Come diventare un ingegnere dei big data [Guida definitiva 2022]

Ti chiedi come le aziende utilizzano i dati che raccolgono? Perchè importa?

Come convertono i dati raccolti in informazioni utili? Come sviluppano soluzioni per l'utilizzo di questi dati?

Se tali domande stuzzicano la tua curiosità, allora il campo dell'ingegneria dei big data ti interesserà senza dubbio.

È un campo vasto con una portata brillante in India, che copre la raccolta dei dati, l'elaborazione dei dati e molte altre aree.

In questo articolo, discuteremo del campo dell'ingegneria dei dati e ti aiuteremo a scoprire come diventare un ingegnere dei big data.

Pronto? Iniziamo.

Che cos'è l'ingegneria dei dati?

L'ingegneria dei dati è la branca della scienza dei dati che si concentra sulle applicazioni pratiche dell'analisi e della raccolta dei dati.

Come altri rami dell'ingegneria, l'ingegneria dei dati si occupa dell'applicazione della scienza dei dati nel mondo reale.

L'ingegneria dei dati non è correlata alla progettazione sperimentale. È più focalizzato sullo sviluppo di sistemi per un migliore flusso e accesso alle informazioni.

Qual è la differenza tra Data Engineer e Data Scientist?

I data scientist sviluppano soluzioni, mentre i data engineer creano sistemi per implementarle.

Questo è il punto di differenza più significativo tra i due. I data scientist lavorano sull'astratto, ma i data engineer lavorano su progetti pratici.

Entrambi sono importanti. Senza un data scientist, l'ingegnere non avrebbe nulla con cui lavorare.

Allo stesso modo, senza un ingegnere dei dati, il lavoro dei data scientist non avrebbe alcun valore. Dalla risoluzione dei problemi aziendali alla conversione del codice in un progetto, gli ingegneri dei dati svolgono una serie di attività preziose.

Cosa fa un ingegnere dei dati?

Un ingegnere dei dati deve sviluppare e mantenere architetture di dati (come un database). Si occupano della raccolta dei dati e della conversione dei dati grezzi in dati utilizzabili.

Senza un ingegnere dei dati, non puoi raccogliere dati. Le aziende richiedono che i loro ingegneri dei dati abbiano familiarità con SQL, Java, AWS, Scala, ecc.

L'ingegneria dei dati richiede un background nello sviluppo o nella programmazione di back-end.

Se sei un ingegnere dei dati, dovrai gestire la raccolta dei dati e gestirne l'archiviazione ed elaborarli per un ulteriore utilizzo.

Alcune delle competenze che le aziende cercano nei data engineer sono:

• Conoscenza di Java
• Strutturazione dei dati
• Big Data (Hadoop e Kafka)

I requisiti possono variare principalmente a seconda dell'azienda. Alcune aziende non richiedono molta ingegneria dei dati, mentre alcune (i giganti dell'IT) richiedono più applicazioni di ingegneri dei dati.

Come diventare un Data Engineer

Per diventare un ingegnere dei dati, dovrai familiarizzare con tutti i suoi concetti.

L'ingegneria dei dati consiste nella raccolta, gestione ed elaborazione dei dati. Mentre i data scientist sono esperti in matematica e statistica, i data engineer sono esperti in informatica e programmazione.

Tuttavia, non è necessario avere un background in informatica per entrare in questo campo. Come altri campi relativi ai dati, anche in questo settore troverai persone di diversa estrazione.

Per diventare un ingegnere dei dati, dovresti imparare le seguenti cose:

Algoritmi

Gli algoritmi sono istruzioni per una serie di azioni da eseguire in un ordine specifico. Di solito, gli algoritmi sono indipendenti dal linguaggio di programmazione.

Ciò significa che puoi utilizzare un algoritmo indipendentemente dal linguaggio di programmazione che stai utilizzando.

Nelle strutture dati utilizzerai algoritmi per le seguenti attività:

• Trovare un elemento in un database
• Inserimento di un elemento in un database
• Ordinamento degli articoli in un ordine particolare
• Eliminazione di un elemento

È un concetto fondamentale dell'ingegneria dei dati. Quindi dovresti dedicare molto tempo a padroneggiarlo.

Strutture di dati

Una struttura dati è un modo per organizzare i dati per una migliore gestione. Durante la gestione dei dati, è necessario mantenerli in un ordine efficiente in modo da potervi accedere facilmente.

Le strutture dati (note anche come database) sono di diversi tipi. Dovrai familiarizzare con ognuno di loro.

Alcuni di loro sono:

• Vettore
• Mucchio
• Albero binario
• Grafico
• Coda
• Matrice

Una volta acquisita familiarità con le strutture dati di base, è possibile passare a strutture dati astratte.

SQL

SQL sta per Structured Query Language). È presente sul mercato dagli anni '70 ed è diventata la prima scelta per molti sviluppatori, ingegneri e analisti.

Non importa quello che qualcuno dice, SQL è qui per restare. Un tecnico dei dati deve conoscere questa lingua.

Ci sono state voci secondo cui SQL sta morendo o sta perdendo popolarità, ma sono tutte false. SQL non sta morendo. È uno dei linguaggi di programmazione più popolari tra i professionisti dei dati.

Perché SQL è essenziale e perché così tanti professionisti dei dati lo usano?

Bene, SQL è il linguaggio principale utilizzato per generare query al database da un programma client. In altre parole, consente ai server di database di modificare e archiviare dati su di essi.

Senza SQL, non puoi eseguire queste attività.

Inoltre, viene utilizzato quasi ovunque, quindi impararlo ti aiuterà a lavorare con qualsiasi organizzazione richiesta.

Python e Java (o Scala)

Python è presente ovunque. È un must per qualsiasi appassionato di dati. È molto popolare per la sua versatilità e facilità di lavoro.

Puoi trovare una libreria Python per qualsiasi attività che desideri eseguire. Java e Scala sono ugualmente cruciali per l'apprendimento.

Questo perché la maggior parte degli strumenti di archiviazione dati è scritta in questi linguaggi, inclusi Hadoop, HBase, Apache Spark e Apache Kafka.

Non puoi usare questi strumenti senza imparare queste lingue. Ti aiuterà a capire come funzionano questi strumenti e cosa puoi fare con loro.

Ognuna di queste lingue ha le sue qualità. Scala è veloce, Java è vasto e Python è versatile.

Strumenti per Big Data

Ci sono strumenti popolari in questo campo. Loro includono:

• Apache Hadoop
• Apache Scintilla
• Apache Kafka

Cerca di conoscerli il più possibile. È necessario conoscere questi strumenti e tecnologie per i big data perché semplificano l'attività di archiviazione e gestione dei dati.

Ad esempio, i professionisti utilizzano Hadoop per risolvere problemi relativi a grandi quantità di dati e raccolte. È un gruppo di soluzioni e framework software open source.

Allo stesso modo, Spark fornisce un'interfaccia per la programmazione dei cluster.

Molte aziende richiedono che i candidati conoscano questi strumenti.

Gli strumenti che abbiamo menzionato sopra sono i più popolari nel settore dei big data. Tuttavia, non sono gli unici strumenti utilizzati dai tecnici dei dati per le loro attività. Avrai bisogno di conoscere più strumenti man mano che approfondisci l'argomento.

Sistemi distribuiti

I dati sono presenti in cluster, che funzionano in modo indipendente. Un cluster di grandi dimensioni avrebbe maggiori possibilità di sviluppare problemi rispetto a uno più piccolo a causa della presenza di più nodi membri.

Per diventare un ingegnere dei dati, dovrai conoscere i cluster di dati e i loro sistemi.

Dovrai anche conoscere i vari tipi di problemi che i cluster di dati devono affrontare e come risolverli.

Pipeline di dati

Una pipeline di dati è una soluzione software che crea un percorso per il flusso di dati e rimuove più passaggi manuali dal trasferimento dei dati da un punto all'altro.

Sebbene una pipeline di dati possa trasferire dati ai data warehouse, la destinazione non deve essere sempre quella.

Puoi anche utilizzare le pipeline di dati per trasferire blocchi di dati alle applicazioni.

In qualità di ingegnere dei dati, trascorrerai molto tempo nella creazione e nella gestione di pipeline di dati. Le pipeline di dati aiutano a generare abbondanti fonti di dati, archiviare i dati nel cloud ed eseguire analisi dei dati.

Come imparare tutto questo?

Gli argomenti che abbiamo discusso nella sezione precedente erano solo i fondamenti. Ci sono molte sezioni presenti in questo campo, inclusa l'elaborazione dei dati in tempo reale e l'analisi dei big data.

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Conclusione

Il campo dell'ingegneria dei dati è vasto. E c'è molta richiesta di persone qualificate in questo settore. Tutto ciò che serve è un passo, quindi inizia il tuo viaggio di apprendimento oggi stesso.

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