Cum să începeți în lumea inginerilor de date – Partea 1

Cererea de ingineri de date și oameni de știință calificați este în creștere. Organizațiile de astăzi au mult mai multe date decât aveau cu un deceniu în urmă și această grămadă crește doar cu fiecare moment trecător. Cu atât de multe date, aceste organizații sunt în mare parte blocate când vine vorba de găsirea candidatului potrivit pentru a avea încredere în aceste date. Vorbim de ingineri de date, da.
Există o lipsă gravă de ingineri de date calificați, dar există multe oportunități de luat. De exemplu, o simplă căutare a „Inginer de date” pe Naukri.com va afișa în fața dvs. mai mult de 5.000 de locuri de muncă. Există un decalaj sever între cererea și oferta de profesioniști calificați în date, și în special de ingineri de date.
Iată încercarea noastră de a vă ajuta să mergeți pe drumul cel bun din prima zi. Aceasta este prima parte a unei serii din două părți pentru a vă ajuta să vă stabiliți corect fundația pentru un potențial inginer de date.

Este esențial să știm care sunt rolurile cheie ale unui inginer de date și cum diferă ele de rolurile altor profesioniști de date. Așadar, această parte vă va oferi o prezentare a vieții de zi cu zi a unui inginer de date în ceea ce privește munca pe care o desfășoară.
Este esențial să știm care sunt rolurile cheie ale unui inginer de date și cum diferă ele de rolurile altor profesioniști de date. Așadar, această parte vă va oferi o prezentare a vieții de zi cu zi a unui inginer de date în ceea ce privește munca pe care o desfășoară.
Ingineri de date: mituri vs. realități

Ce face un inginer de date?

În mod ideal, rolul unui Big Data Engineer include sisteme de construcție, algoritmi și procese, în funcție de ceea ce a proiectat Big Data Architect. Un inginer Big Data este responsabil pentru dezvoltarea, menținerea testării și evaluarea soluțiilor Big Data în cadrul organizațiilor. Se așteaptă ca un inginer Big Data să fie practic cu Hadoop și tehnologii bazate pe Hadoop, cum ar fi MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive etc. Folosind aceste instrumente, un inginer Big Data dezvoltă sisteme de procesare a datelor la scară largă. Un inginer de date ar trebui să poată lucra, de asemenea, cu soluții de depozitare de date, precum și cu cele mai recente tehnologii Not Only SQL.
La sfârșitul zilei, un inginer Big Data este doar un inginer care lucrează la Big Data. Așadar, ca orice inginer de software, și un inginer de Big Data este de așteptat să înțeleagă destul de mult ciclul de viață al dezvoltării software și conceptele de inginerie software. Aceste concepte de inginerie sunt de bază și trebuie să le cunoască pentru orice inginer, Big Data sau nu. De cele mai multe ori, începătorii au tendința de a sări peste conceptele de inginerie software, iar asta îi doare mai târziu atunci când vor dezvolta soluții de Big Data la scară largă.
Un inginer Big Data trebuie să codifice și, prin urmare, se recomandă să aibă o experiență practică cu modele de proiectare, codare și testare orientate pe obiecte. De asemenea, a fi practic cu platformele de inginerie și infrastructurile de date la scară largă reprezintă un drum lung în cariera oricărui inginer de date. În calitate de inginer de date proeminent, veți lucra cu zeci de mii de GB de date și o lipsă de cunoștințe despre cum să gestionați astfel de seturi de date la scară largă s-ar putea dovedi a fi o capcană majoră. O înțelegere și cunoaștere aprofundată a modului în care funcționează algoritmii și capacitatea de a le evalua complexitățile împreună cu construirea de algoritmi de înaltă performanță sunt, de asemenea, utile în timpul călătoriei.
Încălcarea datelor și toate astea, acum ce

Confruntarea zilnică cu terabytes sau chiar exaocteți de date nu ar trebui să fie o sursă de teamă pentru niciun inginer în devenire Big Data. Pentru a dezvolta soluții de big data scalabile și inovatoare, un inginer Big Data ar trebui să aibă cunoștințe suficiente despre diferite limbaje de programare și scripting precum Java, C++, Ruby, Python și/sau R. De asemenea, ar trebui să existe cunoștințe de specialitate cu privire la diferite (NoSQL sau RDBMS) baze de date precum MongoDB sau Redis.
Sistemele dezvoltate de un inginer de date ar trebui să fie capabile să colecteze, să parseze, să gestioneze, să analizeze și să vizualizeze seturi mari de date pentru a transforma datele brute în informații utile. Mai mult, ei trebuie să decidă asupra nevoilor lor de design hardware și software și să lucreze la același lucru. Cel mai important lucru pe care îl face un inginer Big Data este să dezvolte prototipuri și dovezi de concepte pentru soluțiile selectate.
În afară de ceea ce am descris mai sus, există și alte trăsături care se găsesc invariabil în orice inginer de date de succes:

• Să te bucuri de provocări și să rezolvi zilnic probleme complexe, neobișnuite.
• Având abilități excelente de comunicare, deoarece inginerii de date acționează ca intermediari între părțile interesate ale organizației și clienți.
• Competență în proiectarea fluxurilor de lucru ETL eficiente și robuste;
• Abilitatea de a lucra în cloud
• Abilitatea de a lucra eficient în timp ce colaborează cu o echipă mare.

Cum diferă un inginer de date de un om de știință de date?

Deși există o anumită suprapunere între rolurile tuturor profesioniștilor de date când vine vorba de competențe și responsabilități, aceste două roluri sunt din ce în ce mai separate în roluri distincte și specializate,
Oamenii de știință de date se concentrează mai mult pe interacțiunea cu datele decât pe construirea sau menținerea soluțiilor scalabile. Aceștia sunt adesea obligați să efectueze cercetări de piață și operațiuni de afaceri la nivel înalt. Această cercetare ajută la identificarea tendințelor și a relațiilor. Pentru același lucru, ei folosesc o varietate de mașini și metode sofisticate pentru a interacționa și a acționa asupra datelor.

Oamenii de știință de date, spre deosebire de inginerii de date, ar trebui să cunoască bine învățarea automată și tehnicile statistice avansate. Munca lor se bazează pe preluarea datelor brute și transformarea acestora în conținut ușor de înțeles. Acest lucru nu este atins fără ajutorul unor modele și algoritmi matematici avansați. Aceste informații sunt adesea folosite ca sursă de analiză pentru a prezenta „imaginea de ansamblu” părților interesate.
Deci, per total, ce îi face pe inginerii de date diferiți de oamenii de știință ai datelor? În general, diferența principală este aceea de focalizare. În timp ce inginerii de date se concentrează pe construirea infrastructurii și sistemelor pentru generarea de date; Oamenii de știință se concentrează pe analiza matematică și statistică avansată a datelor brute. Pentru a spune chiar și simplu, inginerii de date lucrează cu datele furnizate de cercetătorii de date și construiesc sisteme care pot fi întreținute pentru a digera acele date și a facilita procesul de analiză.
Cine este un Data Scientist, un Data Analyst și un Data Engineer?

Acum este timpul să luăm o mică pauză. Până acum, știți ce este un inginer de date și ce nu este. În plus, vom vorbi despre diversele instrumente, tehnologii și abilități pe care ar trebui să le stăpâniți. De asemenea, vom analiza câteva certificări și cursuri care vă vor ajuta să vă consolidați învățarea, precum și credibilitatea.
Rămâneți pe fază pentru partea a doua!

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.