liegt.

Ein Data Engineer ist jemand, der als Gatekeeper und Vermittler für den nahtlosen Fluss und die Speicherung von Daten fungiert. Data Engineers sind auch dafür verantwortlich, Big Data in eine nützliche Form für weitere Analysen umzuwandeln. Für diese Transformation müssen sie skalierbare Datenmanagementsysteme entwerfen, konstruieren, installieren, testen und warten.

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Data Engineer vs. Data Scientist

Im Kern ist ein Dateningenieur für die Entwicklung und Wartung verschiedener Architekturen wie Datenbanken und groß angelegter Verarbeitungssysteme verantwortlich. Wir können sagen, dass ein Dateningenieur mit den Rohdaten arbeitet, die mit menschlichen oder instrumentellen Fehlern gefüllt sind. Diese Daten sind oft nicht validiert und unformatiert.

Auf der anderen Seite muss ein Datenwissenschaftler die Daten für die Analyse und Vorhersage bereinigen und organisieren. Die von den Datenwissenschaftlern erhaltenen Daten haben die erste Runde der Bereinigung und Manipulation bestanden. Sie müssen diese Daten verarbeiten, um sie in maschinelle Lernalgorithmen für die prädiktive und perspektivische Modellierung einzuspeisen.

Dateningenieur – Stellenbeschreibung

Ein Data Engineer ist hauptsächlich für die Bearbeitung der folgenden Aufgaben verantwortlich:

• Implementieren, Verifizieren und Entwerfen von Softwaresystemen.
• Extrahieren von Daten aus einer Quelle und Laden in eine andere mit minimalen Fehlern.
• An mehreren Skriptsprachen arbeiten und die Nuancen verstehen, um die Systeme effizient zu kombinieren.
• Finden Sie neue Wege, um Daten zu extrahieren und die vorhandenen Daten zu nutzen.
• Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern wie Datenarchitekten, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern zum Aufbau robuster Datenpipelines und -systeme.

Lassen Sie uns vor diesem Hintergrund herausfinden, wie Sie ein erfolgreicher Dateningenieur werden und Ihren Traumjob ergattern können.

Schritte, um ein Data Engineer zu werden

1. Beherrschen Sie die Programmierung

Bevor Sie mit der Arbeit an Data-Engineering-Tools beginnen, müssen Sie sich die erforderlichen Fähigkeiten aneignen. Um ein erfolgreicher Data Engineer zu werden, müssen Sie Ihre grundlegenden Programmierkenntnisse auffrischen.

Die Welt der Data Science dreht sich hauptsächlich um zwei Technologien – Python und Scala. Daher müssen Sie wissen, wie man Skripte schreibt und Software in Python erstellt.

Scala hingegen basiert auf starken Fundamenten der funktionalen Programmierung. Es läuft auf der JVM und ist daher mit anderen Java-Bibliotheken kompatibel.

2. Machen Sie sich eingehend mit der Datenbank vertraut .

Als Data Engineer muss man die Datenbanksprachen und -tools sehr gut im Griff haben. Dies gehört zu den Grundvoraussetzungen, wenn Sie nach einem Job als Dateningenieur suchen. Sie sollten wissen, wie Sie die Informationen aus den Datenbanken in Echtzeit sammeln, speichern und abfragen.

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Einige der häufig verwendeten Datenbanken sind:

– SQL-Datenbanken

– NoSQL-Datenbanken

– PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

Sie müssen sich vertiefte Kenntnisse in mindestens einer der oben genannten Datenbanken aneignen.

3. Data-Warehouse-Architektur

Nahezu jede Organisation verlangt Data-Warehousing- und ETL-Erfahrung für die Rolle eines Dateningenieurs. Für Data Warehousing haben wir Tools wie Amazon Redshift, Microsoft Azure, Google BigQuery, Snowflake usw. Einige der häufig verwendeten ETL-Tools sind Xplenty, AWS Glue, Alooma, Oracle Data Integrator usw.

4. Hadoop-basierte Analysen

Unternehmen verlangen ein umfassendes Verständnis von Apache Hadoop-basierten Analysen, wenn Sie sich für eine Stelle als Data Engineer bewerben. Daher müssen Sie wissen, wie man mit Hbase, Hive oder Mapreduce arbeitet, um effizient im Traumjob Ihres Dateningenieurs zu landen.

5. Grundlegendes Verständnis von Machine Learning

Maschinelles Lernen ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, der Maschinen die Möglichkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Sprache Python wird häufig zum Entwerfen von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet.

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Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, müssen Sie über Grundkenntnisse verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen verfügen. Es wird Ihnen helfen, effektive Pipelines für die Datenerfassung und -generierung zu erstellen.

6. Vertrautheit mit der Verwendung verschiedener Betriebssysteme

Jede Branche verwendet ein anderes Betriebssystem, basierend auf ihren Bedürfnissen und Vorlieben. Manche arbeiten gerne unter Windows, andere bevorzugen Unix und Linux. Was Data Engineering betrifft, gehören Unix und Linux jedoch zu den weit verbreiteten Betriebssystemen.

Daher muss ein angehender Dateningenieur wissen, wie man mindestens eines dieser Betriebssysteme verwendet.

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