Jak zostać inżynierem danych? [6 ustalonych kroków do wykonania]

Zanim zostanie zbudowany rzeczywisty model, dane zostaną oczyszczone i przygotowane do eksploracji, lub zanim analitycy danych przystąpią do pracy – w tym momencie do akcji wkraczają inżynierowie danych. Firma oparta na danych musi mieć strukturę potoku analizy danych; w przeciwnym razie jest to przygotowana na porażkę.

Większość ludzi, którzy aspirują do wejścia do świata nauki o danych, chce zostać naukowcami danych, nawet nie zdając sobie sprawy z roli inżyniera danych. Inżynierowie danych są kluczowym elementem każdego projektu z zakresu analizy danych, a ich zapotrzebowanie rośnie wykładniczo na całym świecie.

Ten przewodnik zawiera szczegółową ścieżkę, jak zostać odnoszącym sukcesy inżynierem danych. Więc bez zbędnych ceregieli, przejdźmy do tego.

Źródło

Co to jest inżynieria danych, a kto jest inżynierem danych?

Inżynierię danych można zdefiniować jako wysoce zmienną domenę dużego namiotu, skupiającą się głównie na budowaniu niezawodnych mechanizmów lub infrastruktury do gromadzenia danych.

Inżynier danych to ktoś, kto pełni funkcję strażnika i pomocnika w płynnym przepływie i przechowywaniu danych. Inżynierowie danych są również odpowiedzialni za przekształcenie big data w przydatną formę do dalszej analizy. Aby przeprowadzić tę transformację, muszą projektować, konstruować, instalować, testować i utrzymywać skalowalne systemy zarządzania danymi.

Przeczytaj: Wynagrodzenie inżyniera danych w Indiach

Inżynier danych a analityk danych

Zasadniczo inżynier danych jest odpowiedzialny za rozwój i utrzymanie różnych architektur, takich jak bazy danych i systemy przetwarzania na dużą skalę. Można powiedzieć, że inżynier danych zajmuje się surowymi danymi wypełnionymi błędami ludzkimi lub instrumentalnymi. Dane te są często niezweryfikowane i niesformatowane.

Z drugiej strony analityk danych musi oczyścić i uporządkować dane do analizy i przewidywania. Dane otrzymane przez analityków danych przeszły pierwszą rundę czyszczenia i manipulacji. Muszą przetworzyć te dane, aby wprowadzić je do algorytmów uczenia maszynowego w celu modelowania predykcyjnego i perspektywicznego.

Inżynier danych – opis stanowiska

Inżynier danych jest głównie odpowiedzialny za obsługę następujących zadań:

• Wdrażanie, weryfikacja i projektowanie systemów oprogramowania.
• Wyodrębnianie danych z jednego źródła i ładowanie ich do innego przy minimalnych błędach.
• Praca nad wieloma językami skryptowymi i zrozumienie niuansów w celu efektywnego łączenia systemów.
• Poszukiwanie nowych sposobów wyodrębniania danych i wykorzystywania istniejących danych.
• Współpraca z innymi członkami zespołu, takimi jak architekci danych, analitycy danych i analitycy danych, w celu tworzenia niezawodnych potoków i systemów danych.

Mając to na uwadze, pozwól nam dowiedzieć się, jak możesz zostać odnoszącym sukcesy inżynierem danych i zdobyć wymarzoną pracę.

Kroki, aby zostać inżynierem danych

1. Stań się biegły w programowaniu

Zanim zaczniesz pracować nad narzędziami do inżynierii danych, musisz zdobyć wymagany zestaw umiejętności. Aby odnieść sukces jako inżynier danych, musisz odświeżyć podstawowe umiejętności programowania.

Świat data science kręci się przede wszystkim wokół dwóch technologii – Pythona i Scali. Dlatego musisz wiedzieć, jak pisać skrypty, a także tworzyć oprogramowanie w Pythonie.

Z drugiej strony Scala jest zbudowana na silnych podstawach programowania funkcjonalnego. Działa na JVM i dlatego jest kompatybilny z innymi bibliotekami Java.

2. Uzyskaj dogłębną wiedzę na temat bazy danych .

Aby zostać inżynierem danych, musisz bardzo dobrze opanować języki i narzędzia bazy danych. Jest to jedno z bardzo podstawowych wymagań, jeśli szukasz pracy dla inżyniera danych. Powinieneś wiedzieć, jak zbierać, przechowywać i wyszukiwać informacje z baz danych w czasie rzeczywistym.

Źródło

Niektóre z powszechnie używanych baz danych to:

– Bazy danych SQL

– Bazy danych NoSQL

– PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

Musisz zdobyć dogłębną wiedzę o co najmniej jednej z wyżej wymienionych baz danych.

3. Architektura hurtowni danych

Prawie każda organizacja prosi o hurtownię danych i doświadczenie ETL w roli inżyniera danych. W przypadku hurtowni danych mamy narzędzia takie jak Amazon Redshift, Microsoft Azure, Google BigQuery, Snowflake itp. Niektóre z powszechnie używanych narzędzi ETL to Xplenty, AWS Glue, Alooma, Oracle Data Integrator itp.

4. Analityka oparta na Hadoop

Firmy wymagają silnego zrozumienia analityki opartej na Apache Hadoop, gdy ubiegasz się o stanowisko inżyniera danych. Dlatego musisz wiedzieć, jak pracować na Hbase, Hive lub Mapreduce, aby skutecznie wylądować na wymarzonej pracy inżyniera danych.

5. Podstawowe zrozumienie uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która daje maszynom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Język Python jest często używany do projektowania algorytmów uczenia maszynowego.

Źródło

Aby uzyskać przewagę konkurencyjną, musisz mieć podstawową wiedzę na temat różnych algorytmów uczenia maszynowego. Pomoże Ci w tworzeniu efektywnych potoków do zbierania i generowania danych.

6. Znajomość korzystania z różnych systemów operacyjnych

Każda branża korzysta z innego systemu operacyjnego w zależności od swoich potrzeb i preferencji. Niektórzy lubią pracować w systemie Windows, podczas gdy inni wolą Unix i Linux. Jednak jeśli chodzi o inżynierię danych, Unix i Linux należą do powszechnie używanych systemów operacyjnych.

Dlatego początkujący inżynier danych musi wiedzieć, jak korzystać z co najmniej jednego z tych systemów operacyjnych.

Przeczytaj także: Uczenie maszynowe a uczenie głębokie

Uzyskaj certyfikat zawodowy

Zostanie inżynierem danych to nie bułka z masłem, zwłaszcza gdy jesteś nowicjuszem w świecie technologii. Wymaga silnej i dogłębnej znajomości narzędzi, technologii i etyki pracy, aby uzyskać dobrze płatną pracę w zakresie inżynierii danych.

Posiadanie certyfikatu zawodowego w swoim portfolio zapewni Ci przewagę konkurencyjną na rynku, jednocześnie zwiększając szanse na zdobycie wymarzonej pracy w wymarzonej firmie.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.