データエンジニアの世界で始める方法–パート1

熟練したデータエンジニアや科学者の需要は頭打ちになっています。 今日の組織は、10年前よりもはるかに多くのデータを持っており、この山は一瞬ごとに増加しているだけです。 非常に多くのデータがあるため、これらの組織は、このデータを信頼する適切な候補者を見つけることになると、ほとんどが苦境に立たされています。 はい、データエンジニアについて話しています。
熟練したデータエンジニアが大幅に不足していますが、手に入れる機会はたくさんあります。 たとえば、Naukri.comで「データエンジニア」を検索すると、5,000を超えるオープニングが表示されます。 熟練したデータ専門家、特にデータエンジニアの需要と供給の間には深刻なギャップがあります。
これが、初日から正しい軌道に乗れるよう支援するための私たちの試みです。 これは、潜在的なデータエンジニアのために基礎を正しく設定するのに役立つ、2部構成のシリーズのパート1です。

データエンジニアの主要な役割は何か、そしてそれらが他のデータ専門家の役割とどのように異なるかを知ることは重要です。 したがって、このパートでは、データエンジニアが行う作業の観点から、データエンジニアの日常生活を簡単に説明します。
データエンジニアの主要な役割は何か、そしてそれらが他のデータ専門家の役割とどのように異なるかを知ることは重要です。 したがって、このパートでは、データエンジニアが行う作業の観点から、データエンジニアの日常生活を簡単に説明します。
データエンジニア：神話と現実

データエンジニアは何をしますか？

理想的には、ビッグデータエンジニアの役割には、ビッグデータアーキテクトが設計したものに応じて、システム、アルゴリズム、およびプロセスの構築が含まれます。 ビッグデータエンジニアは、組織内のビッグデータソリューションの開発、保守、および評価を担当します。 ビッグデータエンジニアは、HadoopおよびHadoopベースのテクノロジー（MapReduce、MongoDB / Cassandra、Hiveなど）を実際に体験することが期待されています。これらのツールを使用して、ビッグデータエンジニアは大規模なデータ処理システムを開発します。 データエンジニアは、データウェアハウジングソリューションや最新のSQLテクノロジーだけでなく、そのソリューションにも対応できる必要があります。
結局のところ、ビッグデータエンジニアはビッグデータに取り組んでいるエンジニアにすぎません。 したがって、他のソフトウェアエンジニアと同様に、ビッグデータエンジニアもソフトウェア開発のライフサイクルとソフトウェアエンジニアリングの概念をかなり理解していることが期待されます。 これらのエンジニアリングの概念は基本であり、ビッグデータであるかどうかに関係なく、エンジニアにとって知っておく必要があります。 多くの場合、初心者はソフトウェアエンジニアリングの概念をスキップする傾向があり、それは後で大規模なビッグデータソリューションを開発するときに彼らを傷つけます。
コーディングにはビッグデータエンジニアが必要であるため、オブジェクト指向の設計、コーディング、およびテストパターンを実際に体験することをお勧めします。 また、エンジニアリングプラットフォームと大規模なデータインフラストラクチャを実際に体験することは、どのデータエンジニアのキャリアにおいても大いに役立ちます。 著名なデータエンジニアとして、あなたは数万GBのデータを扱うことになり、そのような大規模なデータセットを管理する方法に関する知識の欠如が大きな落とし穴になる可能性があります。 アルゴリズムがどのように機能するかについての深い理解と知識、および高性能アルゴリズムの構築とともにアルゴリズムの複雑さを評価する機能も、旅の途中で役立ちます。
データ漏えいとそのすべて、今何

毎日テラバイトまたはエクサバイトのデータに直面することは、新進のビッグデータエンジニアにとって恐怖の源となるべきではありません。 スケーラブルで革新的なビッグデータソリューションを開発するには、ビッグデータエンジニアは、Java、C ++、Ruby、Python、Rなどのさまざまなプログラミング言語とスクリプト言語について十分な知識を持っている必要があります。 （NoSQLまたはRDBMS）MongoDBやRedisなどのデータベース。
データエンジニアによって開発されたシステムは、大量のデータセットを収集、解析、管理、分析、および視覚化して、生データを実用的な洞察に変えることができる必要があります。 さらに、ハードウェアとソフトウェアの設計ニーズを決定し、同じように取り組む必要もあります。 ビッグデータエンジニアが行う最も重要なことは、選択したソリューションのプロトタイプと概念実証を開発することです。
上記で説明した以外にも、成功したデータエンジニアには常に見られる特徴がいくつかあります。

• 課題を楽しみ、複雑で非規則的な問題を日常的に解決します。
• データエンジニアとして優れたコミュニケーションスキルを持っていることは、組織の利害関係者とクライアントの間の仲介者のように機能します。
• 効率的で堅牢なETLワークフローの設計に習熟していること。
• クラウドで作業する能力
• 大規模なチームと協力しながら効率的に作業する能力。

データエンジニアはデータサイエンティストとどう違うのですか？

スキルと責任に関しては、すべてのデータプロフェッショナルの役割の間にある程度の重複がありますが、これら2つの役割は、ますます明確で専門的な役割に分離されています。
データサイエンティストは、スケーラブルなソリューションを構築または維持することよりも、データとの相互作用に重点を置いています。 彼らはしばしば高レベルの市場および事業運営調査を実施することを要求されます。 この調査は、傾向と関係を特定するのに役立ちます。 同じように、彼らはさまざまな洗練されたマシンと方法を使用して、データと対話し、データに基づいて行動します。

データサイエンティストは、データエンジニアとは異なり、機械学習と高度な統計手法に精通している必要があります。 彼らの仕事は、生データを取得し、それを実用的で理解しやすいコンテンツに変えることを中心に展開しています。 これは、高度な数学的モデルとアルゴリズムの助けなしには達成できません。 この情報は、利害関係者に「全体像」を伝えるための分析ソースとしてよく使用されます。
では、全体として、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しょうか。 一般的に言って、主な違いは焦点の違いです。 データエンジニアは、データ生成のためのインフラストラクチャとシステムの構築に重点を置いています。 データサイエンティストは、生データの高度な数学的および統計的分析に焦点を当てています。 簡単に言えば、データエンジニアは、データサイエンティストから提供されたデータを使用して、そのデータを消化し、分析プロセスを容易にする保守可能なシステムを構築します。
データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは誰ですか？

さあ、少し休憩しましょう。 これで、データエンジニアが何であるか、そして彼が何でないかを知っています。 さらに、習得する必要のあるさまざまなツール、テクノロジー、スキルについて説明します。 また、学習と信頼性を強化するのに役立ついくつかの認定とコースについても見ていきます。
第二部をお楽しみに！

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