ビッグデータエンジニアになる方法[UltimateGuide2022]

企業が収集したデータをどのように使用するのか疑問に思いますか？ なぜそれが重要なのですか？

収集したデータをどのように有用な情報に変換しますか？ このデータを使用するためのソリューションをどのように開発しますか？

そのような質問があなたの好奇心を刺激するなら、ビッグデータエンジニアリングの分野は間違いなくあなたに興味を持っているでしょう。

これは、データ収集、データ処理、およびその他の多くの分野をカバーする、インドの明るい範囲を持つ広大な分野です。

この記事では、データエンジニアリングの分野について説明し、ビッグデータエンジニアになる方法を見つけるのに役立ちます。

準備？ 始めましょう。

データエンジニアリングとは何ですか？

データエンジニアリングは、データ分析と収集の実用的なアプリケーションに焦点を当てたデータサイエンスの分野です。

エンジニアリングの他の部門と同様に、データエンジニアリングは、現実の世界でデータサイエンスを適用することを扱います。

データエンジニアリングは実験計画とは関係ありません。 情報の流れとアクセスを改善するためのシステムの開発に重点を置いています。

データエンジニアとデータサイエンティストの違いは何ですか？

データサイエンティストはソリューションを開発し、データエンジニアはそれらを実装するためのシステムを作成します。

これが2つの違いの最も重要なポイントです。 データサイエンティストは抽象に取り組んでいますが、データエンジニアは実際のプロジェクトに取り組んでいます。

どちらも重要です。 データサイエンティストがいなければ、エンジニアは何もすることができませんでした。

同様に、データエンジニアがいなければ、データサイエンティストの仕事には何の価値もありません。 ビジネス上の問題の解決からコードのプロジェクトへの変換まで、データエンジニアはさまざまな貴重なタスクを実行します。

データエンジニアは何をしますか？

データエンジニアは、データアーキテクチャ（データベースなど）を開発および保守する必要があります。 彼らは、データの収集と生データの使用可能なデータへの変換を管理します。

データエンジニアがいなければ、データを収集することはできません。 企業は、データエンジニアがSQL、Java、AWS、Scalaなどに精通している必要があります。

データエンジニアリングには、バックエンド開発またはプログラミングのバックグラウンドが必要です。

データエンジニアの場合は、データの収集を管理してそのストレージを処理し、さらに使用するために処理する必要があります。

企業がデータエンジニアに求めるスキルには、次のようなものがあります。

• Javaの知識
• データ構造化
• ビッグデータ（HadoopとKafka）

要件は、主に会社によって異なります。 一部の企業はデータエンジニアリングをまったく必要としない一方で、一部の企業（ITの巨人）はデータエンジニアの複数のアプリケーションを必要としています。

データエンジニアになる方法

データエンジニアになるには、そのすべての概念に精通している必要があります。

データエンジニアリングは、データの収集、管理、および処理で構成されます。 データサイエンティストは数学と統計の専門家ですが、データエンジニアはコンピュータサイエンスとプログラミングの専門家です。

ただし、このフィールドに入力するために、必ずしもコンピュータサイエンスのバックグラウンドを持っている必要はありません。 他のデータ関連分野と同様に、この分野でもさまざまなバックグラウンドを持つ人々を見つけることができます。

データエンジニアになるには、次のことを学ぶ必要があります。

アルゴリズム

アルゴリズムは、特定の順序で実行する一連のアクションの指示です。 通常、アルゴリズムはプログラミング言語に依存しません。

これは、使用しているプログラミング言語に関係なく、アルゴリズムを使用できることを意味します。

データ構造では、次のタスクにアルゴリズムを使用します。

• データベースでアイテムを検索する
• データベースへのアイテムの挿入
• アイテムを特定の順序で並べ替える
• アイテムの削除

これは、データエンジニアリングの基本的な概念です。 したがって、それを習得するのにかなりの時間をかける必要があります。

データ構造

データ構造は、より適切な管理のためにデータを整理する方法です。 データを処理するときは、簡単にアクセスできるように効率的な順序でデータを保持する必要があります。

データ構造（データベースとも呼ばれます）にはさまざまな種類があります。 あなたはそれらのそれぞれに精通する必要があります。

それらのいくつかは次のとおりです。

• 配列
• ヒープ
• 二分木
• グラフ
• 列
• マトリックス

基本的なデータ構造に慣れたら、抽象データ構造に移ることができます。

SQL

SQLはStructuredQueryLanguageの略です）。 70年代から市場に出回っており、多くの開発者、エンジニア、アナリストにとって最初の選択肢となっています。

誰が何を言おうと、SQLはここにとどまります。 データエンジニアはこの言語を知っている必要があります。

SQLが死にかけている、または人気を失っているという噂がありましたが、それらはすべて偽物です。 SQLは死にかけていません。 これは、データ専門家の間で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。

SQLが不可欠なのはなぜですか。また、多くのデータ専門家がSQLを使用しているのはなぜですか。

SQLは、クライアントプログラムからデータベースへのクエリを生成するために使用する主要な言語です。 つまり、データベースサーバーでデータを編集および保存できます。

SQLがないと、これらのタスクを実行できません。

さらに、ほとんどすべての場所で使用されているため、これを学習することで、必要な組織と確実に連携できるようになります。

PythonとJava（またはScala）

Pythonはいたるところに存在します。 それはどんなデータ愛好家にとっても必需品です。 汎用性と作業のしやすさから広く普及しています。

実行したいタスク用のPythonライブラリを見つけることができます。 JavaとScalaは、あなたが学ぶために等しく重要です。

これは、Hadoop、HBase、Apache Spark、Apache Kafkaなど、ほとんどのデータストレージツールがこれらの言語で記述されているためです。

これらの言語を学習せずにこれらのツールを使用することはできません。 これらのツールがどのように機能し、それらを使用して何ができるかを理解するのに役立ちます。

これらの言語にはそれぞれその特質があります。 Scalaは高速で、Javaは広大で、Pythonは用途が広いです。

ビッグデータツール

この分野で人気のあるツールがあります。 それらが含まれます：

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

できるだけそれらについて学ぶようにしてください。 これらのビッグデータツールとテクノロジーについて学ぶことは、データの保存と管理のタスクをより簡単にするために必要です。

たとえば、専門家は大量のデータと収集に関連する問題を解決するためにHadoopを使用します。 これは、オープンソースソフトウェアソリューションとフレームワークのグループです。

同様に、Sparkはクラスターをプログラミングするためのインターフェースを提供します。

多くの企業は、候補者がこれらのツールに精通していることを要求しています。

上記のツールは、ビッグデータ業界で最も人気のあるツールです。 ただし、データエンジニアがタスクに使用するツールはこれらだけではありません。 主題を深く理解するにつれて、より多くのツールについて学ぶ必要があります。

分散システム

データは、独立して機能するクラスターに存在します。 大きなクラスターは、より多くのメンバーノードが存在するため、小さなクラスターと比較して問題が発生する可能性が高くなります。

データエンジニアになるには、データクラスターとそのシステムについて学ぶ必要があります。

また、データクラスターが直面するさまざまな種類の問題とその解決方法についても学ぶ必要があります。

データパイプライン

データパイプラインは、データフローの経路を作成し、あるポイントから別のポイントへのデータの転送から複数の手動ステップを削除するソフトウェアソリューションです。

データパイプラインはデータをデータウェアハウスに転送できますが、宛先は必ずしもそれである必要はありません。

データパイプラインを使用して、データのチャンクをアプリケーションに転送することもできます。

データエンジニアは、データパイプラインの構築と管理に多くの時間を費やすことになります。 データパイプラインは、豊富なデータソースの生成、クラウドへのデータの保存、およびデータ分析の実行に役立ちます。

このすべてを学ぶ方法は？

前のセクションで説明したトピックは、基本的なものにすぎませんでした。 この分野には、リアルタイムのデータ処理やビッグデータ分析など、多くのセクションがあります。

データエンジニアになるには、ビッグデータエンジニアリングのPG認定を確認する必要があります。

このコースでは、高度な概念についても説明しながら、すべての基本をカバーします。

あなたが学生であろうと働く専門家であろうと、このコースを勉強している間、あなたは何の困難にも直面することはありません。

次の利点があります。

• 400時間以上の教材
• BITSピラニ同窓生ステータス
• 7つ以上のケーススタディとプロジェクト
• 迅速な疑問の解決

BITS Pilaniで開発されたこのコースには、就職支援も含まれています。 したがって、後でデータエンジニアとしての仕事に就くのに問題はありません。

また、このコースの助けを借りて、ビッグデータの専門家のネットワークを開発することができます。

結論

データ工学の分野は大きいです。 そして、この分野の熟練者には多くの需要があります。 必要なのは一歩だけなので、今日から学習の旅を始めましょう。

ビッグデータについて詳しく知りたい場合は、ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、7つ以上のケーススタディとプロジェクトを提供し、14のプログラミング言語とツール、実践的なハンズオンをカバーしています。ワークショップ、トップ企業との400時間以上の厳格な学習と就職支援。

世界のトップ大学からオンラインでソフトウェア開発コースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。