Come sviluppare le tue capacità di ingegneria dei dati e diventare un professionista

Il ruolo di ingegnere dei dati sta guadagnando sempre più terreno nell'ecosistema della scienza dei dati. Il Tech Job Report 2020 di DICE ha rivelato che Data Engineer è stata la carriera tecnologica in più rapida crescita. Inoltre, il lavoro è stato classificato al 15° posto tra i lavori emergenti più eccezionali nel rapporto sui lavori emergenti di LinkedIn del 2020, con un aumento delle assunzioni del 35% dal 2015.

Hai pensato di diventare un ingegnere dei dati? Siamo qui per aiutare. Il nostro obiettivo in questo blog è spiegare cosa fa un ingegnere di dati e perché oggi è un grande percorso di carriera. Inoltre, discuteremo le competenze e le qualifiche tipicamente richieste agli ingegneri dei dati.

Ingegneria dei dati — 101

I data engineer di un'organizzazione gettano le basi per l'acquisizione, l'archiviazione, la trasformazione e la gestione dei dati. Le loro responsabilità includono la progettazione, la creazione e la manutenzione di architetture di database e sistemi di elaborazione dati, lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico, l'analisi, la visualizzazione e l'elaborazione dei dati continua, senza interruzioni, sicura ed efficace.

In altre parole, il ruolo degli ingegneri dei dati nella scienza dei dati è quello di colmare il divario tra le posizioni tradizionali della scienza dei dati e gli sviluppatori di software e applicazioni.

I flussi di lavoro tradizionali della scienza dei dati iniziano con la raccolta e l'archiviazione dei dati, che è responsabilità degli ingegneri dei dati. Altri specialisti della scienza dei dati, come analisti di dati e scienziati, possono utilizzare grandi volumi di dati raccolti da molte fonti.

Da un lato, ciò richiede la creazione e il mantenimento di infrastrutture di dati scalabili che siano altamente disponibili, performanti e in grado di integrare nuove tecnologie. Un tecnico dei dati deve anche monitorare lo stato e il movimento dei dati attraverso questi sistemi.

Competenze richieste per diventare un Data Engineer professionista

Per affrontare le loro attività altamente complesse, i data engineer necessitano di un'ampia gamma di competenze tecniche. Non è facile compilare un elenco completo delle competenze e delle conoscenze necessarie per avere successo in un ruolo di ingegneria dei dati poiché l'ecosistema della scienza dei dati si evolve costantemente.

Pertanto, gli ingegneri dei dati devono imparare costantemente a rimanere al passo con i progressi tecnologici. Detto questo, ecco alcune competenze di cui qualsiasi ingegnere di dati potrebbe trarre vantaggio.

Gestione del database

Gli ingegneri dei dati trascorrono una parte significativa della loro giornata a raccogliere, archiviare, trasferire, pulire o consultare i database. Pertanto, una buona comprensione della gestione del database è essenziale per i data engineer.

A tal fine, è necessario essere fluenti in SQL (Structured Query Language), il linguaggio principale per interagire con i database, e devi avere esperienza in MySQL, SQL Server e PostgreSQL, che sono tra i dialetti SQL più popolari.

Oltre ai database relazionali, i data engineer devono conoscere i database NoSQL ("Non solo SQL"), che vengono adottati rapidamente per Big Data e applicazioni in tempo reale. Si consiglia pertanto ai data engineer di comprendere almeno i diversi tipi di database NoSQL e i loro casi d'uso.

Programmazione

Come altri ruoli di scienza dei dati, gli ingegneri dei dati devono essere esperti nella codifica. Un'ampia gamma di attività può essere eseguita dai tecnici dei dati utilizzando diversi linguaggi di programmazione oltre a SQL. Python è senza dubbio uno dei migliori linguaggi di programmazione per l'ingegneria dei dati.

Eseguire lavori ETL e scrivere pipeline di dati è facile con Python, una lingua franca nella scienza dei dati. Oltre alla sua eccellente integrazione con gli strumenti di ingegneria dei dati, Python consente un facile accesso ai framework Apache Airflow e Spark.

Java Virtual Machine è una piattaforma popolare per l'esecuzione di questi framework open source, quindi Scala e Java sono altri linguaggi di programmazione che potresti voler imparare.

Padronanza dei sistemi distribuiti

Negli ultimi anni la scienza dei dati si è sempre più affidata a framework di calcolo distribuito. Questi ambienti informatici utilizzano più computer (chiamati anche cluster) su una rete per distribuire vari componenti.

Un sistema distribuito funziona suddividendo il carico di lavoro nel cluster e coordinando gli sforzi per portare a termine il lavoro nel modo più rapido ed efficiente possibile. Alcune delle più impressionanti applicazioni Big Data sono basate su framework di calcolo distribuito, come Apache Hadoop e Apache Spark.

Chiunque aspiri a lavorare nell'ingegneria dei dati deve avere familiarità con uno di questi framework. Se vuoi saperne di più sulle aziende di ingegneria dei dati, dai un'occhiata a questo elenco di attività commerciali.

Familiarità con il cloud computing

La scienza dei dati è sempre più focalizzata sul cloud computing. C'è stato un rapido spostamento verso soluzioni basate su cloud man mano che la domanda aumenta. Al giorno d'oggi, una delle principali responsabilità di un ingegnere dei dati è connettere i sistemi aziendali di un'azienda al cloud.

Nel mondo odierno basato sul cloud, tutto, dalla catena di fornitura dei dati all'elaborazione dei dati, può essere eseguito all'interno del cloud, con servizi come Google Cloud, Azure e Amazon Web Services (AWS).

Per essere un ingegnere dei dati efficace, è necessario comprendere i servizi cloud, i loro vantaggi e svantaggi e come possono essere applicati ai progetti di Big Data. La maggior parte delle persone conosce AWS e Azure perché sono le piattaforme più utilizzate.

Utilizzo delle tecnologie ETL per creare pipeline di dati

La creazione di pipeline di dati con tecnologie ETL e framework di orchestrazione è uno dei compiti principali degli ingegneri dei dati. Sebbene molte tecnologie possano essere elencate in questa sezione, l'ingegnere dei dati dovrebbe almeno avere familiarità con due delle più note: Apache NiFi e Airflow.

Il framework Airflow consente ai data engineer di pianificare, generare e tenere traccia delle pipeline di dati. È effettivamente uno strumento di orchestrazione. Quando si tratta di un processo ETL di base e ripetibile per i big data, NiFi è la soluzione perfetta.

Elaborazione in flusso di dati in tempo reale

Le applicazioni di data science che utilizzano dati in tempo reale sono tra le più innovative. Di conseguenza, i candidati che hanno familiarità con i framework di elaborazione del flusso sono molto richiesti. Gli strumenti di elaborazione dello streaming come Kafka Streams, Flink o Spark Streaming sono opzioni eccellenti per i data engineer desiderosi di far progredire la propria carriera.

Conoscenza dei comandi di script e shell

La maggior parte delle attività e delle routine nel cloud e in altri framework e strumenti per Big Data vengono eseguite con comandi e script della shell. I tecnici dei dati devono essere a proprio agio nell'usare il terminale per navigare nel sistema, eseguire comandi e modificare i file.

Abilità morbide

Infine, gli ingegneri di dati devono possedere capacità di comunicazione per lavorare oltre i confini dipartimentali e per comprendere le esigenze di leader aziendali, analisti di dati e scienziati di dati. Potrebbe essere necessario che gli ingegneri dei dati sviluppino dashboard, report e altri elementi visivi per comunicare con le parti interessate nelle loro organizzazioni particolari.

Conclusione

Gli aspiranti professionisti dei dati possono scegliere tra molti entusiasmanti percorsi di carriera nella scienza dei dati, inclusa l'ingegneria dei dati. Se sei determinato a diventare un ingegnere dei dati ma non sai da dove cominciare, si spera che questo articolo ti abbia dato un'idea delle conoscenze pratiche specifiche di cui hai bisogno per avere successo.

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