Cum să-ți dezvolți abilitățile de inginerie a datelor și să devii profesionist

Publicat: 2022-10-20

Rolul de inginer de date câștigă din ce în ce mai multă acțiune în ecosistemul științei datelor. Raportul DICE Tech Job Report 2020 a dezvăluit că Data Engineer a fost cariera tehnologică cu cea mai rapidă creștere. În plus, postul a fost clasat pe locul 15 printre cele mai remarcabile locuri de muncă emergente în Raportul LinkedIn privind locurile de muncă emergente din 2020, cu o creștere a angajărilor de 35% din 2015.

Te-ai gândit să devii inginer de date? Suntem aici pentru a vă ajuta. Scopul nostru în acest blog este să explicăm ce face un inginer de date și de ce este o carieră atât de grozavă astăzi. De asemenea, vom discuta despre abilitățile și calificările cerute de obicei inginerilor de date.

Ingineria datelor - 101

Inginerii de date ai unei organizații pun bazele pentru achiziționarea, stocarea, transformarea și gestionarea datelor. Responsabilitățile lor includ proiectarea, crearea și menținerea arhitecturilor de baze de date și a sistemelor de procesare a datelor, dezvoltarea modelelor de învățare automată, analiză, vizualizare și procesare continuă, fără întreruperi, sigură și eficientă a datelor.

Cu alte cuvinte, rolul inginerilor de date în știința datelor este de a reduce decalajul dintre pozițiile tradiționale din știința datelor și dezvoltatorii de software și aplicații.

Fluxurile de lucru tradiționale ale științei datelor încep cu colectarea și stocarea datelor, care este responsabilitatea inginerilor de date. Alți specialiști în știința datelor, cum ar fi analiștii de date și oamenii de știință, pot folosi volume mari de date colectate din mai multe surse.

Pe de o parte, acest lucru necesită crearea și menținerea unor infrastructuri de date scalabile, care sunt foarte disponibile, performante și capabile să integreze noi tehnologii. Un inginer de date trebuie, de asemenea, să monitorizeze starea și mișcarea datelor prin aceste sisteme.

Abilitățile necesare pentru a deveni inginer profesionist de date

Pentru a-și aborda sarcinile extrem de complexe, inginerii de date au nevoie de o gamă largă de abilități tehnice. Nu este ușor să compilați o listă completă de abilități și cunoștințe necesare pentru succesul într-un rol de inginerie a datelor, deoarece ecosistemul științei datelor evoluează în mod constant.

Prin urmare, inginerii de date trebuie să învețe constant să fie la curent cu progresele tehnologice. Acestea fiind spuse, iată câteva abilități de care ar beneficia orice inginer de date.

Managementul bazei de date

Inginerii de date își petrec o parte semnificativă a zilei colectând, stocând, transferând, curățând sau consultând baze de date. Prin urmare, o bună înțelegere a gestionării bazelor de date este esențială pentru inginerii de date.

Pentru a realiza acest lucru, trebuie să cunoașteți fluent SQL (Structured Query Language), limba principală pentru interacțiunea cu bazele de date și trebuie să aveți experiență în MySQL, SQL Server și PostgreSQL, care sunt printre cele mai populare dialecte SQL.

Pe lângă bazele de date relaționale, inginerii de date trebuie să cunoască despre bazele de date NoSQL („Nu numai SQL”), care sunt adoptate rapid pentru Big Data și aplicațiile în timp real. Prin urmare, inginerilor de date li se recomandă să înțeleagă cel puțin diferitele tipuri de baze de date NoSQL și cazurile de utilizare ale acestora.

Programare

La fel ca și alte roluri din știința datelor, inginerii de date trebuie să fie competenți în codificare. O gamă largă de sarcini pot fi efectuate de către inginerii de date folosind diferite limbaje de programare în afară de SQL. Python este, fără îndoială, unul dintre cele mai bune limbaje de programare pentru ingineria datelor.

Efectuarea de joburi ETL și scrierea conductelor de date este ușoară cu Python, o lingua franca în știința datelor. Pe lângă integrarea excelentă cu instrumentele de inginerie a datelor, Python permite accesul ușor la cadrele Apache Airflow și Spark.

Java Virtual Machine este o platformă populară pentru rularea acestor cadre open-source, așa că Scala și Java sunt alte limbaje de programare pe care ați dori să le învățați.

Stăpânirea sistemelor distribuite

Știința datelor s-a bazat din ce în ce mai mult pe cadre de calcul distribuite în ultimii ani. Aceste medii de calcul folosesc mai multe computere (numite și clustere) într-o rețea pentru a distribui diferite componente.

Un sistem distribuit funcționează prin împărțirea volumului de lucru în cluster și coordonând eforturile pentru a finaliza munca cât mai rapid și eficient posibil. Unele dintre cele mai impresionante aplicații Big Data se bazează pe cadre de calcul distribuite, cum ar fi Apache Hadoop și Apache Spark.

Oricine aspiră să lucreze în ingineria datelor trebuie să fie familiarizat cu unul dintre aceste cadre. Dacă doriți să aflați mai multe despre companiile de inginerie a datelor, consultați această listă de afaceri.

Familiaritate cu cloud computing

Știința datelor se concentrează din ce în ce mai mult pe cloud computing. A existat o schimbare rapidă către soluții bazate pe cloud, pe măsură ce cererea pentru acestea crește. În zilele noastre, una dintre responsabilitățile principale ale unui inginer de date este conectarea sistemelor de afaceri ale unei companii la cloud.

În lumea de astăzi bazată pe cloud, totul, de la lanțul de aprovizionare a datelor până la procesarea datelor, poate fi realizat în Cloud, cu servicii precum Google Cloud, Azure și Amazon Web Services (AWS).

Pentru a fi un inginer de date eficient, trebuie să înțelegeți serviciile cloud, avantajele și dezavantajele lor și modul în care acestea pot fi aplicate proiectelor Big Data. Majoritatea oamenilor sunt familiarizați cu AWS și Azure, deoarece sunt cele mai utilizate platforme.

Utilizarea tehnologiilor ETL pentru a crea conducte de date

Crearea conductelor de date cu tehnologii ETL și cadre de orchestrare este una dintre sarcinile principale ale inginerilor de date. Deși multe tehnologii pot fi enumerate în această secțiune, inginerul de date ar trebui să fie cel puțin familiarizat cu două dintre cele mai cunoscute: Apache NiFi și Airflow.

Cadrul Airflow le permite inginerilor de date să planifice, să genereze și să urmărească conductele de date. Este efectiv un instrument de orchestrare. Când vine vorba de un proces ETL de bază, repetabil pentru date mari, NiFi este soluția perfectă.

Procesarea în flux a datelor în timp real

Aplicațiile de știință a datelor care utilizează date în timp real sunt printre cele mai inovatoare. În consecință, candidații familiarizați cu cadrele de procesare a fluxului sunt la mare căutare. Instrumentele de procesare a streamingului, cum ar fi Kafka Streams, Flink sau Spark Streaming, sunt opțiuni excelente pentru inginerii de date dornici să-și avanseze cariera.

Cunoașterea scriptului și a comenzilor Shell

Majoritatea sarcinilor și rutinelor din Cloud și din alte cadre și instrumente Big Data sunt executate cu comenzi și scripturi shell. Inginerii de date trebuie să fie confortabil folosind terminalul pentru a naviga prin sistem, a rula comenzi și a edita fișiere.

Soft Skills

În cele din urmă, inginerii de date trebuie să posede abilități de comunicare pentru a lucra peste granițele departamentelor și pentru a înțelege nevoile liderilor de afaceri, analiștilor de date și oamenilor de știință de date. Poate fi necesar ca inginerii de date să dezvolte tablouri de bord, rapoarte și alte elemente vizuale pentru a comunica cu părțile interesate din organizațiile lor.

Concluzie

Profesioniștii aspiranți ai datelor pot alege dintre multe căi de carieră interesante în știința datelor, inclusiv ingineria datelor. Dacă sunteți hotărât să deveniți inginer de date, dar nu sunteți sigur de unde să începeți, sperăm că acest articol v-a dat o idee despre cunoștințele practice specifice de care aveți nevoie pentru a reuși.