Einstieg in die Welt der Data Engineers – Teil 1

Die Nachfrage nach qualifizierten Dateningenieuren und Wissenschaftlern geht durch die Decke. Unternehmen verfügen heute über viel mehr Daten als noch vor zehn Jahren, und dieser Stapel wächst mit jedem flüchtigen Moment. Bei so vielen Daten stecken diese Organisationen meistens in der Klemme, wenn es darum geht, einen richtigen Kandidaten zu finden, dem sie diese Daten anvertrauen können. Wir sprechen von Dateningenieuren, ja.
Es gibt einen großen Mangel an qualifizierten Dateningenieuren, aber es gibt viele Gelegenheiten zu gewinnen. Eine einfache Suche nach „Data Engineer“ auf Naukri.com wird Ihnen beispielsweise mehr als 5.000 offene Stellen auflisten. Es besteht eine große Lücke zwischen der Nachfrage und dem Angebot an qualifizierten Datenfachleuten und insbesondere Dateningenieuren.
Hier ist unser Versuch, Ihnen zu helfen, vom ersten Tag an auf den richtigen Weg zu kommen. Dies ist der erste Teil einer zweiteiligen Serie, die Ihnen dabei helfen soll, Ihre Grundlagen für einen potenziellen Dateningenieur richtig zu gestalten.

Es ist wichtig zu wissen, was die Schlüsselrollen eines Dateningenieurs sind und wie sie sich von den Rollen anderer Datenexperten unterscheiden. Dieser Teil gibt Ihnen also einen Einblick in das tägliche Leben eines Dateningenieurs in Bezug auf seine Arbeit.
Es ist wichtig zu wissen, was die Schlüsselrollen eines Dateningenieurs sind und wie sie sich von den Rollen anderer Datenexperten unterscheiden. Dieser Teil gibt Ihnen also einen Einblick in das tägliche Leben eines Dateningenieurs in Bezug auf seine Arbeit.
Dateningenieure: Mythen vs. Realitäten

Was macht ein Dateningenieur?

Idealerweise umfasst die Rolle eines Big-Data-Ingenieurs das Erstellen von Systemen, Algorithmen und Prozessen, je nachdem, was der Big-Data-Architekt entworfen hat. Ein Big Data Engineer ist für die Entwicklung, Wartung und Bewertung von Big Data-Lösungen in Organisationen verantwortlich. Von einem Big-Data-Ingenieur wird erwartet, dass er mit Hadoop und Hadoop-basierten Technologien wie MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive usw. vertraut ist. Mit diesen Tools entwickelt ein Big-Data-Ingenieur umfangreiche Datenverarbeitungssysteme. Ein Data Engineer sollte auch in der Lage sein, mit Data Warehousing-Lösungen sowie mit den neuesten Not Only SQL-Technologien zu arbeiten.
Letztendlich ist ein Big-Data-Ingenieur nur ein Ingenieur, der an Big Data arbeitet. Wie von jedem Softwareentwickler wird also auch von einem Big-Data-Ingenieur erwartet, dass er ein gewisses Verständnis des Softwareentwicklungslebenszyklus und der Softwareentwicklungskonzepte hat. Diese Engineering-Konzepte sind Grundlagen und müssen für jeden Ingenieur bekannt sein, ob Big Data oder nicht. Meistens neigen Anfänger dazu, die Konzepte des Software-Engineerings zu überspringen, und das schadet ihnen später, wenn sie große Big-Data-Lösungen entwickeln sollen.
Zum Programmieren ist ein Big-Data-Ingenieur erforderlich, und daher wird empfohlen, praktische Erfahrung mit objektorientiertem Entwerfen, Codieren und Testen von Mustern zu haben. Auch der praktische Umgang mit Engineering-Plattformen und großen Dateninfrastrukturen ist ein langer Weg in der Karriere eines jeden Dateningenieurs. Als prominenter Dateningenieur arbeiten Sie mit Zehntausenden von GB an Daten, und ein Mangel an Wissen über die Verwaltung solch großer Datensätze kann sich als große Falle erweisen. Ein tiefgreifendes Verständnis und Wissen darüber, wie Algorithmen funktionieren, und die Fähigkeit, ihre Komplexität einzuschätzen, sowie die Entwicklung leistungsstarker Algorithmen sind während der Reise ebenfalls von Vorteil.
Datenschutzverletzung und all das, was nun

Der tägliche Umgang mit Terabytes oder sogar Exabytes an Daten sollte keinen angehenden Big-Data-Ingenieur erschrecken. Um sowohl skalierbare als auch innovative Big-Data-Lösungen zu entwickeln, sollte ein Big-Data-Ingenieur über ausreichende Kenntnisse in verschiedenen Programmier- und Skriptsprachen wie Java, C++, Ruby, Python und/oder R verfügen. Auch sollte Expertenwissen zu verschiedenen vorhanden sein (NoSQL oder RDBMS) Datenbanken wie MongoDB oder Redis.
Die von einem Data Engineer entwickelten Systeme sollten in der Lage sein, große Datensätze zu sammeln, zu parsen, zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Darüber hinaus müssen sie sich auch für ihre Anforderungen an das Hardware- und Softwaredesign entscheiden und daran arbeiten. Das Wichtigste, was ein Big Data Engineer tut, ist die Entwicklung von Prototypen und Proof of Concepts für die ausgewählten Lösungen.
Abgesehen von dem, was wir oben beschrieben haben, gibt es einige andere Eigenschaften, die in jedem erfolgreichen Dateningenieur zu finden sind:

• Spaß an Herausforderungen und das Lösen komplexer, unregelmäßiger Probleme auf einer täglichen Basis.
• Mit hervorragenden Kommunikationsfähigkeiten fungieren Data Engineers als Vermittler zwischen den Stakeholdern der Organisation und den Kunden.
• Kenntnisse in der Gestaltung effizienter und robuster ETL-Workflows;
• Fähigkeit, in der Cloud zu arbeiten
• Fähigkeit, effizient zu arbeiten und gleichzeitig mit einem großen Team zusammenzuarbeiten.

Wie unterscheidet sich ein Data Engineer von einem Data Scientist?

Während es in Bezug auf Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten eine gewisse Überschneidung zwischen den Rollen aller Datenexperten gibt, werden diese beiden Rollen zunehmend in unterschiedliche und spezialisierte Rollen getrennt.
Data Scientists konzentrieren sich mehr auf die Interaktion mit Daten als auf den Aufbau oder die Wartung skalierbarer Lösungen. Sie müssen häufig Markt- und Geschäftsbetriebsforschung auf hohem Niveau durchführen. Diese Forschung hilft bei der Identifizierung von Trends und Zusammenhängen. Aus dem gleichen Grund verwenden sie eine Vielzahl hochentwickelter Maschinen und Methoden, um mit Daten zu interagieren und darauf zu reagieren.

Data Scientists sollten im Gegensatz zu Data Engineers mit maschinellem Lernen und fortgeschrittenen statistischen Techniken vertraut sein. Ihre Arbeit dreht sich darum, die Rohdaten zu nehmen und sie in umsetzbare, verständliche Inhalte umzuwandeln. Dies ist ohne die Hilfe fortschrittlicher mathematischer Modelle und Algorithmen nicht erreichbar. Diese Informationen werden oft als Analysequelle verwendet, um den Stakeholdern das „größere Bild“ zu vermitteln.
Alles in allem, was unterscheidet Data Engineers von Data Scientists? Im Allgemeinen besteht der Hauptunterschied in der Fokussierung. Während sich Data Engineers auf den Aufbau von Infrastruktur und Systemen für die Datengenerierung konzentrieren; Data Scientists konzentrieren sich auf fortgeschrittene mathematische und statistische Analysen der Rohdaten. Um es einfach auszudrücken: Data Engineers arbeiten mit den von Data Scientists bereitgestellten Daten und bauen wartbare Systeme, um diese Daten zu verarbeiten und den Analyseprozess zu erleichtern.
Wer ist ein Data Scientist, ein Data Analyst und ein Data Engineer?

Jetzt ist es Zeit für eine kleine Pause. Inzwischen wissen Sie, was ein Data Engineer ist und was nicht. Außerdem sprechen wir über die verschiedenen Tools, Technologien und Fähigkeiten, die Sie beherrschen sollten. Außerdem sehen wir uns einige Zertifizierungen und Kurse an, die Ihnen helfen, Ihr Lernen sowie Ihre Glaubwürdigkeit zu stärken.
Seien Sie gespannt auf den zweiten Teil!

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