Ingineri de date mari: mituri vs. realități

Datele prezente cu organizațiile cresc cu fiecare minut care trece. Aceste date sunt în formate, dimensiuni și tipuri variate și, prin urmare, sunt extrem de dificil de studiat, cu atât mai puțin de analizat eficient. Pentru a ajuta cu asta, există ingineri Big Data! Aceștia sunt oamenii care sunt responsabili pentru transformarea datelor mari inutile în date mari utile care pot fi apoi studiate și analizate în continuare de oamenii de știință ai datelor.

Inginerii de date mari pot fi numiți pe bună dreptate ca o combinație între cercetătorul de date și un inginer. Orice organizație care se ocupă implicit de big data are nevoie de un Big Data Engineer.

În mod obișnuit, rolul unui inginer Big Data necesită ca aceștia să realizeze una (sau mai multe) dintre următoarele abilități:

Analiza datelor

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks și MapR sunt câteva dintre instrumentele pe care se așteaptă ca inginerii Big Data să aibă comandă pentru a efectua analiza datelor. Majoritatea inginerilor au tendința de a avea experiență doar cu MapReduce (din moment ce este cel mai vechi, iar alții sunt destul de noi), dar algoritmii de bază facilitează învățarea de noi tehnologii rapid și eficient.
• Exploatarea datelor este unul dintre aspectele esențiale ale analizei datelor. Inginerii Big Data lucrează pe tehnologii precum Mahout pentru a îndeplini sarcinile legate de Data Mining. Prima responsabilitate a Big Data Engineer este să caute date – chiar înainte de a le putea curăța. Deci, ei trebuie să fie competenți cu Mahout sau cu alte instrumente de data mining.
• Analiza statistică joacă, de asemenea, un rol semnificativ, iar un inginer Big Data este de așteptat să aibă o anumită comandă asupra R, SPSS, SAS și MATLAB etc.
• Inginerii de Big Data sunt la sfârșitul zilei ingineri. Ei trebuie să fie familiarizați cu elementele fundamentale ale programării. Majoritatea abilităților puternice de programare vor fi necesare numai pentru implementări personalizate/specializate ale algoritmilor.

Depozitarea datelor

• Depozitarea datelor se referă la ridicarea datelor într-un depozit. Pentru aceasta, este de așteptat ca un inginer de date mari să aibă cunoștințe de lucru despre MySQL, MS SQL Server, Oracle sau orice baze de date relaționale. Aceste instrumente permit inginerilor importanți de date mari să abordeze fără probleme datele relaționale prezente în organizația lor.
• Astăzi, nu toate datele sunt structurate și relaționale. Majoritatea datelor cu aceste organizații sunt non-relaționale. Prin urmare, cunoașterea bazelor de date non-relaționale precum NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB etc. este, de asemenea, destul de utilă pentru un inginer de date mari.

Colectare de date

• Colectarea datelor este una dintre sarcinile de bază ale unui inginer Big Data. Trebuie să lucreze cu API-uri de date, de ex. Interfețe RESTful, pentru a prelua date din depozitul de date. Pentru aceasta, ei trebuie să fie practice cu un limbaj de scripting.
• În plus, inginerii Big Data trebuie să fie experți în SQL și modelarea datelor. Acest lucru este extrem de util în timpul colectării datelor. Modelarea datelor permite inginerilor de date mari să aibă o vedere clară a datelor și a interdependențelor acestora.

Transformarea și curățarea datelor

• Odată ce datele au fost colectate, acum responsabilitatea principală a unui inginer Big Data este să le transforme într-un format potrivit pentru cercetătorul de date. Pentru asta vin diverse instrumente ETL, cum ar fi Informatica, DataStage, Redpoint și SSIS. Competențele în oricare dintre aceste instrumente le permite inginerilor Big Data să transforme eficient datele pe care le-au colectat anterior.
• Odată ce datele sunt transformate, acestea sunt curățate de toate anomaliile și inconsecvențele. Este important pentru că aceste date vor fi analizate în continuare de un Data Scientist și analiza lui va fi la fel de bună ca și datele pe care le obține.

Big Data Engineering este un domeniu relativ mai nou, cu oportunități tot mai mari în fiecare zi care trece. Un inginer Big Data este maestru al abilităților despre care am discutat mai devreme. Cu toate acestea, nu toți inginerii Big Data cunosc toate aceste abilități. Fiecare rol este diferit, așa că unii pot necesita cunoștințe mai specializate într-una dintre aceste domenii față de celelalte. Cu toate acestea, pentru un expert în una dintre aceste abilități, de obicei nu este prea dificil să transpună acele abilități în alte domenii. Acum suntem pe aceeași pagină în ceea ce privește responsabilitățile și sarcinile unui Big Data Engineer.

Să facem un pas mai departe și să dezvăluim câteva mituri răspândite despre viețile, locurile de muncă și calificările lor:

Mitul #1: Nu există o mare diferență între o zi obișnuită a unui cercetător de date și a unui inginer de date mari.

Dacă ai urmărit seria noastră, vei ști mai bine. Un om de știință de date este cineva care caută tendințe, semnificații și modele într-o date și încearcă să formuleze perspective care să acționeze care îmbunătățesc funcționarea unei organizații. Un inginer Big Data, pe de altă parte, destul de evident, lucrează cu datele înainte de a fi analizate. El este responsabil cu curățarea datelor și să le prezinte cercetătorului de date într-o formă cât mai curată posibil.

Mitul #2: Inginerii de Big Data sunt mult mai valoroși decât oamenii de știință de date (sau invers).

Ambele posturi au propria lor importanță pentru funcționarea unei organizații. Fără un inginer eficient de Big Data, unui om de știință de date va avea dificultăți în a oferi rezultate bune. În mod similar, fără un expert Data Scientist, organizația nu va ști niciodată ce să facă cu datele lor. Deci, pur și simplu nu putem ordona aceste posturi pe baza importanței lor, deoarece, la sfârșitul zilei, ambele profiluri formează pilonii oricărei echipe de succes în știința datelor.

Mitul nr. 3: Inginerii de date mari sunt necesari doar în afacerile mari.

După cum am spus mai devreme, dacă organizația dvs. se ocupă de Big Data, aveți nevoie de un inginer Big Data. Astăzi, orice organizație, oricât de mare sau mică, are terabytes de date despre clienți. Nu există nicio companie, indiferent de domeniul lor, care să nu-și poată îmbunătăți funcțiile dând sens Big Data. Pe măsură ce instrumentele și tehnologiile din jurul Big Data devin din ce în ce mai ieftine și mai accesibile, tot mai multe IMM-uri iau calea Big Data și numesc ingineri și oameni de știință pentru Big Data pentru a le ajuta să rămână în fruntea curbei.

Mitul #4: Un inginer Big Data trebuie să fie un programator expert.

Mai mult decât programarea de bază, un inginer Big Data trebuie să fie un expert în gestionarea datelor. De cele mai multe ori, veți găsi inginerii Big Data lucrând cu o bibliotecă sau un cadru care se potrivește cazului lor. Acestea vin gata făcute și fac cea mai mare parte a programării de ridicare grea. Este încă recomandat ca un inginer Big Data să aibă o înțelegere clară a fundamentelor de bază ale programării. Acest lucru îi va ajuta să modifice/modifica orice algoritm/cadru/bibliotecă în funcție de cazul lor particular de utilizare. De asemenea, unele cunoștințe despre limbajul de scripting sunt obligatorii, deoarece acești ingineri de date mari sunt responsabili pentru preluarea datelor din depozite și curățarea acestora, ceea ce necesită scrierea de scripturi.

Mitul #5: Inginerii Big Data sunt necesari doar în companiile de tehnologie

Astăzi, organizațiile folosesc datele pentru orice, inclusiv pentru a-și viza mai bine clienții. O perspectivă detaliată asupra datelor clienților lor permite oricărei organizații să organizeze o campanie de marketing de succes. Inginerii Big Data sunt solicitați de către organizații atât tehnologice, cât și non-tehnologice. Aproape orice organizație poate deveni mai bună și mai eficientă la locul de muncă dacă are acces la datele potrivite.
Big Data: trebuie să cunoașteți instrumentele și tehnologiile

Încheierea

Cu asta, ajungem la sfârșitul distrugerilor noastre de mituri de astăzi. Rămâneți pe fază și vom reveni cu mai mulți astfel de Mituri. Anunțați-ne dacă ați mai întâlnit astfel de mituri care trebuie să fie distruse!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Stăpânește Tehnologia Viitorului - Big Data

Program de certificat avansat în Big Data de la IIIT Bangalore