Wie Sie Ihre Data-Engineering-Fähigkeiten entwickeln und ein Profi werden

Veröffentlicht: 2022-10-20

Die Rolle des Data Engineer gewinnt innerhalb des Data-Science-Ökosystems immer mehr an Bedeutung. Der Tech Job Report 2020 von DICE enthüllte, dass Data Engineer die am schnellsten wachsende Tech-Karriere war. Darüber hinaus wurde der Job im LinkedIn Emerging Jobs Report von 2020 auf Platz 15 der herausragendsten aufstrebenden Jobs eingestuft, mit einem Anstieg der Einstellungen von 35 % seit 2015.

Haben Sie darüber nachgedacht, Data Engineer zu werden? Wir sind hier um zu helfen. Unser Ziel in diesem Blog ist es, zu erklären, was ein Dateningenieur tut und warum es heute ein so großartiger Karriereweg ist. Außerdem werden wir die Fähigkeiten und Qualifikationen besprechen, die typischerweise von Data Engineers verlangt werden.

Datentechnik – 101

Die Dateningenieure eines Unternehmens legen die Grundlage für das Erfassen, Speichern, Transformieren und Verwalten von Daten. Zu ihren Aufgaben gehören das Entwerfen, Erstellen und Warten von Datenbankarchitekturen und Datenverarbeitungssystemen, die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, Analyse, Visualisierung und kontinuierliche, nahtlose, sichere und effektive Datenverarbeitung.

Mit anderen Worten, die Rolle von Data Engineers in der Data Science besteht darin, die Lücke zwischen traditionellen Data-Science-Positionen und Software- und Anwendungsentwicklern zu schließen.

Herkömmliche Data-Science-Workflows beginnen mit der Erfassung und Speicherung von Daten, für die Data Engineers verantwortlich sind. Andere Data-Science-Spezialisten wie Datenanalysten und Wissenschaftler können große Datenmengen verwenden, die aus vielen Quellen gesammelt wurden.

Dies erfordert einerseits die Schaffung und Wartung skalierbarer Dateninfrastrukturen, die hochverfügbar, performant und in der Lage sind, neue Technologien zu integrieren. Ein Datentechniker muss auch den Status und die Bewegung von Daten durch diese Systeme überwachen.

Erforderliche Fähigkeiten, um ein professioneller Dateningenieur zu werden

Um ihre hochkomplexen Aufgaben zu bewältigen, benötigen Dateningenieure ein breites Spektrum an technischen Fähigkeiten. Es ist nicht einfach, eine vollständige Liste der Fähigkeiten und Kenntnisse zusammenzustellen, die für den Erfolg in einer Data-Engineering-Rolle erforderlich sind, da sich das Data-Science-Ökosystem ständig weiterentwickelt.

Daher müssen Dateningenieure ständig lernen, mit technologischen Fortschritten Schritt zu halten. Hier sind einige Fähigkeiten, von denen jeder Dateningenieur profitieren würde.

Datenbankmanagement

Dateningenieure verbringen einen erheblichen Teil ihres Tages damit, Datenbanken zu sammeln, zu speichern, zu übertragen, zu bereinigen oder zu konsultieren. Daher ist ein gutes Verständnis des Datenbankmanagements für Data Engineers unerlässlich.

Um dies zu erreichen, müssen Sie SQL (Structured Query Language), die Hauptsprache für die Interaktion mit Datenbanken, fließend beherrschen, und Sie müssen über Kenntnisse in MySQL, SQL Server und PostgreSQL verfügen, die zu den beliebtesten SQL-Dialekten gehören.

Neben relationalen Datenbanken müssen Dateningenieure über NoSQL-Datenbanken („Not only SQL“) Bescheid wissen, die schnell für Big Data und Echtzeitanwendungen übernommen werden. Dateningenieuren wird daher empfohlen, zumindest die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken und ihre Anwendungsfälle zu verstehen.

Programmierung

Wie andere Data-Science-Rollen müssen Data Engineers Programmierkenntnisse besitzen. Eine Vielzahl von Aufgaben kann von Data Engineers ausgeführt werden, die neben SQL auch andere Programmiersprachen verwenden. Python ist zweifellos eine der besten Programmiersprachen für Data Engineering.

Das Ausführen von ETL-Jobs und das Schreiben von Datenpipelines ist mit Python, einer Lingua Franca in der Datenwissenschaft, einfach. Zusätzlich zu seiner hervorragenden Integration mit Data-Engineering-Tools ermöglicht Python einen einfachen Zugriff auf Apache Airflow- und Spark-Frameworks.

Java Virtual Machine ist eine beliebte Plattform zum Ausführen dieser Open-Source-Frameworks, also sind Scala und Java andere Programmiersprachen, die Sie vielleicht lernen möchten.

Beherrschung verteilter Systeme

Data Science hat sich in den letzten Jahren zunehmend auf Distributed-Computing-Frameworks verlassen. Diese Computerumgebungen verwenden mehrere Computer (auch als Cluster bezeichnet) in einem Netzwerk, um verschiedene Komponenten zu verteilen.

Ein verteiltes System funktioniert, indem es die Arbeitslast auf den Cluster aufteilt und die Bemühungen koordiniert, um die Arbeit so schnell und effizient wie möglich zu erledigen. Einige der beeindruckendsten Big-Data-Anwendungen basieren auf verteilten Computer-Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark.

Wer im Bereich Data Engineering arbeiten möchte, muss mit einem dieser Frameworks vertraut sein. Wenn Sie mehr über Data-Engineering-Unternehmen erfahren möchten, sehen Sie sich diesen Brancheneintrag an.

Vertrautheit mit Cloud Computing

Data Science konzentriert sich zunehmend auf Cloud Computing. Es hat eine schnelle Verlagerung hin zu Cloud-basierten Lösungen stattgefunden, da die Nachfrage nach ihnen wächst. Heutzutage besteht eine der Hauptaufgaben eines Dateningenieurs darin, die Geschäftssysteme eines Unternehmens mit der Cloud zu verbinden.

In der heutigen Cloud-basierten Welt kann alles von der Datenlieferkette bis zur Datenverarbeitung in der Cloud erfolgen, mit Diensten wie Google Cloud, Azure und Amazon Web Services (AWS).

Um ein effektiver Data Engineer zu sein, muss man Cloud-Services, ihre Vor- und Nachteile und ihre Anwendung auf Big-Data-Projekte verstehen. Die meisten Menschen sind mit AWS und Azure vertraut, weil sie die am weitesten verbreiteten Plattformen sind.

Verwenden von ETL-Technologien zum Erstellen von Datenpipelines

Das Erstellen von Datenpipelines mit ETL-Technologien und Orchestrierungs-Frameworks ist eine der Hauptaufgaben von Data Engineers. Obwohl viele Technologien in diesem Abschnitt aufgelistet werden können, sollte der Dateningenieur zumindest mit zwei der bekanntesten vertraut sein: Apache NiFi und Airflow.

Das Airflow-Framework ermöglicht es Dateningenieuren, Datenpipelines zu planen, zu generieren und zu verfolgen. Es ist effektiv ein Orchestrierungswerkzeug. Wenn es um einen einfachen, wiederholbaren ETL-Prozess für Big Data geht, ist NiFi die perfekte Lösung.

Stream-Verarbeitung von Echtzeitdaten

Data-Science-Anwendungen, die Echtzeitdaten verwenden, gehören zu den innovativsten. Folglich sind Kandidaten, die mit Stream-Processing-Frameworks vertraut sind, sehr gefragt. Streaming-Verarbeitungstools wie Kafka Streams, Flink oder Spark Streaming sind hervorragende Optionen für Dateningenieure, die ihre Karriere vorantreiben möchten.

Skript- und Shell-Befehlskenntnisse

Die meisten Aufgaben und Routinen in der Cloud und anderen Big-Data-Frameworks und -Tools werden mit Shell-Befehlen und Skripten ausgeführt. Dateningenieure müssen mit dem Terminal vertraut sein, um im System zu navigieren, Befehle auszuführen und Dateien zu bearbeiten.

Soft Skills

Schließlich müssen Dateningenieure über Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um über Abteilungsgrenzen hinweg zu arbeiten und die Bedürfnisse von Unternehmensleitern, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern zu verstehen. Für Dateningenieure kann es erforderlich sein, Dashboards, Berichte und andere visuelle Elemente zu entwickeln, um mit Stakeholdern in ihren jeweiligen Organisationen zu kommunizieren.

Fazit

Aufstrebende Datenexperten können aus vielen spannenden Karrierewegen in der Datenwissenschaft wählen, einschließlich Data Engineering. Wenn Sie fest entschlossen sind, Data Engineer zu werden, sich aber nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, hat Ihnen dieser Artikel hoffentlich eine Vorstellung von den spezifischen praktischen Kenntnissen vermittelt, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein.