Как начать работу в мире дата-инженеров — часть 1

Спрос на квалифицированных инженеров по обработке данных и ученых зашкаливает. Сегодня организации имеют гораздо больше данных, чем десять лет назад, и эта куча только увеличивается с каждым мимолетным моментом. Имея так много данных, эти организации в основном застревают в затруднительном положении, когда дело доходит до поиска подходящего кандидата, которому можно доверить эти данные. Мы говорим об инженерах данных, да.
Существует острая нехватка квалифицированных инженеров по данным, но есть много возможностей для захвата. Например, простой поиск «Инженер данных» на Naukri.com выдаст вам более 5000 вакансий. Существует серьезный разрыв между спросом и предложением квалифицированных специалистов по данным, особенно инженеров данных.
Вот наша попытка помочь вам встать на правильный путь с первого дня. Это первая часть серии из двух частей, которая поможет вам правильно заложить основу для потенциального инженера данных.

Крайне важно знать, каковы ключевые роли инженера данных и чем они отличаются от ролей других специалистов по данным. Итак, эта часть даст вам представление о повседневной жизни дата-инженера с точки зрения работы, которую он выполняет.
Крайне важно знать, каковы ключевые роли инженера данных и чем они отличаются от ролей других специалистов по данным. Итак, эта часть даст вам представление о повседневной жизни дата-инженера с точки зрения работы, которую он выполняет.
Data Engineers: мифы против реальности

Чем занимается дата-инженер?

В идеале роль инженера по большим данным включает в себя создание систем, алгоритмов и процессов в зависимости от того, что спроектировал архитектор больших данных. Инженер по большим данным отвечает за разработку, поддержку тестирования и оценку решений для больших данных в организациях. Ожидается, что инженер по большим данным будет иметь практический опыт работы с технологиями на основе Hadoop и Hadoop, такими как MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive и т. д. Используя эти инструменты, инженер по большим данным разрабатывает крупномасштабные системы обработки данных. Инженер данных также должен уметь работать с решениями для хранения данных, а также с новейшими технологиями Not Only SQL.
В конце концов, инженер по большим данным — это просто инженер, работающий с большими данными. Таким образом, как и любой инженер-программист, инженер по работе с большими данными также должен иметь некоторое представление о жизненном цикле разработки программного обеспечения и концепциях разработки программного обеспечения. Эти инженерные концепции являются базовыми, и их должен знать любой инженер, независимо от того, работает он с большими данными или нет. Чаще всего новички пропускают концепции разработки программного обеспечения, и это мешает им позже, когда им приходится разрабатывать крупномасштабные решения для работы с большими данными.
Инженер по большим данным должен кодировать, поэтому рекомендуется иметь практический опыт объектно-ориентированного проектирования, кодирования и тестирования. Кроме того, практический опыт работы с инженерными платформами и крупномасштабными инфраструктурами данных имеет большое значение в карьере любого инженера данных. Как выдающийся инженер данных вы будете работать с десятками тысяч ГБ данных, и отсутствие знаний о том, как управлять такими крупномасштабными наборами данных, может оказаться серьезной ошибкой. Глубокое понимание и знание того, как работают алгоритмы, и способность оценивать их сложность наряду с построением высокопроизводительных алгоритмов также пригодятся в путешествии.
Нарушение данных и все такое, что теперь

Ежедневное столкновение с терабайтами или даже эксабайтами данных не должно пугать любого начинающего инженера по работе с большими данными. Чтобы разрабатывать масштабируемые, а также инновационные решения для больших данных, инженер больших данных должен обладать достаточными знаниями различных языков программирования и сценариев, таких как Java, C++, Ruby, Python и/или R. Также должны присутствовать экспертные знания в отношении различных (NoSQL или RDBMS), такие как MongoDB или Redis.
Системы, разработанные инженером данных, должны быть способны собирать, анализировать, управлять, анализировать и визуализировать большие наборы данных, чтобы превращать необработанные данные в полезные идеи. Кроме того, им также необходимо принять решение о своих потребностях в разработке аппаратного и программного обеспечения и работать над ними. Самое главное, чем занимается инженер по работе с большими данными, — это разработка прототипов и проверка концепций для выбранных решений.
Помимо того, что мы описали выше, есть и другие черты, которые неизменно присутствуют в любом успешном дата-инженере:

• Наслаждайтесь вызовами и ежедневным решением сложных, нестандартных задач.
• Обладая отличными коммуникативными навыками, инженеры данных действуют как посредники между заинтересованными сторонами организации и клиентами.
• Умение разрабатывать эффективные и надежные рабочие процессы ETL;
• Возможность работы в облаке
• Умение работать эффективно, работая в большом коллективе.

Чем отличается дата-инженер от специалиста по данным?

Несмотря на то, что между ролями всех специалистов по данным существует определенное совпадение, когда речь идет о навыках и обязанностях, эти две роли все больше разделяются на отдельные и специализированные роли.
Специалисты по данным больше сосредоточены на взаимодействии с данными, чем на создании или поддержке масштабируемых решений. От них часто требуется проведение исследований рынка и бизнес-операций на высоком уровне. Это исследование помогает в выявлении тенденций и отношений. Для этого они используют множество сложных машин и методов для взаимодействия с данными и воздействия на них.

Специалисты по данным, в отличие от инженеров данных, должны хорошо разбираться в машинном обучении и передовых статистических методах. Их работа заключается в том, чтобы брать необработанные данные и превращать их в полезный и понятный контент. Это недостижимо без помощи передовых математических моделей и алгоритмов. Эта информация часто используется в качестве источника анализа, чтобы сообщить заинтересованным сторонам «более общую картину».
Итак, что же отличает дата-инженеров от специалистов по обработке и анализу данных? Вообще говоря, основное отличие заключается в фокусе. В то время как Data Engineers сосредоточены на создании инфраструктуры и систем для генерации данных; Исследователи данных сосредотачиваются на расширенном математическом и статистическом анализе необработанных данных. Проще говоря, инженеры данных работают с данными, предоставленными специалистами по данным, и создают удобные в обслуживании системы для обработки этих данных и облегчения процесса анализа.
Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

Теперь пришло время сделать небольшой перерыв. К настоящему времени вы знаете, кем является Data Engineer, а кем он не является. Далее речь пойдет о различных инструментах, технологиях и навыках, которыми вам следует овладеть. Кроме того, мы рассмотрим некоторые сертификаты и курсы, которые помогут вам укрепить свое обучение, а также доверие к себе.
Ждите вторую часть!

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.