Como se tornar um engenheiro de Big Data [Ultimate Guide 2022]

Você se pergunta como as empresas usam os dados que coletam? por que isso Importa?

Como eles convertem seus dados coletados em informações úteis? Como eles desenvolvem soluções para usar esses dados?

Se essas perguntas despertarem sua curiosidade, o campo da engenharia de big data, sem dúvida, lhe interessará.

É um campo vasto com um escopo brilhante na Índia, que abrange coleta de dados, processamento de dados e muitas outras áreas.

Neste artigo, discutiremos o campo da engenharia de dados e ajudaremos você a descobrir como se tornar um engenheiro de big data.

Preparar? Vamos começar.

O que é Engenharia de Dados?

A engenharia de dados é o ramo da ciência de dados que se concentra em aplicações práticas de análise e coleta de dados.

Como outros ramos da engenharia, a engenharia de dados lida com a aplicação da ciência de dados no mundo real.

A engenharia de dados não está relacionada ao design experimental. Está mais focado no desenvolvimento de sistemas para melhor fluxo e acesso às informações.

Qual é a diferença entre engenheiro de dados e cientista de dados?

Os cientistas de dados desenvolvem soluções, enquanto os engenheiros de dados criam sistemas para implementá-las.

Este é o ponto de diferença mais significativo entre os dois. Os cientistas de dados trabalham no abstrato, mas os engenheiros de dados trabalham em projetos práticos.

Ambos são importantes. Sem um cientista de dados, o engenheiro não teria nada com que trabalhar.

Da mesma forma, sem um engenheiro de dados, o trabalho dos cientistas de dados não teria valor. Desde a solução de problemas de negócios até a conversão de código em um projeto, os engenheiros de dados executam uma variedade de tarefas valiosas.

O que faz um engenheiro de dados?

Um engenheiro de dados precisa desenvolver e manter arquiteturas de dados (como um banco de dados). Eles cuidam da coleta de dados e da conversão de dados brutos em dados utilizáveis.

Sem um engenheiro de dados, você não pode coletar dados. As empresas exigem que seus engenheiros de dados estejam familiarizados com SQL, Java, AWS, Scala etc.

A engenharia de dados requer experiência em desenvolvimento ou programação de back-end.

Se você for um engenheiro de dados, terá que gerenciar a coleta de dados e lidar com seu armazenamento e processá-los para uso posterior.

Algumas das habilidades que as empresas procuram em engenheiros de dados são:

• Conhecimento de Java
• Estruturação de dados
• Big Data (Hadoop e Kafka)

Os requisitos podem variar principalmente de acordo com a empresa. Algumas empresas não exigem muita engenharia de dados, enquanto algumas (gigantes de TI) exigem vários aplicativos de engenheiros de dados.

Como se tornar um engenheiro de dados

Para se tornar um engenheiro de dados, você precisará se familiarizar com todos os seus conceitos.

A engenharia de dados consiste em coletar, gerenciar e processar os dados. Enquanto os cientistas de dados são especialistas em matemática e estatística, os engenheiros de dados são especialistas em ciência da computação e programação.

No entanto, você não precisa necessariamente ter formação em ciência da computação para entrar neste campo. Como outros campos relacionados a dados, você também encontrará pessoas de várias origens nesse setor.

Para se tornar um engenheiro de dados, você deve aprender as seguintes coisas:

Algoritmos

Algoritmos são instruções para uma série de ações a serem executadas em uma ordem específica. Normalmente, os algoritmos são independentes da linguagem de programação.

Isso significa que você pode usar um algoritmo independentemente da linguagem de programação que estiver usando.

Em estruturas de dados, você usará algoritmos para as seguintes tarefas:

• Encontrar um item em um banco de dados
• Inserindo um item em um banco de dados
• Classificando os itens em uma ordem específica
• Excluindo um item

É um conceito fundamental da engenharia de dados. Portanto, você deve dedicar um tempo considerável para dominá-lo.

Estruturas de dados

Uma estrutura de dados é uma maneira de organizar os dados para um melhor gerenciamento. Ao manusear os dados, você deve mantê-los em uma ordem eficiente para poder acessá-los facilmente.

As estruturas de dados (também conhecidas como bancos de dados) são de diferentes tipos. Você terá que se familiarizar com cada um deles.

Alguns deles são:

• Variedade
• Pilha
• Árvore Binária
• Gráfico
• Fila
• Matriz

Depois de se familiarizar com as estruturas de dados básicas, você pode passar para estruturas de dados abstratas.

SQL

SQL significa Linguagem de Consulta Estruturada). Está presente no mercado desde a década de 70 e se tornou a primeira escolha de muitos desenvolvedores, engenheiros e analistas.

Não importa o que digam, o SQL veio para ficar. Um engenheiro de dados deve conhecer essa linguagem.

Houve rumores de que o SQL está morrendo ou perdendo popularidade, mas são todos falsos. SQL não está morrendo. É uma das linguagens de programação mais populares entre os profissionais de dados.

Por que o SQL é essencial e por que tantos profissionais de dados o utilizam?

Bem, SQL é a linguagem primária que se usa para gerar consultas ao banco de dados de um programa cliente. Em outras palavras, ele permite que seus servidores de banco de dados editem e armazenem dados neles.

Sem SQL, você não pode executar essas tarefas.

Além disso, ele é usado em quase todos os lugares, portanto, aprendê-lo ajudará a garantir que você possa trabalhar com qualquer organização necessária.

Python e Java (ou Scala)

Python está presente em todos os lugares. É um must-have para qualquer entusiasta de dados. É amplamente popular devido à sua versatilidade e facilidade de trabalho.

Você pode encontrar uma biblioteca Python para qualquer tarefa que deseja executar. Java e Scala são igualmente cruciais para você aprender.

Isso porque a maioria das ferramentas de armazenamento de dados é escrita nessas linguagens, incluindo Hadoop, HBase, Apache Spark e Apache Kafka.

Você não pode usar essas ferramentas sem aprender esses idiomas. Isso ajudará você a entender como essas ferramentas funcionam e o que você pode fazer com elas.

Cada uma dessas linguagens tem suas qualidades. Scala é rápido, Java é vasto e Python é versátil.

Ferramentas de Big Data

Existem ferramentas populares neste campo. Eles incluem:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

Tente aprender sobre eles o máximo que puder. Aprender sobre essas ferramentas e tecnologia de big data é necessário porque elas tornam a tarefa de armazenamento e gerenciamento de dados mais fácil.

Por exemplo, os profissionais usam o Hadoop para resolver problemas relacionados a grandes quantidades de dados e coleta. É um grupo de soluções e estruturas de software de código aberto.

Da mesma forma, o Spark fornece uma interface para clusters de programação.

Muitas empresas exigem que os candidatos estejam familiarizados com essas ferramentas.

As ferramentas que mencionamos acima são as mais populares no setor de big data. No entanto, eles não são as únicas ferramentas que os engenheiros de dados usam para suas tarefas. Você precisará aprender sobre mais ferramentas à medida que se aprofunda no assunto.

Sistemas distribuídos

Os dados estão presentes em clusters, que funcionam de forma independente. Um cluster grande teria uma chance maior de desenvolver problemas em comparação com um cluster menor devido à presença de mais nós membros.

Para se tornar um engenheiro de dados, você terá que aprender sobre clusters de dados e seus sistemas.

Você também terá que aprender sobre os vários tipos de problemas que os clusters de dados enfrentam e como resolvê-los.

Pipelines de dados

Um pipeline de dados é uma solução de software que cria um caminho para o fluxo de dados e remove várias etapas manuais da transferência de dados de um ponto para outro.

Embora um pipeline de dados possa transferir dados para data warehouses, o destino nem sempre precisa ser esse.

Você também pode usar pipelines de dados para transferir blocos de dados para aplicativos.

Como engenheiro de dados, você gastará muito tempo construindo e gerenciando pipelines de dados. Os pipelines de dados ajudam a gerar fontes abundantes de dados, armazenando os dados na nuvem e realizando análises de dados.

Como aprender tudo isso?

Os tópicos que discutimos na seção anterior foram apenas os fundamentos. Existem muitas seções presentes neste campo, incluindo processamento de dados em tempo real e análise de big data.

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Você também desenvolverá uma rede de profissionais de Big Data com a ajuda deste curso.

Conclusão

O campo da engenharia de dados é grande. E há muita demanda por pessoas capacitadas nessa área. Só é preciso um passo, então comece sua jornada de aprendizado hoje.

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