Как стать инженером данных? [6 установленных шагов, которым необходимо следовать]

Прежде чем будет построена фактическая модель, или данные очищены и подготовлены для исследования, или до того, как специалисты по данным начнут свою работу — именно здесь вступают в действие инженеры по данным. Бизнес, управляемый данными, должен иметь структуру для конвейера обработки данных; в противном случае это установка на провал.

Большинство людей, которые стремятся войти в мир науки о данных, хотят стать учеными данных, даже не осознавая роли инженера данных. Инженеры данных являются важной частью любого проекта по науке о данных, и спрос на них во всем мире растет в геометрической прогрессии.

Это руководство подробно расскажет вам, как стать успешным инженером данных. Итак, без лишних слов, давайте приступим к делу.

Источник

Что такое Data Engineering и кто такой Data Engineer?

Инжиниринг данных можно определить как сильно изменчивую, широкомасштабную область, основное внимание в которой уделяется созданию надежных механизмов или инфраструктуры для сбора данных.

Инженер данных — это тот, кто действует как привратник и посредник для беспрепятственного потока и хранения данных. Инженеры данных также несут ответственность за преобразование больших данных в полезную форму для дальнейшего анализа. Для этого преобразования им необходимо спроектировать, построить, установить, протестировать и поддерживать масштабируемые системы управления данными.

Читайте: Заработная плата инженера по обработке данных в Индии

Data Engineer против Data Scientist

По сути, инженер данных отвечает за разработку и поддержку различных архитектур, таких как базы данных и крупномасштабные системы обработки. Можно сказать, что инженер данных имеет дело с необработанными данными, заполненными человеческими или инструментальными ошибками. Эти данные часто не проверяются и не форматируются.

С другой стороны, специалист по данным должен очищать и систематизировать данные для анализа и прогнозирования. Данные, полученные дата-сайентистами, прошли первый этап очистки и обработки. Они должны обработать эти данные, чтобы передать их в алгоритмы машинного обучения для прогнозного и перспективного моделирования.

Инженер данных - Описание работы

Инженер данных в основном отвечает за решение следующих задач:

• Внедрение, проверка и проектирование программных систем.
• Извлечение данных из одного источника и загрузка их в другой с минимальными ошибками.
• Работа с несколькими языками сценариев и понимание нюансов для эффективного объединения систем.
• Поиск новых способов извлечения данных и использования существующих данных.
• Сотрудничество с другими членами команды, такими как архитекторы данных, аналитики данных и специалисты по данным, для создания надежных конвейеров данных и систем.

С учетом сказанного, давайте узнаем, как вы можете стать успешным инженером данных и получить работу своей мечты.

Шаги, чтобы стать инженером данных

1. Научитесь программировать

Прежде чем вы начнете работать с инструментами обработки данных, вы должны приобрести необходимый набор навыков. Чтобы стать успешным инженером данных, вам нужно освежить базовые навыки программирования.

Мир науки о данных в основном вращается вокруг двух технологий — Python и Scala. Поэтому вы должны знать, как писать сценарии, а также создавать программное обеспечение на Python.

Scala, с другой стороны, построена на прочном фундаменте функционального программирования. Он работает на JVM и поэтому совместим с другими библиотеками Java.

2. Получить глубокие знания базы данных .

Чтобы быть инженером данных, вы должны очень хорошо владеть языками и инструментами баз данных. Это одно из самых основных требований, если вы ищете работу для инженера данных. Вы должны знать, как собирать, хранить и запрашивать информацию из баз данных в режиме реального времени.

Источник

Некоторые из часто используемых баз данных:

– Базы данных SQL

- Базы данных NoSQL

– Постгрес SQL

– MySQL

– MSSQL

Вы должны получить глубокие знания по крайней мере об одной из баз данных, упомянутых выше.

3. Архитектура хранилища данных

Почти каждая организация требует наличия хранилища данных и опыта работы с ETL на роль инженера данных. Для хранения данных у нас есть такие инструменты, как Amazon Redshift, Microsoft Azure, Google BigQuery, Snowflake и т. д. Среди наиболее часто используемых инструментов ETL — Xplenty, AWS Glue, Alooma, Oracle Data Integrator и т. д.

4. Аналитика на базе Hadoop

Компании требуют глубокого понимания аналитики на основе Apache Hadoop, когда вы подаете заявку на должность инженера данных. Следовательно, вы должны знать, как работать с Hbase, Hive или Mapreduce, чтобы эффективно выполнять работу своей мечты инженера данных.

5. Базовое понимание машинного обучения

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность учиться без явного программирования. Язык Python часто используется для разработки алгоритмов машинного обучения.

Источник

Чтобы получить конкурентное преимущество, вы должны иметь базовые знания о различных алгоритмах машинного обучения. Это поможет вам в создании эффективных конвейеров для сбора и генерации данных.

6. Знакомство с использованием различных операционных систем

Каждая отрасль использует свою операционную систему в зависимости от своих потребностей и предпочтений. Некоторым нравится работать в Windows, а другие предпочитают Unix и Linux. Однако, что касается обработки данных, Unix и Linux входят в число широко используемых операционных систем.

Поэтому начинающий инженер данных должен знать, как использовать хотя бы одну из этих операционных систем.

Читайте также: Машинное обучение против глубокого обучения

Получить профессиональный сертификат

Стать дата-инженером не так уж и легко, особенно если вы новичок в мире технологий. Чтобы получить высокооплачиваемую работу по обработке данных, требуется сильное и глубокое знание инструментов, технологий и трудовой этики.

Наличие профессионального сертификата в вашем портфолио даст вам конкурентное преимущество на рынке, а также повысит ваши шансы получить работу вашей мечты в компании вашей мечты.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.