Jak zostać inżynierem Big Data [Ultimate Guide 2022]

Zastanawiasz się, w jaki sposób firmy wykorzystują gromadzone dane? dlaczego to ma znaczenie?

Jak przekształcają zebrane dane w przydatne informacje? Jak opracowują rozwiązania do wykorzystania tych danych?

Jeśli takie pytania wzbudzają Twoją ciekawość, to z pewnością zainteresuje Cię dziedzina inżynierii big data.

Jest to rozległa dziedzina o jasnym zakresie w Indiach, która obejmuje zbieranie danych, przetwarzanie danych i wiele innych obszarów.

W tym artykule omówimy dziedzinę inżynierii danych i pomożemy Ci dowiedzieć się, jak zostać inżynierem Big Data.

Gotowy? Zacznijmy.

Co to jest inżynieria danych?

Inżynieria danych to gałąź nauki o danych, która koncentruje się na praktycznych zastosowaniach analizy i gromadzenia danych.

Podobnie jak inne gałęzie inżynierii, inżynieria danych zajmuje się zastosowaniem nauki o danych w świecie rzeczywistym.

Inżynieria danych nie jest związana z projektowaniem eksperymentalnym. Jest bardziej skoncentrowany na rozwijaniu systemów zapewniających lepszy przepływ i dostęp do informacji.

Jaka jest różnica między inżynierem danych a naukowcem?

Analitycy danych opracowują rozwiązania, a inżynierowie danych tworzą systemy do ich wdrażania.

To najważniejsza różnica między nimi. Naukowcy zajmujący się danymi pracują nad abstrakcją, ale inżynierowie danych pracują nad praktycznymi projektami.

Oba są ważne. Bez analityka danych inżynier nie miałby z czym pracować.

Podobnie, bez inżyniera danych praca analityków danych nie miałaby żadnej wartości. Inżynierowie danych wykonują różne cenne zadania, od rozwiązywania problemów biznesowych po przekształcanie kodu w projekt.

Co robi inżynier danych?

Inżynier danych musi opracować i utrzymywać architektury danych (takie jak baza danych). Dbają o gromadzenie danych i konwersję danych surowych na dane użytkowe.

Bez inżyniera danych nie można zbierać danych. Firmy wymagają od inżynierów danych znajomości SQL, Java, AWS, Scala itp.

Inżynieria danych wymaga doświadczenia w tworzeniu lub programowaniu backendu.

Jeśli jesteś inżynierem danych, będziesz musiał zarządzać gromadzeniem danych i ich przechowywaniem oraz przetwarzać je w celu dalszego wykorzystania.

Niektóre z umiejętności, których firmy poszukują u inżynierów danych, to:

• Znajomość Javy
• Strukturyzacja danych
• Big Data (Hadoop i Kafka)

Wymagania mogą się różnić głównie w zależności od firmy. Niektóre firmy w ogóle nie wymagają dużej inżynierii danych, podczas gdy niektóre (giganci IT) wymagają wielu aplikacji inżynierów danych.

Jak zostać inżynierem danych

Aby zostać inżynierem danych, musisz zapoznać się ze wszystkimi jego koncepcjami.

Inżynieria danych polega na gromadzeniu, zarządzaniu i przetwarzaniu danych. Podczas gdy analitycy danych są ekspertami w dziedzinie matematyki i statystyki, inżynierowie danych są ekspertami w dziedzinie informatyki i programowania.

Jednak nie musisz mieć wykształcenia informatycznego, aby wejść na tę dziedzinę. Podobnie jak w innych dziedzinach związanych z danymi, również w tym sektorze znajdziesz ludzi z różnych środowisk.

Aby zostać inżynierem danych, powinieneś nauczyć się następujących rzeczy:

Algorytmy

Algorytmy to instrukcje dotyczące serii działań, które należy wykonać w określonej kolejności. Zazwyczaj algorytmy są niezależne od języka programowania.

Oznacza to, że możesz użyć algorytmu niezależnie od używanego języka programowania.

W strukturach danych będziesz używać algorytmów do następujących zadań:

• Wyszukiwanie pozycji w bazie danych
• Wstawianie pozycji do bazy danych
• Sortowanie przedmiotów w określonej kolejności
• Usuwanie elementu

Jest to podstawowa koncepcja inżynierii danych. Więc powinieneś poświęcić dużo czasu na jej opanowanie.

Struktury danych

Struktura danych to sposób organizowania danych w celu lepszego zarządzania. Obchodząc się z danymi, musisz zadbać o ich sprawną kolejność, aby mieć do nich łatwy dostęp.

Struktury danych (znane również jako bazy danych) są różnych typów. Z każdym z nich będziesz musiał się zapoznać.

Niektórzy z nich są:

• Szyk
• Sterta
• Drzewo binarne
• Wykres
• Kolejka
• Matryca

Po zapoznaniu się z podstawowymi strukturami danych możesz przejść do abstrakcyjnych struktur danych.

SQL

SQL oznacza Structured Query Language). Jest obecny na rynku od lat 70. i stał się pierwszym wyborem dla wielu programistów, inżynierów i analityków.

Bez względu na to, co ktokolwiek mówi, SQL zostanie z nami. Inżynier danych musi znać ten język.

Krążyły plotki, że SQL umiera lub traci popularność, ale wszystkie są fałszywe. SQL nie umiera. Jest to jeden z najpopularniejszych języków programowania wśród specjalistów od danych.

Dlaczego SQL jest niezbędny i dlaczego używa go tak wielu specjalistów od danych?

Cóż, SQL jest podstawowym językiem używanym do generowania zapytań do bazy danych z programu klienckiego. Innymi słowy, pozwala serwerom baz danych na edycję i przechowywanie na nich danych.

Bez SQL nie możesz wykonać tych zadań.

Co więcej, jest używany prawie wszędzie, więc poznanie go pomoże zapewnić, że będziesz mógł współpracować z każdą wymaganą organizacją.

Python i Java (lub Scala)

Python jest obecny wszędzie. To pozycja obowiązkowa dla każdego entuzjasty danych. Jest bardzo popularny ze względu na swoją wszechstronność i łatwość pracy.

Możesz znaleźć bibliotekę Pythona dla każdego zadania, które chcesz wykonać. Java i Scala są dla Ciebie równie ważne.

Dzieje się tak, ponieważ większość narzędzi do przechowywania danych jest napisana w tych językach, w tym Hadoop, HBase, Apache Spark i Apache Kafka.

Nie możesz używać tych narzędzi bez nauki tych języków. Pomoże Ci zrozumieć, jak działają te narzędzia i co możesz z nimi zrobić.

Każdy z tych języków ma swoje cechy. Scala jest szybka, Java jest rozległa, a Python jest wszechstronny.

Narzędzia Big Data

W tej dziedzinie są popularne narzędzia. Zawierają:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

Postaraj się dowiedzieć o nich jak najwięcej. Poznanie tych narzędzi i technologii Big Data jest konieczne, ponieważ ułatwiają one przechowywanie i zarządzanie danymi.

Na przykład profesjonaliści używają Hadoop do rozwiązywania problemów związanych z ogromnymi ilościami danych i ich gromadzeniem. Jest to grupa rozwiązań i frameworków oprogramowania typu open source.

Podobnie Spark zapewnia interfejs do programowania klastrów.

Wiele firm wymaga od kandydatów znajomości tych narzędzi.

Narzędzia, o których wspomnieliśmy powyżej, są najpopularniejszymi narzędziami w branży big data. Jednak nie są to jedyne narzędzia używane przez inżynierów danych do swoich zadań. Będziesz musiał poznać więcej narzędzi, gdy zagłębisz się w temat.

Systemy rozproszone

Dane są obecne w klastrach, które funkcjonują niezależnie. Duży klaster miałby większą szansę wystąpienia problemów w porównaniu z mniejszym ze względu na obecność większej liczby węzłów członkowskich.

Aby zostać inżynierem danych, będziesz musiał poznać klastry danych i ich systemy.

Będziesz także musiał dowiedzieć się o różnego rodzaju problemach, z jakimi borykają się klastry danych i jak je rozwiązywać.

Potoki danych

Potok danych to rozwiązanie programowe, które tworzy ścieżkę przepływu danych i eliminuje wiele ręcznych czynności związanych z przesyłaniem danych z jednego punktu do drugiego.

Chociaż potok danych może przesyłać dane do hurtowni danych, nie zawsze musi to być miejsce docelowe.

Potoków danych można również używać do przesyłania porcji danych do aplikacji.

Jako inżynier danych spędzisz dużo czasu na tworzeniu potoków danych i zarządzaniu nimi. Potoki danych pomagają w generowaniu obfitych źródeł danych, przechowywaniu danych w chmurze i przeprowadzaniu analizy danych.

Jak się tego wszystkiego nauczyć?

Tematy, które omówiliśmy w poprzedniej sekcji, to tylko podstawy. W tej dziedzinie istnieje wiele sekcji, w tym przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i analityka big data.

Aby zostać inżynierem danych, powinieneś sprawdzić nasz Certyfikat PG w Inżynierii Big Data .

Ten kurs obejmuje wszystkie podstawy, jednocześnie ucząc Cię o zaawansowanych koncepcjach.

Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, czy pracującym profesjonalistą, nie napotkasz żadnych trudności podczas studiowania tego kursu.

Ma następujące zalety:

• Ponad 400 godzin materiału do nauki
• Status absolwenta BITS Pilani
• Ponad 7 studiów przypadku i projektów
• Szybkie rozwiązywanie wątpliwości

Kurs ten, opracowany z BITS Pilani, obejmuje również pomoc w znalezieniu pracy. Dzięki temu nie napotkasz później żadnych trudności w znalezieniu pracy jako inżynier danych.

Za pomocą tego kursu będziesz także mógł rozwinąć sieć profesjonalistów Big Data.

Wniosek

Dziedzina inżynierii danych jest duża. I jest duże zapotrzebowanie na ludzi wykwalifikowanych w tej dziedzinie. Wystarczy jeden krok, więc rozpocznij swoją podróż edukacyjną już dziś.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.