Como desenvolver suas habilidades de engenharia de dados e se tornar um profissional

Publicados: 2022-10-20

A função de engenheiro de dados está ganhando cada vez mais força no ecossistema de ciência de dados. O Tech Job Report 2020 da DICE revelou que Data Engineer era a carreira de tecnologia que mais crescia. Além disso, o trabalho ficou em 15º lugar entre os empregos emergentes mais destacados no LinkedIn Emerging Jobs Report de 2020, com um aumento na contratação de 35% desde 2015.

Você já pensou em se tornar um engenheiro de dados? Nós estamos aqui para ajudar. Nosso objetivo neste blog é explicar o que um engenheiro de dados faz e por que é uma ótima carreira hoje. Além disso, discutiremos as habilidades e qualificações normalmente exigidas dos engenheiros de dados.

Engenharia de Dados - 101

Os engenheiros de dados de uma organização estabelecem as bases para adquirir, armazenar, transformar e gerenciar dados. Suas responsabilidades incluem projetar, criar e manter arquiteturas de banco de dados e sistemas de processamento de dados, desenvolver modelos de aprendizado de máquina, análise, visualização e processamento de dados contínuo, contínuo, seguro e eficaz.

Em outras palavras, o papel dos engenheiros de dados na ciência de dados é preencher a lacuna entre as posições tradicionais da ciência de dados e os desenvolvedores de software e aplicativos.

Os fluxos de trabalho tradicionais de ciência de dados começam com a coleta e armazenamento de dados, que é responsabilidade dos engenheiros de dados. Outros especialistas em ciência de dados, como analistas de dados e cientistas, podem usar grandes volumes de dados coletados de várias fontes.

Por um lado, isso requer a criação e manutenção de infraestruturas de dados escaláveis que sejam altamente disponíveis, de alto desempenho e capazes de integrar novas tecnologias. Um engenheiro de dados também deve monitorar o status e o movimento dos dados por meio desses sistemas.

Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de dados profissional

Para lidar com suas tarefas altamente complexas, os engenheiros de dados precisam de uma ampla gama de habilidades técnicas. Não é fácil compilar uma lista completa de habilidades e conhecimentos necessários para o sucesso em uma função de engenharia de dados, pois o ecossistema de ciência de dados evolui constantemente.

Portanto, os engenheiros de dados devem aprender constantemente a acompanhar os avanços tecnológicos. Dito isso, aqui estão algumas habilidades das quais qualquer engenheiro de dados se beneficiaria.

Gerenciamento de banco de dados

Os engenheiros de dados passam uma parte significativa do dia coletando, armazenando, transferindo, limpando ou consultando bancos de dados. Portanto, uma boa compreensão do gerenciamento de banco de dados é essencial para engenheiros de dados.

Para fazer isso, você precisa ser fluente em SQL (Structured Query Language), a principal linguagem para interagir com bancos de dados, e deve ter experiência em MySQL, SQL Server e PostgreSQL, que estão entre os dialetos SQL mais populares.

Além dos bancos de dados relacionais, os engenheiros de dados precisam conhecer os bancos de dados NoSQL (“Não apenas SQL”), que estão sendo adotados rapidamente para Big Data e aplicações em tempo real. Portanto, é recomendável que os engenheiros de dados entendam pelo menos os diferentes tipos de bancos de dados NoSQL e seus casos de uso.

Programação

Como outras funções de ciência de dados, os engenheiros de dados devem ser proficientes em codificação. Uma ampla gama de tarefas pode ser executada por engenheiros de dados usando diferentes linguagens de programação além do SQL. Python é, sem dúvida, uma das melhores linguagens de programação para engenharia de dados.

Executar trabalhos de ETL e escrever pipelines de dados é fácil com o Python, uma língua franca em ciência de dados. Além de sua excelente integração com ferramentas de engenharia de dados, o Python permite fácil acesso às estruturas Apache Airflow e Spark.

Java Virtual Machine é uma plataforma popular para executar essas estruturas de código aberto, portanto, Scala e Java são outras linguagens de programação que você pode gostar de aprender.

Domínio de Sistemas Distribuídos

A ciência de dados tem confiado cada vez mais em estruturas de computação distribuída nos últimos anos. Esses ambientes de computação usam vários computadores (também chamados de clusters) em uma rede para distribuir vários componentes.

Um sistema distribuído funciona dividindo a carga de trabalho no cluster e coordenando os esforços para realizar o trabalho da forma mais rápida e eficiente possível. Alguns dos aplicativos de Big Data mais impressionantes são baseados em estruturas de computação distribuída, como Apache Hadoop e Apache Spark.

Qualquer pessoa que pretenda trabalhar em engenharia de dados deve estar familiarizada com uma dessas estruturas. Se você quiser saber mais sobre empresas de engenharia de dados, confira esta listagem de empresas.

Familiaridade com computação em nuvem

A ciência de dados está cada vez mais focada na computação em nuvem. Houve uma rápida mudança para soluções baseadas em nuvem à medida que a demanda por elas cresce. Atualmente, uma das principais responsabilidades de um engenheiro de dados é conectar os sistemas de negócios de uma empresa à nuvem.

No mundo baseado em nuvem de hoje, tudo, desde a cadeia de fornecimento de dados até o processamento de dados, pode ser feito dentro da nuvem, com serviços como Google Cloud, Azure e Amazon Web Services (AWS).

Para ser um engenheiro de dados eficaz, é preciso entender os serviços em nuvem, suas vantagens e desvantagens e como eles podem ser aplicados a projetos de Big Data. A maioria das pessoas está familiarizada com AWS e Azure porque são as plataformas mais utilizadas.

Usando tecnologias ETL para criar pipelines de dados

Criar pipelines de dados com tecnologias ETL e estruturas de orquestração é uma das principais funções dos engenheiros de dados. Embora muitas tecnologias possam ser listadas nesta seção, o engenheiro de dados deve pelo menos estar familiarizado com duas das mais conhecidas: Apache NiFi e Airflow.

A estrutura do Airflow permite que os engenheiros de dados planejem, gerem e rastreiem pipelines de dados. É efetivamente uma ferramenta de orquestração. Quando se trata de um processo ETL básico e repetível para big data, o NiFi é a solução perfeita.

Processamento de fluxo de dados em tempo real

Os aplicativos de ciência de dados que usam dados em tempo real estão entre os mais inovadores. Consequentemente, os candidatos familiarizados com estruturas de processamento de fluxo estão em alta demanda. Ferramentas de processamento de streaming, como Kafka Streams, Flink ou Spark Streaming, são excelentes opções para engenheiros de dados interessados em avançar em suas carreiras.

Conhecimento de scripts e comandos de shell

A maioria das tarefas e rotinas na nuvem e outras estruturas e ferramentas de Big Data são executadas com comandos e scripts de shell. Os engenheiros de dados devem se sentir à vontade para usar o terminal para navegar no sistema, executar comandos e editar arquivos.

Habilidades interpessoais

Por fim, os engenheiros de dados devem possuir habilidades de comunicação para trabalhar além das fronteiras departamentais e entender as necessidades dos líderes de negócios, analistas de dados e cientistas de dados. Pode ser necessário que os engenheiros de dados desenvolvam painéis, relatórios e outros recursos visuais para se comunicar com as partes interessadas em suas organizações específicas.

Conclusão

Aspirantes a profissionais de dados podem escolher entre muitas carreiras interessantes em ciência de dados, incluindo engenharia de dados. Se você está determinado a se tornar um engenheiro de dados, mas não sabe por onde começar, esperamos que este artigo tenha lhe dado uma ideia sobre o conhecimento prático específico que você precisa para ter sucesso.