Как развить свои навыки работы с данными и стать профессионалом

Опубликовано: 2022-10-20

Роль инженера данных набирает все большую популярность в экосистеме науки о данных. Отчет DICE о технических вакансиях за 2020 год показал, что инженер данных был самой быстрорастущей технической карьерой. Кроме того, эта вакансия заняла 15-е место среди самых выдающихся новых вакансий в отчете LinkedIn о новых вакансиях за 2020 год, при этом количество наймов увеличилось на 35% с 2015 года.

Вы не думали стать дата-инженером? Мы здесь, чтобы помочь. Наша цель в этом блоге — объяснить, чем занимается дата-инженер и почему сегодня это такая замечательная карьера. Кроме того, мы обсудим навыки и квалификацию, обычно требуемые от дата-инженеров.

Инжиниринг данных — 101

Инженеры данных организации закладывают основу для сбора, хранения, преобразования и управления данными. В их обязанности входит проектирование, создание и обслуживание архитектур баз данных и систем обработки данных, разработка моделей машинного обучения, анализ, визуализация и непрерывная, бесшовная, безопасная и эффективная обработка данных.

Другими словами, роль инженеров данных в науке о данных состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между традиционными позициями в области науки о данных и разработчиками программного обеспечения и приложений.

Традиционные рабочие процессы в области науки о данных начинаются со сбора и хранения данных, за которые отвечают инженеры по данным. Другие специалисты по науке о данных, такие как аналитики данных и ученые, могут использовать большие объемы данных, собранных из многих источников.

С одной стороны, это требует создания и обслуживания масштабируемых инфраструктур данных, обладающих высокой доступностью, производительностью и способных интегрировать новые технологии. Инженер данных также должен следить за состоянием и движением данных через эти системы.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать профессиональным инженером данных

Для решения очень сложных задач дата-инженерам необходим широкий спектр технических навыков. Нелегко составить полный список навыков и знаний, необходимых для успеха в роли инженера данных, поскольку экосистема науки о данных постоянно развивается.

Поэтому инженеры данных должны постоянно учиться, чтобы оставаться в курсе технологических достижений. Тем не менее, вот некоторые навыки, которые пригодятся любому инженеру данных.

Управление базами данных

Инженеры данных проводят значительную часть своего дня за сбором, хранением, передачей, очисткой или консультацией по базам данных. Таким образом, инженерам данных необходимо хорошее понимание управления базами данных.

Для этого вам необходимо свободно владеть SQL (языком структурированных запросов), основным языком взаимодействия с базами данных, а также иметь опыт работы с MySQL, SQL Server и PostgreSQL, которые являются одними из самых популярных диалектов SQL.

Помимо реляционных баз данных, инженеры данных должны знать о базах данных NoSQL («не только SQL»), которые быстро внедряются для работы с большими данными и приложениями реального времени. Поэтому инженерам данных рекомендуется, по крайней мере, понимать различные типы баз данных NoSQL и варианты их использования.

Программирование

Как и другие роли в науке о данных, инженеры данных должны уметь кодировать. Инженеры данных могут выполнять широкий спектр задач, используя различные языки программирования, помимо SQL. Python, несомненно, является одним из лучших языков программирования для обработки данных.

Выполнять задания ETL и писать конвейеры данных легко с помощью Python, языка общения в науке о данных. Помимо отличной интеграции с инструментами обработки данных, Python обеспечивает легкий доступ к платформам Apache Airflow и Spark.

Виртуальная машина Java — это популярная платформа для запуска этих сред с открытым исходным кодом, поэтому Scala и Java — это другие языки программирования, которые вы, возможно, захотите изучить.

Мастерство распределенных систем

В последние годы наука о данных все больше полагается на распределенные вычислительные среды. Эти вычислительные среды используют несколько компьютеров (также называемых кластерами) в сети для распределения различных компонентов.

Распределенная система работает, распределяя рабочую нагрузку по кластеру и координируя усилия для максимально быстрого и эффективного выполнения работы. Некоторые из наиболее впечатляющих приложений для работы с большими данными основаны на распределенных вычислительных средах, таких как Apache Hadoop и Apache Spark.

Любой, кто стремится работать в области обработки данных, должен быть знаком с одной из этих платформ. Если вы хотите узнать больше о компаниях, занимающихся инжинирингом данных, ознакомьтесь с этим бизнес-листингом.

Знакомство с облачными вычислениями

Наука о данных все больше ориентируется на облачные вычисления. Произошел быстрый переход к облачным решениям по мере роста спроса на них. В настоящее время одной из основных обязанностей инженера по обработке данных является подключение бизнес-систем компании к облаку.

В современном облачном мире все, от цепочки поставок данных до обработки данных, может выполняться в облаке с помощью таких сервисов, как Google Cloud, Azure и Amazon Web Services (AWS).

Чтобы быть эффективным дата-инженером, нужно понимать облачные сервисы, их преимущества и недостатки, а также то, как их можно применять в проектах с большими данными. Большинство людей знакомы с AWS и Azure, поскольку они являются наиболее широко используемыми платформами.

Использование технологий ETL для создания конвейеров данных

Создание конвейеров данных с использованием технологий ETL и сред оркестровки — одна из основных обязанностей инженеров данных. Хотя в этом разделе можно перечислить множество технологий, инженер данных должен быть знаком как минимум с двумя наиболее известными из них: Apache NiFi и Airflow.

Платформа Airflow позволяет инженерам данных планировать, генерировать и отслеживать конвейеры данных. Это эффективный инструмент оркестровки. Когда дело доходит до базового повторяемого процесса ETL для больших данных, NiFi — идеальное решение.

Потоковая обработка данных в реальном времени

Приложения для обработки данных, использующие данные в реальном времени, являются одними из самых инновационных. Следовательно, кандидаты, знакомые со структурами потоковой обработки, пользуются большим спросом. Инструменты потоковой обработки, такие как Kafka Streams, Flink или Spark Streaming, являются отличным вариантом для инженеров данных, стремящихся к развитию своей карьеры.

Знание сценариев и команд оболочки

Большинство задач и подпрограмм в облаке и других средах и инструментах для работы с большими данными выполняются с помощью команд оболочки и сценариев. Инженерам данных должно быть удобно пользоваться терминалом для навигации по системе, выполнения команд и редактирования файлов.

Мягкие навыки

Наконец, инженеры данных должны обладать коммуникативными навыками, чтобы работать за пределами отдела и понимать потребности бизнес-лидеров, аналитиков данных и специалистов по данным. Инженерам данных может потребоваться разработать информационные панели, отчеты и другие визуальные элементы для общения с заинтересованными сторонами в их конкретных организациях.

Вывод

Начинающие специалисты по данным могут выбирать из множества захватывающих карьерных путей в науке о данных, включая разработку данных. Если вы полны решимости стать инженером данных, но не знаете, с чего начать, мы надеемся, что эта статья дала вам некоторое представление о конкретных практических знаниях, необходимых для достижения успеха.