Come iniziare nel mondo dei data engineer – Parte 1

La richiesta di ingegneri e scienziati dei dati qualificati sta andando alle stelle. Le organizzazioni oggi hanno molti più dati rispetto a un decennio prima e questo mucchio aumenta solo ad ogni momento fugace. Con così tanti dati, queste organizzazioni sono per lo più bloccate quando si tratta di trovare un candidato giusto di cui fidarsi con questi dati. Stiamo parlando di ingegneri dei dati, sì.
C'è una grave carenza di ingegneri di dati qualificati, ma ci sono molte opportunità da cogliere. Ad esempio, una semplice ricerca di "Data Engineer" su Naukri.com elencherà davanti a te più di 5.000 aperture. C'è un forte divario tra la domanda e l'offerta di professionisti dei dati qualificati, e soprattutto ingegneri di dati.
Ecco il nostro tentativo di aiutarti a prendere la strada giusta sin dal primo giorno. Questa è la prima parte di una serie in due parti per aiutarti a impostare le tue basi corrette per un potenziale ingegnere dei dati.

È fondamentale sapere quali sono i ruoli chiave di un ingegnere dei dati e in che modo differiscono dai ruoli di altri professionisti dei dati. Quindi, questa parte ti darà un'anteprima della vita quotidiana di un ingegnere di dati in termini di lavoro che svolge.
È fondamentale sapere quali sono i ruoli chiave di un ingegnere dei dati e in che modo differiscono dai ruoli di altri professionisti dei dati. Quindi, questa parte ti darà un'anteprima della vita quotidiana di un ingegnere di dati in termini di lavoro che svolge.
Ingegneri dei dati: miti contro realtà

Cosa fa un ingegnere dei dati?

Idealmente, il ruolo di Big Data Engineer include la costruzione di sistemi, algoritmi e processi, a seconda di ciò che il Big Data Architect ha progettato. Un Big Data Engineer è responsabile dello sviluppo, del mantenimento dei test e della valutazione delle soluzioni Big Data all'interno delle organizzazioni. Ci si aspetta che un ingegnere di Big Data sia pratico con tecnologie basate su Hadoop e Hadoop come MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive, ecc. Utilizzando questi strumenti, un ingegnere di Big Data sviluppa sistemi di elaborazione dati su larga scala. Un ingegnere dei dati dovrebbe anche essere in grado di lavorare con soluzioni di data warehousing e con le ultime tecnologie non solo SQL.
Alla fine della giornata, un ingegnere dei Big Data è solo un ingegnere che lavora sui Big Data. Quindi, come qualsiasi ingegnere del software, anche un ingegnere dei Big Data dovrebbe avere una discreta comprensione del ciclo di vita dello sviluppo del software e dei concetti di ingegneria del software. Questi concetti ingegneristici sono fondamentali e devono essere conosciuti da qualsiasi ingegnere, Big Data o meno. Il più delle volte, i principianti tendono a saltare i concetti di ingegneria del software, e questo li ferisce in seguito quando devono sviluppare soluzioni Big Data su larga scala.
Per programmare è necessario un ingegnere di Big Data, quindi si consiglia di avere un'esperienza pratica con modelli di progettazione, codifica e test orientati agli oggetti. Inoltre, essere pratico con piattaforme di ingegneria e infrastrutture di dati su larga scala fa molto nella carriera di qualsiasi ingegnere di dati. In qualità di ingegnere di dati di spicco, lavorerai con decine di migliaia di GB di dati e la mancanza di conoscenza su come gestire set di dati su larga scala potrebbe rivelarsi una grave trappola. Durante il viaggio sono utili anche una comprensione e una conoscenza approfondite di come funzionano gli algoritmi e la capacità di valutarne le complessità insieme alla creazione di algoritmi ad alte prestazioni.
Violazione dei dati e tutto il resto, e adesso

Affrontare quotidianamente terabyte o addirittura exabyte di dati non dovrebbe essere fonte di paura per nessun ingegnere di Big Data in erba. Al fine di sviluppare soluzioni di Big Data scalabili e innovative, un ingegnere di Big Data dovrebbe avere una conoscenza sufficiente di diversi linguaggi di programmazione e scripting come Java, C++, Ruby, Python e/o R. Inoltre dovrebbero essere presenti conoscenze specialistiche su diversi (NoSQL o RDBMS) come MongoDB o Redis.
I sistemi sviluppati da un ingegnere dei dati dovrebbero essere in grado di raccogliere, analizzare, gestire, analizzare e visualizzare grandi insiemi di dati per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili. Inoltre, devono anche decidere le proprie esigenze di progettazione hardware e software e lavorare sulle stesse. La cosa più importante che fa un ingegnere di Big Data è sviluppare prototipi e proof of concept per le soluzioni selezionate.
Oltre a ciò che abbiamo descritto sopra, ci sono altri tratti che si trovano invariabilmente in qualsiasi ingegnere di dati di successo:

• Godersi le sfide e risolvere problemi complessi e non regolari su base giornaliera.
• Avere eccellenti capacità di comunicazione in quanto i Data Engineer agiscono come intermediari tra le parti interessate dell'organizzazione e i clienti.
• Competenza nella progettazione di flussi di lavoro ETL efficienti e robusti;
• Capacità di lavorare nel cloud
• Capacità di lavorare in modo efficiente collaborando con un grande team.

In che modo un ingegnere dei dati differisce da uno scienziato dei dati?

Sebbene vi sia una certa sovrapposizione tra i ruoli di tutti i professionisti dei dati quando si tratta di competenze e responsabilità, questi due ruoli vengono sempre più separati in ruoli distinti e specializzati,
I data scientist si concentrano maggiormente sull'interazione con i dati piuttosto che sulla creazione o sul mantenimento di soluzioni scalabili. Sono spesso tenuti a condurre ricerche di mercato e operazioni commerciali di alto livello. Questa ricerca aiuta a identificare tendenze e relazioni. Allo stesso modo, utilizzano una varietà di macchine e metodi sofisticati per interagire e agire sui dati.

I data scientist, a differenza dei data engineer, dovrebbero essere esperti di machine learning e tecniche statistiche avanzate. Il loro lavoro ruota attorno al prendere i dati grezzi e trasformarli in contenuti fruibili e comprensibili. Questo non è possibile senza l'aiuto di modelli e algoritmi matematici avanzati. Queste informazioni sono spesso utilizzate come fonte di analisi per raccontare il "quadro più ampio" agli stakeholder.
Quindi, tutto sommato, cos'è che rende i data engineer diversi dai data scientist? In generale, la differenza principale è quella della messa a fuoco. Mentre i Data Engineer sono concentrati sulla costruzione di infrastrutture e sistemi per la generazione di dati; I data scientist si concentrano su analisi matematiche e statistiche avanzate sui dati grezzi. Per dirla semplicemente, i Data Engineer lavorano con i dati forniti dai Data Scientist e costruiscono sistemi gestibili per digerire quei dati e facilitare il processo di analisi.
Chi è un Data Scientist, un Data Analyst e un Data Engineer?

Ora è il momento di prendersi una piccola pausa. Ormai sai cos'è un Data Engineer e cosa non è. Inoltre, parleremo dei vari strumenti, tecnologie e abilità che dovresti padroneggiare. Inoltre, esamineremo alcune certificazioni e corsi che ti aiuteranno a rafforzare il tuo apprendimento e la tua credibilità.
Restate sintonizzati per la seconda parte!

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