データエンジニアリングスキルを開発し、専門家になる方法

公開: 2022-10-20

データエンジニアの役割は、データサイエンスエコシステム内でますます勢いを増しています。 DICE の 2020 Tech Job Report では、データエンジニアが最も急速に成長している技術職であることが明らかになりました。さらに、この仕事は、LinkedIn の 2020 年の新興求人レポートで最も優れた新興求人の中で 15 位にランクされ、2015 年以降の採用数は 35% 増加しています。

データエンジニアになることを考えたことはありますか? 私たちは助けるためにここにいます。このブログの目標は、データエンジニアが何をするのか、そしてなぜそれが今日のような優れたキャリアパスなのかを説明することです。また、データエンジニアに一般的に必要なスキルと資格についても説明します。

データエンジニアリング — 101

組織のデータエンジニアは、データの取得、保存、変換、および管理の基盤を築きます。彼らの責任には、データベースアーキテクチャとデータ処理システムの設計、作成、保守、機械学習モデルの開発、分析、視覚化、および継続的でシームレスで安全かつ効果的なデータ処理が含まれます。

言い換えれば、データサイエンスにおけるデータエンジニアの役割は、従来のデータサイエンスの立場と、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者との間のギャップを埋めることです。

従来のデータサイエンスワークフローは、データエンジニアの責任であるデータの収集と保存から始まります。データアナリストや科学者など、他のデータサイエンスの専門家は、多くのソースから収集された大量のデータを使用できます。

一方では、これには、可用性が高く、パフォーマンスが高く、新しいテクノロジを統合できるスケーラブルなデータインフラストラクチャを作成して維持する必要があります。データエンジニアは、これらのシステムを通じてデータの状態と移動も監視する必要があります。

プロのデータエンジニアになるために必要なスキル

非常に複雑なタスクに対処するために、データエンジニアは幅広い技術的スキルを必要とします。データサイエンスのエコシステムは常に進化しているため、データエンジニアリングの役割で成功するために必要なスキルと知識の完全なリストをまとめることは容易ではありません。

したがって、データエンジニアは、技術の進歩を常に把握することを常に学ばなければなりません。とはいえ、データエンジニアに役立つスキルをいくつか紹介します。

データベース管理

データエンジニアは、1 日のかなりの部分をデータベースの収集、保存、転送、クリーニング、または参照に費やしています。そのため、データエンジニアはデータベース管理を十分に理解している必要があります。

これを達成するには、データベースと対話するための主要な言語である SQL (構造化照会言語) に堪能である必要があり、最も一般的な SQL 方言の 1 つである MySQL、SQL Server、および PostgreSQL の専門知識が必要です。

リレーショナルデータベースに加えて、データエンジニアは、ビッグデータやリアルタイムアプリケーションに急速に採用されている NoSQL (「SQL だけではない」) データベースについて知る必要があります。したがって、データエンジニアは、少なくともさまざまな種類の NoSQL データベースとそのユースケースを理解することをお勧めします。

プログラミング

他のデータサイエンスの役割と同様に、データエンジニアはコーディングに習熟している必要があります。データエンジニアは、SQL 以外のさまざまなプログラミング言語を使用して、さまざまなタスクを実行できます。 Python は、間違いなくデータエンジニアリングに最適なプログラミング言語の 1 つです。

ETL ジョブの実行とデータパイプラインの作成は、データサイエンスのリンガフランカである Python を使用すると簡単です。データエンジニアリングツールとの優れた統合に加えて、Python では Apache Airflow および Spark フレームワークに簡単にアクセスできます。

Java Virtual Machine は、これらのオープンソースフレームワークを実行するための一般的なプラットフォームであるため、Scala と Java も学習したいプログラミング言語です。

分散システムの習得

近年、データサイエンスは分散コンピューティングフレームワークへの依存度を高めています。これらのコンピューティング環境では、ネットワーク上の複数のコンピューター (クラスターとも呼ばれます) を使用して、さまざまなコンポーネントを配布します。

分散システムは、ワークロードをクラスター全体に分割し、可能な限り迅速かつ効率的にジョブを完了できるように作業を調整することで機能します。最も印象的なビッグデータアプリケーションのいくつかは、Apache Hadoop や Apache Spark などの分散コンピューティングフレームワークに基づいています。

データエンジニアリングを志望する人は、これらのフレームワークのいずれかに精通している必要があります。データエンジニアリング企業について詳しく知りたい場合は、こちらのビジネスリスティングをご覧ください。

クラウドコンピューティングに精通している

データサイエンスはますますクラウドコンピューティングに注目しています。クラウドベースのソリューションに対する需要が高まるにつれて、クラウドベースのソリューションへの急速な移行がありました。今日、データエンジニアの主な責任の 1 つは、企業のビジネスシステムをクラウドに接続することです。

今日のクラウドベースの世界では、データサプライチェーンからデータ処理までのすべてを、Google Cloud、Azure、Amazon Web Services (AWS) などのサービスを使用してクラウド内で行うことができます。

効果的なデータエンジニアになるには、クラウドサービス、その長所と短所、およびそれらをビッグデータプロジェクトに適用する方法を理解する必要があります。 AWS と Azure は最も広く使用されているプラットフォームであるため、ほとんどの人はよく知っています。

ETL テクノロジを使用してデータパイプラインを作成する

ETL テクノロジとオーケストレーションフレームワークを使用してデータパイプラインを作成することは、データエンジニアの主要な業務の 1 つです。このセクションには多くのテクノロジがリストされていますが、データエンジニアは、最もよく知られている Apache NiFi と Airflow の 2 つに少なくとも精通している必要があります。

Airflow フレームワークにより、データエンジニアはデータパイプラインを計画、生成、追跡できます。これは実質的にオーケストレーションツールです。ビッグデータの基本的で反復可能な ETL プロセスに関して言えば、NiFi は完璧なソリューションです。

リアルタイムデータのストリーム処理

リアルタイムデータを使用するデータサイエンスアプリケーションは、最も革新的なアプリケーションの 1 つです。したがって、ストリーム処理フレームワークに精通している候補者は非常に需要があります。 Kafka Streams、Flink、Spark Streaming などのストリーミング処理ツールは、キャリアアップに熱心なデータエンジニアにとって優れたオプションです。

スクリプトとシェルコマンドの知識

クラウドおよびその他のビッグデータフレームワークとツールのほとんどのタスクとルーチンは、シェルコマンドとスクリプトで実行されます。データエンジニアは、ターミナルを使用してシステムをナビゲートし、コマンドを実行し、ファイルを編集することに慣れている必要があります。

ソフトスキル

最後に、データエンジニアは、部門の境界を越えて作業し、ビジネスリーダー、データアナリスト、データサイエンティストのニーズを理解するためのコミュニケーションスキルを備えている必要があります。データエンジニアは、特定の組織の利害関係者と通信するために、ダッシュボード、レポート、およびその他のビジュアルを開発する必要がある場合があります。

結論

意欲的なデータプロフェッショナルは、データエンジニアリングを含むデータサイエンスの多くのエキサイティングなキャリアパスから選択できます。データエンジニアになることを決意しているが、どこから始めればよいかわからない場合は、この記事で、成功するために必要な特定の実践的な知識についてのアイデアを得ることができれば幸いです。

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