Jak zacząć w świecie inżynierów danych — część 1

Zapotrzebowanie na wykwalifikowanych inżynierów danych i naukowców przechodzi przez dach. Dzisiejsze organizacje mają znacznie więcej danych niż dziesięć lat wcześniej, a ich stos powiększa się z każdą ulotną chwilą. Przy tak dużej ilości danych organizacje te w większości utknęły w trudnej sytuacji, jeśli chodzi o znalezienie odpowiedniego kandydata, któremu można by zaufać dzięki tym danym. Mówimy o inżynierach danych, tak.
Istnieje poważny niedobór wykwalifikowanych inżynierów danych, ale jest wiele okazji do zgarnięcia. Na przykład proste wyszukiwanie hasła „Inżynier danych” na Naukri.com wyświetli przed Tobą listę ponad 5000 otwarć. Istnieje poważna luka między popytem a podażą wykwalifikowanych specjalistów danych, a zwłaszcza inżynierów danych.
Oto nasza próba, aby pomóc Ci znaleźć się na właściwej drodze od pierwszego dnia. Jest to pierwsza część dwuczęściowej serii, która pomoże Ci w prawidłowym ustawieniu podstaw dla potencjalnego inżyniera danych.

Ważne jest, aby wiedzieć, jakie są kluczowe role inżyniera danych i czym różnią się od ról innych specjalistów danych. Ta część da ci zatem wgląd w codzienne życie inżyniera danych pod kątem wykonywanej przez niego pracy.
Ważne jest, aby wiedzieć, jakie są kluczowe role inżyniera danych i czym różnią się od ról innych specjalistów danych. Ta część da ci zatem wgląd w codzienne życie inżyniera danych w zakresie wykonywanej przez niego pracy.
Inżynierowie danych: mity a rzeczywistość

Czym zajmuje się inżynier danych?

Idealnie, rola inżyniera Big Data obejmuje budowanie systemów, algorytmów i procesów, w zależności od tego, co zaprojektował architekt Big Data. Inżynier Big Data jest odpowiedzialny za opracowywanie, utrzymywanie testów i ewaluację rozwiązań Big Data w organizacjach. Oczekuje się, że inżynier Big Data będzie miał bezpośredni kontakt z technologiami opartymi na Hadoop i Hadoop, takimi jak MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive itp. Korzystając z tych narzędzi, inżynier Big Data opracowuje systemy przetwarzania danych na dużą skalę. Inżynier danych powinien również mieć możliwość pracy z rozwiązaniami hurtowni danych, a także z najnowszymi technologiami Nie tylko SQL.
W końcu inżynier Big Data to tylko inżynier pracujący nad Big Data. Tak więc, jak każdy inżynier oprogramowania, oczekuje się, że inżynier Big Data będzie miał sporo wiedzy na temat cyklu życia oprogramowania i koncepcji inżynierii oprogramowania. Te koncepcje inżynierskie to podstawy i muszą je znać każdy inżynier, czy to Big Data, czy nie. Częściej niż nie, początkujący mają tendencję do pomijania koncepcji inżynierii oprogramowania, a to im szkodzi później, gdy mają opracowywać rozwiązania Big Data na dużą skalę.
Do kodowania wymagany jest inżynier Big Data, dlatego zaleca się posiadanie praktycznego doświadczenia w projektowaniu zorientowanym obiektowo, kodowaniu i wzorcach testowania. Ponadto bycie w kontakcie z platformami inżynierskimi i wielkoskalowymi infrastrukturami danych ma duży wpływ na karierę każdego inżyniera danych. Jako wybitny inżynier danych będziesz pracować z dziesiątkami tysięcy GB danych, a brak wiedzy na temat zarządzania tak dużymi zbiorami danych może okazać się poważną pułapką. Dogłębne zrozumienie i wiedza na temat działania algorytmów oraz umiejętność oceny ich złożoności wraz z tworzeniem algorytmów o wysokiej wydajności przydaje się również podczas podróży.
Naruszenie danych i wszystko inne, co teraz

Codzienne stawianie czoła terabajtom, a nawet eksabajtom danych, nie powinno być źródłem przerażenia dla każdego początkującego inżyniera Big Data. Aby tworzyć skalowalne i innowacyjne rozwiązania Big Data, inżynier Big Data powinien posiadać wystarczającą wiedzę na temat różnych języków programowania i skryptów, takich jak Java, C++, Ruby, Python i/lub R. Powinna również posiadać wiedzę ekspercką na temat różnych (NoSQL lub RDBMS) baz danych, takich jak MongoDB lub Redis.
Systemy opracowane przez inżyniera danych powinny być w stanie zbierać, analizować, zarządzać, analizować i wizualizować duże zestawy danych, aby przekształcić surowe dane w praktyczne wnioski. Co więcej, muszą również decydować o swoich potrzebach w zakresie projektowania sprzętu i oprogramowania i pracować nad tym samym. Najważniejszą rzeczą, jaką robi inżynier Big Data, jest opracowywanie prototypów i proof of concepts dla wybranych rozwiązań.
Poza tym, co opisaliśmy powyżej, istnieje kilka innych cech, które niezmiennie można znaleźć u każdego odnoszącego sukcesy inżyniera danych:

• Cieszyć się wyzwaniami i rozwiązywać złożone, nieregularne problemy na co dzień.
• Posiadając doskonałe umiejętności komunikacyjne, jako inżynierowie danych działają jak pośrednicy między interesariuszami organizacji a klientami.
• Biegłość w projektowaniu wydajnych i niezawodnych przepływów pracy ETL;
• Możliwość pracy w chmurze
• Umiejętność efektywnej pracy przy współpracy z dużym zespołem.

Czym różni się inżynier danych od naukowca danych?

Chociaż role wszystkich specjalistów ds. danych w pewnym stopniu nakładają się na siebie, jeśli chodzi o umiejętności i obowiązki, te dwie role są coraz bardziej rozdzielane na odrębne i wyspecjalizowane role.
Analitycy danych skupiają się bardziej na interakcji z danymi niż na budowaniu lub utrzymywaniu skalowalnych rozwiązań. Często wymaga się od nich prowadzenia szeroko zakrojonych badań rynku i działalności biznesowej. Badania te pomagają w identyfikacji trendów i relacji. Z tego samego powodu używają różnych wyrafinowanych maszyn i metod do interakcji z danymi i działania na nich.

Naukowcy zajmujący się danymi, w przeciwieństwie do inżynierów danych, powinni być dobrze zaznajomieni z uczeniem maszynowym i zaawansowanymi technikami statystycznymi. Ich praca skupia się na zbieraniu surowych danych i przekształcaniu ich w zrozumiałe treści. Nie da się tego osiągnąć bez pomocy zaawansowanych modeli matematycznych i algorytmów. Informacje te są często wykorzystywane jako źródło analizy, aby przedstawić „szerszy obraz” interesariuszom.
Czym więc ogólnie inżynierowie danych różnią się od naukowców zajmujących się danymi? Ogólnie rzecz biorąc, główna różnica polega na skupieniu. Podczas gdy inżynierowie danych koncentrują się na budowaniu infrastruktury i systemów do generowania danych; Naukowcy zajmujący się danymi koncentrują się na zaawansowanej analizie matematycznej i statystycznej danych surowych. Mówiąc prościej, inżynierowie danych pracują z danymi dostarczonymi przez naukowców zajmujących się danymi i budują systemy, które można konserwować, aby przetrawić te dane i ułatwić proces analizy.
Kim jest analityk danych, analityk danych i inżynier danych?

Teraz czas na małą przerwę. Do tej pory wiesz już, kim jest inżynier danych, a czym nie. Dalej będziemy rozmawiać o różnych narzędziach, technologiach i umiejętnościach, które powinieneś opanować. Przyjrzymy się również niektórym certyfikatom i kursom, które pomogą Ci wzmocnić wiedzę i wiarygodność.
Czekajcie na drugą część!

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