Data engineer — это IT-специалист, который обеспечивает инфраструктуру для хранения, обработки, анализа и визуализации данных. Он работает с инструментами и технологиями, такими как Hadoop, Apache Spark, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Kafka, Docker и др.
Важными навыками для data engineer являются знание языков программирования (Python, Java, Scala, SQL), опыт работы с системами контроля версий (Git, SVN), знание сетевых технологий (TCP/IP, HTTP/HTTPS, DNS, SSL/TLS). Также он должен уметь работать с командной строкой, настраивать и поддерживать серверы, базы данных, сети и другие ресурсы.
Data engineer отвечает за разработку и настройку инфраструктуры для обработки больших объёмов данных, а также за обеспечение безопасности данных и защиту от кибератак. Он создаёт и поддерживает хранилища данных, разрабатывает и настраивает алгоритмы обработки данных, управляет доступом к данным и обеспечивает их безопасность.
Чем занимается дата-инженер?
Инженеры по обработке данных заняты созданием надежной архитектуры баз данных и хранилищ. Предварительно они оценивают спектр требований. После этого специалист начинает процесс внедрения и разрабатывает хранилище с нуля. Через определенные промежутки времени они также проводят тестирование для выявления ошибок или проблем с производительностью. Инженеру по обработке данных поручено поддерживать базу данных и обеспечивать ее бесперебойную работу без сбоев. Когда база данных перестает работать, это приводит к остановке связанной с ней инфраструктуры. Опыт необходим для управления крупномасштабными системами обработки, где проблемы производительности и масштабируемости требуют постоянного обслуживания.
Data-инженеры также могут поддерживать команду по обработке данных, создавая процедуры набора данных, которые могут помочь в интеллектуальном анализе, моделировании и аггрегации данных. Таким образом, их участие имеет решающее значение для повышения качества данных.
Роли и обязанности инженера по обработке данных
Вот список ролей и обязанностей, которые должны выполнять инженеры по обработке данных:
1. Работа над архитектурой данных
Они используют систематический подход к планированию, созданию и обслуживанию архитектур данных, сохраняя при этом их соответствие бизнес-задачам.
2. Сбор данных
Прежде чем начать какую-либо работу с базой данных, им необходимо получить данные из правильных источников. После формулирования набора процессов набора данных инженеры по обработке данных сохраняют оптимизированные данные.
3. Проведение исследование
Инженеры по обработке данных проводят исследования в отрасли для решения любых проблем, которые могут возникнуть при решении бизнес-задач.
4. Широкий спектр навыков
Инженеры по обработке данных не полагаются только на теоретические концепции баз данных. Они должны обладать знаниями и навыками для работы в любой среде разработки, независимо от языка программирования. Точно так же они должны быть в курсе машинного обучения и его алгоритмов, таких как случайный лес, дерево решений, k-средние и другие.
Они владеют аналитическими инструментами, такими как Tableau, Knime и Apache Spark. Они используют эти инструменты для получения ценной бизнес-информации для всех типов отраслей. Например, инженеры могут изменить ситуацию в отрасли здравоохранения и выявить закономерности в поведении пациентов, чтобы улучшить диагностику и лечение. Точно так же инженеры в сфере правоохранительных органов могут наблюдать изменения в уровне преступности.
5. Создание моделей и выявление закономерности
Инженеры по обработке данных используют описательную модель данных для агрегирования данных и извлечения значимой информации. Они также создают прогностические модели, в которых применяют методы прогнозирования, чтобы узнать о будущем с помощью практических идей. Аналогично, они используют рекомендательную модель, позволяющую пользователям воспользоваться рекомендациями для различных результатов. Значительная часть времени инженера данных тратится на выявление скрытых закономерностей в хранимых данных.
6. Автоматизация задач
Инженеры по обработке данных погружаются в данные и определяют задачи, в которых ручное участие можно исключить с помощью автоматизации.
Навыки, необходимые, чтобы стать инженером данных
Вот список 7 основных навыков инженера данных:
1. SQL
Знание SQL служит фундаментальным навыком для инженеров данных. Вы не можете управлять СУБД (системой управления реляционными базами данных), не освоив SQL. Для этого вам нужно будет пройтись по обширному списку запросов. Изучение SQL — это не просто запоминание запроса. Вы должны научиться создавать оптимизированные запросы.
2. Хранилище данных
Получите представление о создании хранилища данных и работе с ним. Хранилища данных помогают инженерам объединять неструктурированные данные, собранные из нескольких источников. Затем они сравниваются и оцениваются для повышения эффективности бизнес-операций.
3. Архитектура данных
Инженеры по обработке данных должны обладать необходимыми знаниями для создания сложных систем баз данных для бизнеса. Он связан с теми операциями, которые используются для обработки данных в движении, данных в состоянии покоя, наборов данных и взаимосвязей между процессами и приложениями, зависящими от данных.
4. Кодирование
Чтобы связать свою базу данных и работать со всеми типами приложений — веб-, мобильных, настольных, IoT — вам необходимо улучшить свои навыки программирования. Для этого изучите корпоративный язык, например Java или C#. Первый полезен в технологических стеках с открытым исходным кодом, а второй может помочь вам в разработке данных в стеке на базе Microsoft. Однако наиболее необходимыми являются Python и R. Продвинутый уровень знаний Python полезен при выполнении различных операций, связанных с данными.
5. Операционная система
Вам необходимо хорошо разбираться в таких операционных системах, как UNIX, Linux, Solaris и Windows.
6. Аналитика на основе Apache Hadoop
Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, которая используется для вычислений распределенной обработки и хранения наборов данных. Они помогают в широком спектре операций, таких как обработка данных, доступ, хранение, управление, безопасность и операции. С помощью Hadoop, HBase и MapReduce вы сможете расширить свои навыки.
7. Машинное обучение
Машинное обучение в основном связано с наукой о данных. Однако если вы имеете некоторое представление о том, как данные можно использовать для статистического анализа и моделирования данных, это сослужит вам хорошую службу в вашей работе в качестве инженера по обработке данных.
Дорожная карта для инженера данных
Вот примерный roadmap data-инженера
| Основы |
Терминал |
| Алгоритмы и структуры данных |
| API |
| REST |
| Структурированные и неструктурированные данные |
| Сериализация |
| Linux (CLI, Vim, Cronjobs, Shell scripting) |
| Математика и статистика |
| Git |
| Языки программирования |
Python, Java, Scala, Go |
| Тестирование |
Юнит-тесты |
| Интеграционные тесты |
| Функциональное тестирование |
| Основы баз данных |
SQL |
| Нормализация |
| ACID транзакции |
| CAP theorem |
| OLTP vs OLAP |
| Вертикальное и горизонтальное масштабирование |
| Пространственное моделирование |
| Реляционные базы данных |
MySQL |
| PostgreSQL |
| Maria DB |
| Amazon Aurora |
| Нереляционные базы данных |
Документоориентированные (MongoDB, Elasticsearch, Apache CouchDB, Azure CosmosDB) |
| Wide-column (Apache Cassandra, Apache Hbase, Google Bigtable) |
| Графовые (Neo4j, Amazon Neptune) |
| Ключ-значение (Redis, Memcached, Amazon DinamoDB) |
| Хранилища данных |
Snowflake |
| Presto |
| Apache Hive |
| Apache Impala |
| Amazon Redshift |
| Google BigQuery |
| Azure Synapse |
| Clickhouse |
| Объектные хранилища |
AWS S3 |
| Azure Blob Storage |
| Google Cloud Storage |
| Кластерные вычисления |
Apache Hadoop |
| HDFS |
| MapReduce |
| Lambda & Kappa architectures |
| Managed Haddop |
| Облачные вычисления |
Amazon EMR |
| Google Dataproc |
| Azure Data Lake |
| Обработка данных |
Batch(Apache Pig, Apache Arrow, data build tool) |
| Hybrid (Apache Spark, Apache Beam, Apache Flink, Apache NiFi) |
| Streaming (Apache Kafka, Apache Storm, Apache Samza, Amazon Kinesis) |
| Обмен сообщениями |
Amazon SNS & SQS |
| Google PubSub |
| Azure Service Bus |
| RabbitMQ |
| Apache ActiveMQ |
| Планирование рабочего процесса |
Apache Airflow |
| Google Composer |
| Apache Oozie |
| Luigi |
| Монитиринг пайплайнов |
Prometheus |
| Datadog |
| Sentry |
| StatsD |
| Нетворкинг |
Протоколы (HTTP/HTTPS, TCP, SSH, IP, DNS) |
| Файерволы |
| VPN |
| VPC |
| Инфраструктура как код |
Контейнеры (Docker, LXC) |
| Оркестрация (Kubernetes, Docker Swarm, Apache Mesos, GKE) |
| Обеспечение инфраструктуры (Terraform, Pulumi, AWS SDK) |
| CI/CD |
GitHub Actions |
| Jenkins |
| GitLab CI |
| Подлинность и управление доступом |
Active Directory |
| Azure Active Directory |
| Безопасность данных и приватность |
Соблюдение правовых норм |
| Шифрование |
| Ключевой менеджмент |
| Управление данными и целостность |
По окончании обучения на платных курсах вы гарантированно получаете сертификат о прохождении курса, также многие школы предоставляют диплом установленного образца, подробности узнавайте на сайтах школ. Кроме того, в программу обучения на платных курсах также входят занятия по софт-скиллам и подготовке к интервью с потенциальным работодателем. Многие школы помогают с последующим трудоустройством. Практически все школы предоставляют рассрочку оплаты, в том числе беспроцентную.
*Уважаемые посетители, цены на сайте не являются публичной офертой и могут не соответствовать реальным в связи с наличием текущих акций и скидок у школ, а также условиями рассрочки. Узнавайте подробности на сайтах школ.
Бесплатные курсы обычно носят вводный характер, не гарантируют полноценного обучения, не имеют продуманной карты развития и предполагают большую долю самостоятельной работы, а также обычно у них отсутствует обратная связь с преподавателем.
Инженеры по обработке данных извлекают и получают данные из разных источников, включая базу данных — это может быть SQL Server, Oracle DB, MySQL, Excel или любое другое программное обеспечение для хранения или обработки данных. После этого они применяют алгоритмы к этим данным и делают их полезными, чтобы они могли помочь различным отделам, таким как маркетинг, продажи, финансы и другим, повысить производительность своей работы.
Инженерам поручено контролировать аналитику в организации. Инженеры по обработке данных обеспечивают ваши данные скоростью. Предприятиям сложно принимать решения в режиме реального времени и точно оценивать такие показатели, как мошенничество, отток клиентов и удержание клиентов. Например, инженеры по обработке данных могут помочь предприятиям электронной коммерции узнать, какие из их продуктов будут пользоваться большим спросом в будущем. Аналогичным образом, это может позволить им ориентироваться на разные типы покупателей и предоставлять своим клиентам более персонализированный опыт.
По мере того, как мир движется к большим данным, сертификация инженеров по обработке данных может управлять ими и использовать их для получения точных прогнозов. Предоставляя хорошо управляемые конвейеры данных, инженеры по данным могут улучшить машинное обучение и модели данных.
Как стать инженером данных?
Чтобы стать инженером данных, требуется сочетание образования, технических навыков и опыта. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы стать инженером данных:
Образование
Для большинства должностей в сфере разработки данных требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения или смежных областях. Степень в области математики или статистики также может оказаться полезной.
Технические навыки
Инженеры по обработке данных должны владеть такими языками программирования, как Python, Java и SQL. Они также должны быть знакомы с технологиями больших данных, такими как Hadoop, Spark и Kafka. Также важен опыт работы с платформами облачных вычислений, такими как AWS, Azure или Google Cloud Platform.
Создайте портфолио проектов
Получите практический опыт работы над проектами по инженерии данных. Вы можете начать с проектов с открытым исходным кодом или участвовать в хакатонах и соревнованиях по программированию. Это поможет вам продемонстрировать свои навыки и опыт потенциальным работодателям.
Изучите управление базами данных
Как инженер по обработке данных, вам необходимо обладать навыками управления базами данных, моделирования данных и хранения данных. Узнайте о различных системах баз данных, таких как базы данных SQL и NoSQL.
Продолжайте учиться
Область обработки данных быстро развивается, поэтому важно быть в курсе последних тенденций и технологий. Посещайте конференции, вебинары и семинары, чтобы освоить новые навыки и пообщаться с другими профессионалами в этой области.
Получите сертификаты
Рассмотрите возможность получения сертификатов в области инженерии данных, например, пройдя платные курсы. Это поможет вам продемонстрировать свою компетентность потенциальным работодателям.
Участвуйте в жизни сообщества
Присоединяйтесь к онлайн-сообществам, посещайте встречи и общайтесь с другими профессионалами в LinkedIn. Это может помочь вам узнать о новых возможностях и оставаться в курсе последних тенденций и технологий.
Во время учебы экспериментируйте с личными проектами и решайте проблемы. Начните с небольших проектов и используйте разные концепции одну за другой. Постепенно принимайте участие в проектах с открытым исходным кодом, чтобы отточить свои навыки.
Data Engineer играет важную роль в создании и поддержке платформы для работы с данными, что позволяет другим специалистам, таким как Data Scientist и Business Analyst, эффективно использовать данные для принятия решений.
Профессия инженера данных востребована в компаниях, занимающихся анализом и обработкой больших объёмов информации: в банках, сотовых опереторах, провайдерах, IT-компаниях.
См.также курсы ML Engeneer и курсы Data-аналитиков