データエンジニアになる方法は？ [従うべき6つの確立されたステップ]

実際のモデルが構築される前、データがクリーンアップされて探索の準備が整う前、またはデータサイエンティストが作業を開始する前に、ここでデータエンジニアが行動を起こします。 データドリブンビジネスには、データサイエンスパイプラインのフレームワークが必要です。 それ以外の場合は、失敗するように設定されています。

データサイエンスの世界への参入を目指す人々の大多数は、データエンジニアの役割を認識していなくても、データサイエンティストになりたいと考えています。 データエンジニアはあらゆるデータサイエンスプロジェクトの重要な部分であり、その需要は世界中で指数関数的に増加しています。

このガイドでは、データエンジニアとして成功するための詳細な方法を説明します。 それで、それ以上の苦労なしに、それに取り掛かりましょう。

ソース

データエンジニアリングとは何ですか？データエンジニアとは誰ですか？

データエンジニアリングは、データ収集のための信頼できるメカニズムまたはインフラストラクチャの構築に主な焦点を当てた、非常に変化しやすい大規模なドメインとして定義できます。

データエンジニアは、データのシームレスなフローとストレージのゲートキーパーおよびファシリテーターとして機能する人物です。 データエンジニアは、ビッグデータをさらに分析するための有用な形式に変換する責任もあります。 この変革のために、彼らはスケーラブルなデータ管理システムを設計、構築、インストール、テスト、および保守する必要があります。

読む：インドのデータエンジニアの給与

データエンジニアとデータサイエンティスト

コアとなるのは、データベースや大規模な処理システムなどのさまざまなアーキテクチャの開発と保守を担当するデータエンジニアです。 データエンジニアは、人的または機器的なエラーで満たされた生データを処理していると言えます。 このデータは、多くの場合、検証されておらず、フォーマットされていません。

一方、データサイエンティストは、分析と予測のためにデータをクリーンアップして整理する必要があります。 データサイエンティストが受け取ったデータは、クリーニングと操作の最初のラウンドに合格しました。 彼らはこのデータを処理して、予測およびパースペクティブモデリングのための機械学習アルゴリズムに入力する必要があります。

データエンジニア–職務内容

データエンジニアは、主に次のタスクを処理する責任があります。

• ソフトウェアシステムの実装、検証、および設計。
• あるソースからデータを抽出し、最小限のエラーで別のソースにロードします。
• 複数のスクリプト言語に取り組み、システムを効率的に組み合わせるためのニュアンスを理解します。
• データを抽出する新しい方法を見つけ、既存のデータを利用します。
• データアーキテクト、データアナリスト、データサイエンティストなどの他のチームメンバーと協力して、堅牢なデータパイプラインとシステムを構築します。

そうは言っても、成功するデータエンジニアになり、夢の仕事を手に入れる方法を見つけましょう。

データエンジニアになるための手順

1.プログラミングに習熟する

データエンジニアリングツールの作業を開始する前に、必要なスキルセットを取得する必要があります。 データエンジニアとして成功するには、基本的なプログラミングスキルを磨く必要があります。

データサイエンスの世界は、主にPythonとScalaの2つのテクノロジーを中心に展開しています。 したがって、Pythonでスクリプトを作成する方法とソフトウェアを作成する方法を知っている必要があります。

一方、Scalaは、強力な関数型プログラミングの基盤の上に構築されています。 JVM上で実行されるため、他のJavaライブラリと互換性があります。

2.データベースに関する深い知識を取得します。

データエンジニアになるには、データベースの言語とツールをしっかりと把握している必要があります。 これは、データエンジニアの仕事を探している場合の非常に基本的な要件の1つです。 データベースからリアルタイムで情報を収集、保存、および照会する方法を知っている必要があります。

ソース

一般的に使用されるデータベースのいくつかは次のとおりです。

–SQLデータベース

–NoSQLデータベース

–PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

上記のデータベースの少なくとも1つについての深い知識を習得する必要があります。

3.データウェアハウスアーキテクチャ

ほとんどすべての組織が、データエンジニアの役割のためにデータウェアハウジングとETLの経験を求めています。 データウェアハウジングには、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Google BigQuery、Snowflakeなどのツールがあります。一般的に使用されるETLツールには、Xplenty、AWS Glue、Alooma、OracleDataIntegratorなどがあります。

4.Hadoopベースの分析

データエンジニアのポジションに応募する場合、企業はApacheHadoopベースの分析についての深い理解を求めています。 したがって、データエンジニアの夢の仕事に効率的に着手するには、Hbase、Hive、またはMapreduceで作業する方法を知っている必要があります。

5.機械学習の基本的な理解

機械学習は、明示的にプログラムされていなくても機械が学習できるようにする人工知能の分野です。 Python言語は、機械学習アルゴリズムの設計によく使用されます。

ソース

競争力を得るには、さまざまな機械学習アルゴリズムの基本的な知識が必要です。 これは、データの収集と生成のための効果的なパイプラインを作成するのに役立ちます。

6.さまざまなオペレーティングシステムの使用に精通している

各業界は、ニーズと好みに基づいて異なるオペレーティングシステムを使用しています。 Windowsでの作業を好む人もいれば、UnixとLinuxを好む人もいます。 ただし、データエンジニアリングに関する限り、UnixとLinuxは広く使用されているオペレーティングシステムの1つです。

したがって、意欲的なデータエンジニアは、これらのオペレーティングシステムの少なくとも1つを使用する方法を知っている必要があります。

また読む：機械学習とディープラーニング

プロフェッショナル証明書を取得する

データエンジニアになることは、特に技術の世界に不慣れな場合は、簡単なことではありません。 高額のデータエンジニアリングの仕事を得るには、ツール、技術、および労働倫理に関する強力で深い知識が必要です。

あなたのポートフォリオに専門的な資格を持っていることはあなたにあなたの夢の会社であなたの夢の仕事を得るあなたのチャンスを増やしながらあなたに市場での競争力を与えるでしょう。

世界のトップ大学からデータサイエンス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。