Jak rozwinąć swoje umiejętności w zakresie inżynierii danych i zostać profesjonalistą?

Opublikowany: 2022-10-20

Rola inżyniera danych zyskuje coraz większą popularność w ekosystemie nauki o danych. Raport techniczny DICE na rok 2020 ujawnił, że inżynier danych był najszybciej rozwijającą się karierą techniczną. Ponadto stanowisko to zajęło 15. miejsce wśród najbardziej wyróżniających się wschodzących miejsc pracy w raporcie LinkedIn Emerging Jobs z 2020 r., przy wzroście zatrudnienia o 35% od 2015 r.

Czy myślałeś o zostaniu inżynierem danych? Jesteśmy tutaj, aby pomóc. Naszym celem na tym blogu jest wyjaśnienie, czym zajmuje się inżynier danych i dlaczego jest to dziś tak wspaniała ścieżka kariery. Omówimy również umiejętności i kwalifikacje wymagane zwykle od inżynierów danych.

Inżynieria danych — 101

Inżynierowie danych organizacji kładą podwaliny pod pozyskiwanie, przechowywanie, przekształcanie i zarządzanie danymi. Ich obowiązki obejmują projektowanie, tworzenie i utrzymywanie architektur baz danych i systemów przetwarzania danych, opracowywanie modeli uczenia maszynowego, analizę, wizualizację oraz ciągłe, bezproblemowe, bezpieczne i efektywne przetwarzanie danych.

Innymi słowy, rolą inżynierów danych w nauce o danych jest wypełnienie luki między tradycyjnymi stanowiskami związanymi z nauką o danych a twórcami oprogramowania i aplikacji.

Tradycyjne przepływy pracy związane z nauką o danych rozpoczynają się od gromadzenia i przechowywania danych, za co odpowiadają inżynierowie danych. Inni specjaliści od nauki danych, tacy jak analitycy danych i naukowcy, mogą korzystać z dużych ilości danych zebranych z wielu źródeł.

Z jednej strony wymaga to tworzenia i utrzymywania skalowalnych infrastruktur danych, które są wysoce dostępne, wydajne i zdolne do integracji nowych technologii. Inżynier danych musi również monitorować stan i przepływ danych przez te systemy.

Umiejętności wymagane, aby zostać profesjonalnym inżynierem danych

Aby sprostać bardzo złożonym zadaniom, inżynierowie danych potrzebują szerokiego zakresu umiejętności technicznych. Nie jest łatwo skompilować pełną listę umiejętności i wiedzy wymaganych do odniesienia sukcesu w roli inżyniera danych, ponieważ ekosystem nauki o danych stale ewoluuje.

Dlatego inżynierowie danych muszą stale uczyć się, jak być na bieżąco z postępem technologicznym. To powiedziawszy, oto kilka umiejętności, z których skorzystałby każdy inżynier danych.

Zarządzania bazami danych

Inżynierowie danych spędzają znaczną część swojego dnia na gromadzeniu, przechowywaniu, przenoszeniu, czyszczeniu lub konsultowaniu baz danych. Dlatego dobra znajomość zarządzania bazami danych jest niezbędna dla inżynierów danych.

Aby to osiągnąć, musisz biegle posługiwać się SQL (Structured Query Language), podstawowym językiem do interakcji z bazami danych, a także musisz mieć doświadczenie w MySQL, SQL Server i PostgreSQL, które są jednymi z najpopularniejszych dialektów SQL.

Oprócz relacyjnych baz danych, inżynierowie danych muszą wiedzieć o bazach danych NoSQL („Nie tylko SQL”), które są szybko adaptowane do Big Data i aplikacji czasu rzeczywistego. Dlatego zaleca się inżynierom danych przynajmniej zrozumienie różnych typów baz danych NoSQL i ich przypadków użycia.

Programowanie

Podobnie jak inne role związane z nauką o danych, inżynierowie danych muszą być biegli w kodowaniu. Inżynierowie danych korzystający z różnych języków programowania oprócz SQL mogą wykonywać szeroki zakres zadań. Python jest bez wątpienia jednym z najlepszych języków programowania do inżynierii danych.

Wykonywanie zadań ETL i pisanie potoków danych jest łatwe dzięki Pythonowi, lingua franca w nauce o danych. Oprócz doskonałej integracji z narzędziami do inżynierii danych, Python umożliwia łatwy dostęp do frameworków Apache Airflow i Spark.

Java Virtual Machine to popularna platforma do uruchamiania tych platform typu open source, więc Scala i Java to inne języki programowania, których możesz chcieć się nauczyć.

Opanowanie systemów rozproszonych

W ostatnich latach nauka o danych w coraz większym stopniu opiera się na rozproszonych strukturach obliczeniowych. Te środowiska komputerowe wykorzystują wiele komputerów (zwanych również klastrami) w sieci do dystrybucji różnych komponentów.

System rozproszony działa, dzieląc obciążenie na klaster i koordynując wysiłki, aby zadanie zostało wykonane tak szybko i wydajnie, jak to możliwe. Niektóre z najbardziej imponujących aplikacji Big Data są oparte na rozproszonych frameworkach obliczeniowych, takich jak Apache Hadoop i Apache Spark.

Każdy, kto chce pracować w inżynierii danych, musi znać jeden z tych frameworków. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o firmach zajmujących się inżynierią danych, zapoznaj się z tym wykazem firm.

Znajomość chmury obliczeniowej

Nauka o danych w coraz większym stopniu koncentruje się na przetwarzaniu w chmurze. Nastąpiła szybka zmiana w kierunku rozwiązań opartych na chmurze, ponieważ zapotrzebowanie na nie rośnie. Obecnie jednym z podstawowych obowiązków inżyniera danych jest łączenie systemów biznesowych firmy z chmurą.

W dzisiejszym świecie opartym na chmurze wszystko, od łańcucha dostaw danych po przetwarzanie danych, można wykonać w chmurze za pomocą usług takich jak Google Cloud, Azure i Amazon Web Services (AWS).

Aby być skutecznym inżynierem danych, trzeba zrozumieć usługi w chmurze, ich zalety i wady oraz to, jak można je zastosować w projektach Big Data. Większość ludzi zna AWS i Azure, ponieważ są to najczęściej używane platformy.

Wykorzystanie technologii ETL do tworzenia potoków danych

Tworzenie potoków danych za pomocą technologii ETL i frameworków orkiestracyjnych jest jednym z podstawowych obowiązków inżynierów danych. Chociaż w tej sekcji można wymienić wiele technologii, inżynier danych powinien przynajmniej znać dwie z najbardziej znanych: Apache NiFi i Airflow.

Struktura Airflow umożliwia inżynierom danych planowanie, generowanie i śledzenie potoków danych. Jest to skuteczne narzędzie do orkiestracji. Jeśli chodzi o podstawowy, powtarzalny proces ETL dla dużych zbiorów danych, NiFi jest idealnym rozwiązaniem.

Przetwarzanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym

Aplikacje do nauki danych wykorzystujące dane w czasie rzeczywistym należą do najbardziej innowacyjnych. W związku z tym istnieje duże zapotrzebowanie na kandydatów zaznajomionych z frameworkami przetwarzania strumieni. Narzędzia do przetwarzania strumieniowego, takie jak Kafka Streams, Flink lub Spark Streaming, to doskonałe opcje dla inżynierów danych, którzy chcą rozwijać swoją karierę.

Znajomość skryptów i poleceń powłoki

Większość zadań i procedur w chmurze i innych frameworkach i narzędziach Big Data jest wykonywana za pomocą poleceń i skryptów powłoki. Inżynierowie danych muszą swobodnie korzystać z terminala do nawigacji w systemie, wykonywania poleceń i edytowania plików.

Umiejętności miękkie

Wreszcie inżynierowie danych muszą posiadać umiejętności komunikacyjne, aby pracować ponad granicami działów i rozumieć potrzeby liderów biznesowych, analityków danych i naukowców zajmujących się danymi. Może być konieczne, aby inżynierowie danych opracowali pulpity nawigacyjne, raporty i inne wizualizacje, aby komunikować się z interesariuszami w ich konkretnych organizacjach.

Wniosek

Aspirujący specjaliści od danych mogą wybierać spośród wielu ekscytujących ścieżek kariery w nauce o danych, w tym inżynierii danych. Jeśli jesteś zdeterminowany, aby zostać inżynierem danych, ale nie wiesz, od czego zacząć, ten artykuł, miejmy nadzieję, dał ci pewne pojęcie o konkretnej wiedzy praktycznej, której potrzebujesz, aby odnieść sukces.