Como começar no mundo dos engenheiros de dados - Parte 1

A demanda por engenheiros de dados e cientistas qualificados está aumentando. As organizações hoje têm muito mais dados do que tinham uma década antes e essa pilha só aumenta a cada momento fugaz. Com tantos dados, essas organizações ficam em apuros quando se trata de encontrar um candidato certo para confiar esses dados. Estamos falando de engenheiros de dados, sim.
Há uma grave escassez de engenheiros de dados qualificados, mas há muitas oportunidades para ganhar. Por exemplo, uma simples pesquisa de “Data Engineer” no Naukri.com listará antes de você mais de 5.000 vagas. Há uma grande lacuna entre a demanda e a oferta de profissionais de dados qualificados, especialmente engenheiros de dados.
Aqui está nossa tentativa de ajudá-lo a seguir o caminho certo desde o primeiro dia. Esta é a primeira parte de uma série de duas partes para ajudá-lo a definir sua base correta para um potencial engenheiro de dados.

É crucial saber quais são as principais funções de um engenheiro de dados e como elas diferem das funções de outros profissionais de dados. Portanto, esta parte lhe dará uma prévia da vida diária de um engenheiro de dados em termos do trabalho que ele faz.
É crucial saber quais são as principais funções de um engenheiro de dados e como elas diferem das funções de outros profissionais de dados. Então, esta parte lhe dará uma prévia da vida diária de um engenheiro de dados em termos do trabalho que ele faz.
Engenheiros de dados: mitos versus realidades

O que faz um engenheiro de dados?

Idealmente, o papel de um Big Data Engineer inclui a construção de sistemas, algoritmos e processos, dependendo do que o Big Data Architect projetou. Um Engenheiro de Big Data é responsável por desenvolver, manter testes e avaliar soluções de Big Data dentro das organizações. Espera-se que um engenheiro de Big Data seja prático com tecnologias baseadas em Hadoop e Hadoop, como MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive, etc. Usando essas ferramentas, um engenheiro de big data desenvolve sistemas de processamento de dados em larga escala. Um engenheiro de dados também deve ser capaz de trabalhar com soluções de armazenamento de dados, bem como com as mais recentes tecnologias Not Only SQL.
No final das contas, um engenheiro de Big Data é apenas um engenheiro trabalhando em Big Data. Assim, como qualquer engenheiro de software, espera-se que um engenheiro de Big Data também tenha um bom entendimento do ciclo de vida do desenvolvimento de software e dos conceitos de engenharia de software. Esses conceitos de engenharia são básicos e devem ser conhecidos por qualquer engenheiro, Big Data ou não. Na maioria das vezes, os iniciantes tendem a ignorar os conceitos de engenharia de software, e isso os prejudica mais tarde, quando eles desenvolvem soluções de Big Data em grande escala.
Um engenheiro de Big Data é necessário para codificar e, portanto, é aconselhável ter uma experiência prática com padrões de projeto, codificação e teste orientados a objetos. Além disso, ser prático com plataformas de engenharia e infraestruturas de dados em larga escala é um longo caminho na carreira de qualquer engenheiro de dados. Como um engenheiro de dados proeminente, você trabalhará com dezenas de milhares de GBs de dados e a falta de conhecimento sobre como gerenciar esses conjuntos de dados de grande escala pode se tornar uma grande armadilha. Uma compreensão e conhecimento profundos de como os algoritmos funcionam e a capacidade de avaliar suas complexidades, juntamente com a criação de algoritmos de alto desempenho, também são úteis durante a jornada.
Violação de dados e tudo isso, e agora

Enfrentar terabytes ou mesmo exabytes de dados diariamente não deve ser uma fonte de medo para qualquer engenheiro de Big Data iniciante. Para desenvolver soluções de big data escaláveis ​​e inovadoras, um engenheiro de Big Data deve ter um conhecimento suficiente de diferentes linguagens de programação e script, como Java, C++, Ruby, Python e/ou R. Além disso, conhecimento especializado deve estar presente em diferentes (NoSQL ou RDBMS) bancos de dados como MongoDB ou Redis.
Os sistemas desenvolvidos por um engenheiro de dados devem ser capazes de coletar, analisar, gerenciar, analisar e visualizar grandes conjuntos de dados para transformar dados brutos em insights acionáveis. Além disso, eles também precisam decidir sobre suas necessidades de design de hardware e software e trabalhar no mesmo. A coisa mais importante que um engenheiro de Big Data faz é desenvolver protótipos e provas de conceitos para as soluções selecionadas.
Além do que descrevemos acima, existem algumas outras características que são invariavelmente encontradas em qualquer engenheiro de dados bem-sucedido:

• Gostar de desafios e resolver problemas complexos e não regulares diariamente.
• Com excelentes habilidades de comunicação, os Engenheiros de Dados atuam como intermediários entre as partes interessadas da organização e os clientes.
• Proficiência em projetar fluxos de trabalho ETL eficientes e robustos;
• Capacidade de trabalhar na nuvem
• Capacidade de trabalhar de forma eficiente enquanto colabora com uma grande equipe.

Como um engenheiro de dados difere de um cientista de dados?

Embora haja uma certa sobreposição entre as funções de todos os profissionais de dados quando se trata de habilidades e responsabilidades, essas duas funções estão sendo cada vez mais separadas em funções distintas e especializadas,
Os cientistas de dados se concentram mais na interação com os dados, em vez de criar ou manter soluções escaláveis. Eles geralmente são obrigados a realizar pesquisas de mercado e operações de negócios de alto nível. Esta pesquisa ajuda a identificar tendências e relações. Para o mesmo, eles usam uma variedade de máquinas e métodos sofisticados para interagir e agir sobre os dados.

Os Cientistas de Dados, ao contrário dos Engenheiros de Dados, devem ser bem versados ​​em aprendizado de máquina e técnicas estatísticas avançadas. O trabalho deles gira em torno de pegar os dados brutos e transformá-los em conteúdo acionável e compreensível. Isso não é possível sem a ajuda de algoritmos e modelos matemáticos avançados. Essas informações são frequentemente usadas como fonte de análise para informar o “quadro mais amplo” às partes interessadas.
Então, em suma, o que torna os engenheiros de dados diferentes dos cientistas de dados? De um modo geral, a principal diferença é a de foco. Enquanto os Engenheiros de Dados estão focados na construção de infraestrutura e sistemas para geração de dados; Os Cientistas de Dados se concentram em análises matemáticas e estatísticas avançadas sobre os dados brutos. Para simplificar, os Engenheiros de Dados trabalham com os dados fornecidos pelos Cientistas de Dados e constroem sistemas sustentáveis ​​para digerir esses dados e facilitar o processo de análise.
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

Agora é hora de fazer uma pequena pausa. A essa altura, você já sabe o que é um Engenheiro de Dados e o que ele não é. Além disso, falaremos sobre as várias ferramentas, tecnologias e habilidades que você deve dominar. Além disso, veremos algumas certificações e cursos que ajudarão você a fortalecer seu aprendizado e sua credibilidade.
Fiquem ligados na segunda parte!

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