Cum să devii un inginer de date mari [Ghid final 2022]

Vă întrebați cum utilizează companiile datele pe care le colectează? de ce conteaza?

Cum își transformă datele colectate în informații utile? Cum dezvoltă ei soluții pentru utilizarea acestor date?

Dacă astfel de întrebări vă stârnesc curiozitatea, atunci domeniul ingineriei big data vă va interesa fără îndoială.

Este un domeniu vast cu o sferă strălucitoare în India, care acoperă colectarea datelor, procesarea datelor și multe alte domenii.

În acest articol, vom discuta despre domeniul ingineriei datelor și vă vom ajuta să aflați cum să deveniți un inginer big data.

Gata? Să începem.

Ce este ingineria datelor?

Ingineria datelor este ramura științei datelor care se concentrează pe aplicațiile practice ale analizei și colectării datelor.

Ca și alte ramuri ale ingineriei, ingineria datelor se ocupă cu aplicarea științei datelor în lumea reală.

Ingineria datelor nu este legată de proiectarea experimentală. Se concentrează mai mult pe dezvoltarea de sisteme pentru o mai bună circulație și acces la informații.

Care este diferența dintre Data Engineer și Data Scientist?

Oamenii de știință de date dezvoltă soluții, în timp ce inginerii de date creează sisteme pentru implementarea acestora.

Acesta este cel mai semnificativ punct de diferență între cele două. Oamenii de știință de date lucrează la abstract, dar inginerii de date lucrează la proiecte practice.

Ambele sunt importante. Fără un cercetător de date, inginerul nu ar avea cu ce să lucreze.

În mod similar, fără un inginer de date, munca cercetătorilor de date nu ar avea nicio valoare. De la rezolvarea problemelor de afaceri până la conversia codului într-un proiect, inginerii de date efectuează o varietate de sarcini valoroase.

Ce face un inginer de date?

Un inginer de date trebuie să dezvolte și să mențină arhitecturi de date (cum ar fi o bază de date). Aceștia au grijă de colectarea datelor și de conversia datelor brute în date utilizabile.

Fără un inginer de date, nu puteți colecta date. Companiile cer ca inginerii lor de date să fie familiarizați cu SQL, Java, AWS, Scala etc.

Ingineria datelor necesită cunoștințe în dezvoltarea backend sau programare.

Dacă sunteți inginer de date, va trebui să gestionați colectarea datelor și să gestionați stocarea acestora și să le procesați pentru utilizare ulterioară.

Unele dintre abilitățile pe care companiile le caută în inginerii de date sunt:

• Cunoașterea Java
• Structurarea datelor
• Big Data (Hadoop și Kafka)

Cerințele pot varia în principal în funcție de companie. Unele companii nu necesită deloc multă inginerie de date, în timp ce unele (giganții IT) necesită mai multe aplicații ale inginerilor de date.

Cum să devii inginer de date

Pentru a deveni inginer de date, va trebui să vă familiarizați cu toate conceptele sale.

Ingineria datelor constă în colectarea, gestionarea și prelucrarea datelor. În timp ce oamenii de știință de date sunt experți în matematică și statistică, inginerii de date sunt experți în informatică și programare.

Cu toate acestea, nu trebuie neapărat să aveți o pregătire în informatică pentru a intra în acest domeniu. La fel ca și alte domenii legate de date, veți găsi oameni din diverse medii și în acest sector.

Pentru a deveni inginer de date, ar trebui să înveți următoarele lucruri:

Algoritmi

Algoritmii sunt instrucțiuni pentru o serie de acțiuni care trebuie efectuate într-o anumită ordine. De obicei, algoritmii sunt independenți de limbajul de programare.

Aceasta înseamnă că puteți utiliza un algoritm, indiferent de limbajul de programare pe care îl utilizați.

În structurile de date, veți folosi algoritmi pentru următoarele sarcini:

• Găsirea unui articol într-o bază de date
• Inserarea unui articol într-o bază de date
• Sortarea articolelor într-o anumită ordine
• Ștergerea unui articol

Este un concept fundamental al ingineriei datelor. Așa că ar trebui să dedicați timp considerabil pentru a-l stăpâni.

Structuri de date

O structură de date este o modalitate de organizare a datelor pentru o mai bună gestionare. În timpul manipulării datelor, trebuie să le păstrați într-o ordine eficientă, astfel încât să le puteți accesa cu ușurință.

Structurile de date (cunoscute și ca baze de date) sunt de diferite tipuri. Va trebui să vă familiarizați cu fiecare dintre ele.

Unii dintre ei sunt:

• Matrice
• Morman
• Arborele binar
• Grafic
• Coadă
• Matrice

Odată ce vă familiarizați cu structurile de date de bază, puteți trece la structurile de date abstracte.

SQL

SQL înseamnă Structured Query Language). Este prezent pe piață încă din anii 70 și a devenit prima alegere pentru mulți dezvoltatori, ingineri și analiști.

Indiferent ce spune cineva, SQL este aici pentru a rămâne. Un inginer de date trebuie să cunoască acest limbaj.

Au existat zvonuri că SQL moare sau își pierde popularitatea, dar toate sunt false. SQL nu moare. Este unul dintre cele mai populare limbaje de programare printre profesioniștii de date.

De ce este SQL esențial și de ce atât de mulți profesioniști în domeniul datelor îl folosesc?

Ei bine, SQL este limbajul principal pe care îl folosește pentru a genera interogări către baza de date dintr-un program client. Cu alte cuvinte, permite serverelor dumneavoastră de baze de date să editeze și să stocheze date pe ele.

Fără SQL, nu puteți efectua aceste sarcini.

În plus, este folosit aproape peste tot, așa că învățarea lui vă va asigura că puteți lucra cu orice organizație necesară.

Python și Java (sau Scala)

Python este prezent peste tot. Este un must-have pentru orice pasionat de date. Este foarte popular datorită versatilității și ușurinței de lucru.

Puteți găsi o bibliotecă Python pentru orice sarcină pe care doriți să o efectuați. Java și Scala sunt la fel de esențiale pentru a învăța.

Asta pentru că majoritatea instrumentelor de stocare a datelor sunt scrise în aceste limbi, inclusiv Hadoop, HBase, Apache Spark și Apache Kafka.

Nu puteți folosi aceste instrumente fără a învăța aceste limbi. Vă va ajuta să înțelegeți cum funcționează aceste instrumente și ce puteți face cu ele.

Fiecare dintre aceste limbi are calitățile sale. Scala este rapid, Java este vast, iar Python este versatil.

Instrumente de date mari

Există instrumente populare în acest domeniu. Ei includ:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

Încearcă să înveți despre ei cât de mult poți. Învățarea despre aceste instrumente și tehnologii de date mari este necesară, deoarece fac ca sarcina de stocare și gestionare a datelor să fie mai ușoară.

De exemplu, profesioniștii folosesc Hadoop pentru a rezolva probleme legate de cantități mari de date și de colectare. Este un grup de soluții și cadre software open-source.

În mod similar, Spark vă oferă o interfață pentru programarea clusterelor.

Multe companii cer candidaților să fie familiarizați cu aceste instrumente.

Instrumentele pe care le-am menționat mai sus sunt cele mai populare în industria big data. Cu toate acestea, nu sunt singurele instrumente pe care inginerii de date le folosesc pentru sarcinile lor. Va trebui să înveți despre mai multe instrumente pe măsură ce aprofundezi subiectul.

Sisteme distribuite

Datele sunt prezente în clustere, care funcționează independent. Un cluster mare ar avea șanse mai mari de a dezvolta probleme în comparație cu unul mai mic datorită prezenței mai multor noduri membre.

Pentru a deveni inginer de date, va trebui să înveți despre clusterele de date și despre sistemele acestora.

De asemenea, va trebui să aflați despre diferitele tipuri de probleme cu care se confruntă grupurile de date și despre cum să le rezolvați.

Conducte de date

O conductă de date este o soluție software care creează o cale pentru fluxul de date și elimină mai mulți pași manuali din transferul de date de la un punct la altul.

Deși o conductă de date poate transfera date către depozitele de date, destinația nu trebuie să fie întotdeauna aceea.

De asemenea, puteți utiliza conducte de date pentru a transfera bucăți de date către aplicații.

În calitate de inginer de date, veți petrece mult timp în construirea și gestionarea conductelor de date. Conductele de date ajută la generarea de surse abundente de date, la stocarea datelor în cloud și la efectuarea analizei datelor.

Cum să înveți toate acestea?

Subiectele pe care le-am discutat în secțiunea anterioară au fost doar elementele fundamentale. Există multe secțiuni prezente în acest domeniu, inclusiv procesarea datelor în timp real și analiza datelor mari.

Pentru a deveni inginer de date, ar trebui să verificați certificarea noastră PG în inginerie Big Data .

Acest curs acoperă toate elementele de bază, în timp ce vă învață și despre conceptele avansate.

Indiferent dacă ești student sau profesionist, nu vei întâmpina nicio dificultate în timp ce studiezi acest curs.

Are următoarele avantaje:

• Peste 400 de ore de material de studiu
• BITS Statut de absolvenți Pilani
• Peste 7 studii de caz și proiecte
• Rezolvarea rapidă a îndoielilor

Dezvoltat cu BITS Pilani, acest curs vine și cu asistență pentru plasarea unui loc de muncă. Deci, nu vă confruntați cu dificultăți în a obține un loc de muncă ca inginer de date mai târziu.

De asemenea, veți ajunge să dezvoltați o rețea de profesioniști în Big Data cu ajutorul acestui curs.

Concluzie

Domeniul ingineriei datelor este mare. Și există o mare cerere pentru oameni calificați în acest domeniu. Este nevoie doar de un pas, așa că începeți călătoria de învățare astăzi.

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.