Как стать инженером по большим данным [Полное руководство 2022]

Вам интересно, как компании используют данные, которые они собирают? почему это имеет значение?

Как они преобразуют собранные данные в полезную информацию? Как они разрабатывают решения для использования этих данных?

Если такие вопросы вызывают у вас любопытство, то вас, несомненно, заинтересует область инженерии больших данных.

Это обширная область с ярким размахом в Индии, которая охватывает сбор данных, обработку данных и многие другие области.

В этой статье мы обсудим область инженерии данных и поможем вам узнать, как стать инженером больших данных.

Готовый? Давайте начнем.

Что такое инженерия данных?

Инжиниринг данных — это отрасль науки о данных, которая фокусируется на практическом применении анализа и сбора данных.

Как и другие отрасли инженерии, инженерия данных занимается применением науки о данных в реальном мире.

Инжиниринг данных не связан с экспериментальным дизайном. Он больше ориентирован на разработку систем для улучшения потока и доступа к информации.

В чем разница между Data Engineer и Data Scientist?

Специалисты по данным разрабатывают решения, а инженеры по данным создают системы для их реализации.

Это самое существенное различие между ними. Специалисты по данным работают над абстрактными задачами, а инженеры данных работают над практическими проектами.

Оба они важны. Без специалиста по обработке данных инженеру не с чем было бы работать.

Точно так же без инженера данных работа специалистов по данным не имела бы никакой ценности. От решения бизнес-задач до преобразования кода в проект инженеры данных выполняют множество ценных задач.

Что делает инженер данных?

Инженер данных должен разрабатывать и поддерживать архитектуру данных (например, базу данных). Они следят за сбором данных и преобразованием необработанных данных в пригодные для использования данные.

Без дата-инженера вы не сможете собирать данные. Компании требуют, чтобы их инженеры данных были знакомы с SQL, Java, AWS, Scala и т. д.

Инженерия данных требует опыта в разработке бэкэнда или программировании.

Если вы инженер данных, вам придется управлять сбором данных и обрабатывать их хранение, а также обрабатывать их для дальнейшего использования.

Вот некоторые из навыков, которые компании ищут в дата-инженерах:

• Знание Java
• Структурирование данных
• Большие данные (Hadoop и Kafka)

Требования могут варьироваться в основном в зависимости от компании. Некоторым компаниям вообще не требуется большого объема обработки данных, в то время как некоторым (ИТ-гигантам) требуется несколько приложений инженеров данных.

Как стать инженером данных

Чтобы стать инженером данных, вам необходимо ознакомиться со всеми его концепциями.

Инженерия данных состоит из сбора, управления и обработки данных. В то время как специалисты по данным являются экспертами в области математики и статистики, инженеры данных являются экспертами в области компьютерных наук и программирования.

Тем не менее, вам не обязательно иметь опыт работы в области компьютерных наук, чтобы войти в эту область. Как и в других областях, связанных с данными, в этом секторе вы также найдете людей с разным опытом.

Чтобы стать дата-инженером, вы должны изучить следующие вещи:

Алгоритмы

Алгоритмы — это инструкции для серии действий, которые необходимо выполнить в определенном порядке. Обычно алгоритмы не зависят от языка программирования.

Это означает, что вы можете использовать алгоритм независимо от используемого языка программирования.

В структурах данных вы будете использовать алгоритмы для следующих задач:

• Поиск элемента в базе данных
• Вставка элемента в базу данных
• Сортировка предметов в определенном порядке
• Удаление элемента

Это фундаментальная концепция инженерии данных. Таким образом, вы должны потратить значительное время на его освоение.

Структуры данных

Структура данных — это способ организации данных для лучшего управления. При работе с данными вы должны поддерживать их в эффективном порядке, чтобы вы могли легко получить к ним доступ.

Структуры данных (также известные как базы данных) бывают разных типов. Вам предстоит ознакомиться с каждым из них.

Некоторые из них:

• Множество
• куча
• Бинарное дерево
• График
• Очередь
• Матрица

Как только вы познакомитесь с базовыми структурами данных, вы сможете перейти к абстрактным структурам данных.

SQL

SQL расшифровывается как язык структурированных запросов). Он присутствует на рынке с 70-х годов и стал первым выбором для многих разработчиков, инженеров и аналитиков.

Кто бы что ни говорил, SQL никуда не денется. Data Engineer должен знать этот язык.

Ходили слухи, что SQL умирает или теряет популярность, но все они фальшивые. SQL не умирает. Это один из самых популярных языков программирования среди специалистов по работе с данными.

Почему SQL так важен и почему так много специалистов по данным используют его?

Что ж, SQL — это основной язык, который используется для генерации запросов к базе данных из клиентской программы. Другими словами, он позволяет вашим серверам баз данных редактировать и хранить на них данные.

Без SQL вы не сможете выполнять эти задачи.

Более того, он используется практически повсеместно, поэтому его изучение поможет вам работать с любой требуемой организацией.

Python и Java (или Scala)

Питон присутствует везде. Это необходимо для любого энтузиаста данных. Он широко популярен из-за своей универсальности и простоты в работе.

Вы можете найти библиотеку Python для любой задачи, которую хотите выполнить. Java и Scala одинаково важны для изучения.

Это связано с тем, что большинство инструментов для хранения данных, включая Hadoop, HBase, Apache Spark и Apache Kafka, написаны на этих языках.

Вы не сможете использовать эти инструменты, не изучив эти языки. Это поможет вам понять, как работают эти инструменты и что вы можете с ними делать.

Каждый из этих языков имеет свои особенности. Scala работает быстро, Java обширна, а Python универсален.

Инструменты больших данных

Есть инструменты, популярные в этой области. Они включают:

• Апач Хадуп
• Апач Спарк
• Апач Кафка

Постарайтесь узнать о них как можно больше. Изучение этих инструментов и технологий для работы с большими данными необходимо, поскольку они упрощают задачу хранения данных и управления ими.

Например, профессионалы используют Hadoop для решения проблем, связанных с огромными объемами данных и сбором. Это группа программных решений и фреймворков с открытым исходным кодом.

Точно так же Spark предоставляет вам интерфейс для программирования кластеров.

Многие компании требуют, чтобы кандидаты были знакомы с этими инструментами.

Упомянутые выше инструменты являются наиболее популярными в индустрии больших данных. Однако они не единственные инструменты, которые инженеры данных используют для своих задач. По мере углубления в предмет вам нужно будет узнать о других инструментах.

Распределенные системы

Данные представлены в кластерах, которые функционируют независимо. Большой кластер будет иметь более высокую вероятность возникновения проблем по сравнению с меньшим из-за наличия большего количества узлов-членов.

Чтобы стать инженером данных, вам нужно будет узнать о кластерах данных и их системах.

Вам также придется узнать о различных проблемах, с которыми сталкиваются кластеры данных, и о том, как их решить.

Конвейеры данных

Конвейер данных — это программное решение, которое создает путь для потока данных и устраняет множество ручных операций при передаче данных из одной точки в другую.

Хотя конвейер данных может передавать данные в хранилища данных, назначение не всегда должно быть таковым.

Вы также можете использовать конвейеры данных для передачи фрагментов данных в приложения.

Как инженер данных, вы будете тратить много времени на создание конвейеров данных и управление ими. Конвейеры данных помогают создавать обширные источники данных, хранить данные в облаке и выполнять анализ данных.

Как всему этому научиться?

Темы, которые мы обсуждали в предыдущем разделе, были лишь основами. В этой области представлено множество разделов, включая обработку данных в реальном времени и аналитику больших данных.

Чтобы стать инженером данных, вы должны пройти нашу сертификацию PG в области разработки больших данных .

Этот курс охватывает все основы, а также обучает вас продвинутым концепциям.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом или работающим специалистом, вы не столкнетесь с какими-либо трудностями при изучении этого курса.

Он имеет следующие преимущества:

• Более 400 часов учебного материала
• Статус выпускника BITS Pilani
• Более 7 кейсов и проектов
• Быстрое разрешение сомнений

Этот курс, разработанный совместно с BITS Pilani, также включает помощь в трудоустройстве. Таким образом, вы не столкнетесь с какими-либо трудностями при устройстве на работу дата-инженера в дальнейшем.

С помощью этого курса вы также сможете создать сеть профессионалов в области больших данных.

Заключение

Область инженерии данных велика. И есть большой спрос на специалистов в этой области. Все, что требуется, — это один шаг, так что начните свое обучение сегодня.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.