По мере того, как предприятия становятся более ориентированными на данные и потребляют различные технологические услуги для оптимизации их операций, объем данных, которые они генерируют в результате, также продолжает становиться все больше. Новые источники данных, которые различаются по размеру, типу и сложности, добавляются в инфраструктуру. Получение ценности из таких массовых и разнообразных данных требует надежной основы – та, которая облегчает быструю, передовую науку и аналитику данных. Вот где Data Engineering вступает в игру.
В то время как ученые по данным получают все награды за разблокирование стоимости из горов данных, именно инженеры данных закладывают важные основы, настраивая инфраструктуру, способствующую их анализу.
В этом посте мы рассмотрим, что влечет за собой разработка данных, и задаем вопрос о миллионах долларов – Как именно вы становитесь инженером данных?
Что такое проектирование данных?
Проще говоря, Инжиниринг данных облегчает поток и доступ к данным в командах в вашей организации Анкет Это дает вам возможность собирать, чистить, хранить и манипулировать вашими данными и сделать их легко доступными для анализа.
Как упоминалось ранее, большинство компаний имеют несколько источников данных и собирают свои данные в различных форматах, таких как текстовые файлы, журналы базы данных, мультимедийные файлы и т. Д. Инженеры данных создают и поддерживают инфраструктуру данных, которая позволяет собирать и хранить эти данные. Они также несут ответственность за создание системы, которая очищает и превращает эти данные в формат, который ученые затем могут использовать для получения ценной информации. Это включает в себя создание оптимальных баз данных, определение и реализацию изменений схемы, обработку метаданных и интеграцию новых инструментов и систем управления данными.
Разработка данных также влечет за собой некоторые критические задачи, которые обеспечивают плавное и эффективное функционирование вашего конвейера данных. Некоторые из этих критических задач включают планирование рабочих процессов, автоматическое масштаб для обработки движений и, что наиболее важно, создание надежной инфраструктуры, которая без проблем работает в течение нескольких месяцев или даже лет – с минимальными обновлениями и настройками.
Инженерная техника данных: Затем против сейчас
Хотя тенденция разработки данных является относительно новой, основные концепции разработки данных существуют довольно долго, хотя мышление было очень другим. В классическом мире DataOps один инженер настроит интеграции и, возможно, фильтровал между источниками данных и позволит разработчикам сделать тяжелую работу.
За последние два десятилетия произошли прогрессивные изменения в общей философии дизайна данных, результирующие изменения в инструментах и Эволюция роли инженера данных в организациях. Современная разработка данных – это передовые операции – обеспечение автоматической очистки данных, сверки и интеграции разрозненных источников – это то, где она начинается.
Итак, как вы становитесь инженером данных?
Само собой разумеется, чтобы стать инженером данных, вы должны быть знакомы со всеми базовыми концепциями – от архитекции систем и создания трубопроводов, которые облегчают сбор данных, хранение и обработку данных, до создания хранилищ данных в рамках хранилища данных и управления инфраструктурой данных Анкет
В то время как многие инженеры по данным являются экспертами в области компьютерных наук, хорошая новость заключается в том, что вам не нужен фон или степень по программированию. Однако вот несколько вещей, которые нужно помнить, прежде чем вы начнете работу по работе в области Data Engineering:
Инженерная инженерия-это межфункциональная роль
Поговорка «Джек (или Джилл) из всех сделок» применяется к большинству межфункциональных ролей, а разработка данных не является исключением. От кодирования веб -приложений до Regex до топологии сети до науки о данных, существует огромный спектр навыков, которые полезны для успешной карьеры в области разработки данных.
Никто не ходит в школу для разработки данных
В то время как аналогичная названная, но вполне четкая область науки о данных имеет несколько связанных университетских степеней и десятки доступных программ Bootcamp, Data Engineering-это в основном практический опыт на рабочем месте. Хотя некоторые программы сертификации облачных сертификации для инженеров данных появились в последнее время, ничто не сравнится с практическим опытом создания вашего конвейера данных с нуля или управления инфраструктурой данных и устранения неполадок.
Большинство инженеров данных начали в другой технической роли
От этого до кодирования Frontend большинство инженеров данных начали делать что -то еще в технологии. Это не для того, чтобы отговорить кого -либо от использования данных в качестве роли, но вы можете начать с чего -то, что имеет больше ресурсов, доступных для абсолютного новичка. Существует несколько курсов по машинному обучению или науке о данных, которые легко доступны, с большим количеством рабочих мест начального уровня, чтобы сделать этот первый шаг.
Данные начинаются с реальных клиентов
Лучшее место для начала Data Engineering – это техническая поддержка для ваших клиентов. Эта поддержка позволяет вам взаимодействовать с большинством источников данных клиента а также Поймите, как продукт используется в реальном мире. Это отличный способ начать работу как инженер данных.
Теперь, когда мы получили некоторую ясность в отношении того, что влечет за собой разработка данных, вот некоторые необходимые технические навыки, которые вам необходимы для освоения, чтобы стать инженером данных:
Навыки программирования
Инжиниринг данных считается пересечением науки о данных и разработке программного обеспечения. Чтобы быть инженером данных, вы должны быть опытными в обоих, и быть экспертом в области программирования – первый шаг. Тщательное понимание структур данных и алгоритмов, за которым следует их применение, самое быстрорастущее, имеет большое значение для освоения любого языка программирования.
Несмотря на то, что существует множество языков программирования, вы, возможно, захотите быть опытными в самых популярных – Python, Scala, Go, JavaScript – некоторые из них.
Знать Ваш SQL (и NoSQL)
Мир инженеров данных вращается вокруг баз данных и хранилищ данных, а SQL – их лучший друг. Вы должны иметь твердое понимание SQL, чтобы сделать все, что удаленно связано с базами данных – от простых запросов базы данных и определения схем до реализации моделей данных и выполнения нормализации базы данных. Понимание традиционных навыков администрирования баз данных, таких как дизайн базы данных, резервное копирование данных, восстановление и т. Д., Полежит довольно удобно.
Поскольку компании в наши дни работают с неструктурированными и полуструктурированными данными, также важны знания баз данных NOSQL, таких как MongoDB, REDIS и т. Д.
Master ETL и обработка данных
ETL (экстракт, преобразование, нагрузка) это процесс, в основном используемый в контексте хранилища данных, который позволяет собирать данные из нескольких, разрозненных источников и объединить их в единый централизованный репозиторий – ваше хранилище данных.
С помощью ETL вы можете преобразовать огромные объемы данных в действующие бизнес -понимания, предоставив единое представление о ваших данных, предоставляя им соответствующий исторический контекст. Вы можете использовать современные инструменты обработки данных, такие как Apache Spark, чтобы загрузить терабайты и даже петабайты данных – в партиях или потоках – и обрабатывать их без усилий в кратчайшие сроки.
Создание успешной, эффективной ETL и стратегии обработки данных имеет большое значение при определении значения, которую вы можете получить из своих данных, поэтому освоение этих навыков является значительной ступенькой, становясь успешным инженером данных.
Автоматизация и планирование рабочего процесса
Как инженер данных, вы будете работать со многими повторяющимися и часто утомительными задачами. Полная очистка таблицы базы данных один раз – каждые три часа – не звучит слишком захватывающе. Автоматизация таких задач может сэкономить вам много времени и усилий.
Когда дело доходит до обработки данных, вам иногда приходится создавать и планировать задания, которые работают в заданный интервал времени. По мере того, как ваши задания по обработке данных начинают складываться в вашем рабочем процессе, и зависимость начинает развиваться на других заданиях, инструменты планирования рабочего процесса и инструменты оркестровки работы, такие как Apache Airflow, очень удобны. Эти инструменты позволяют вам выполнять параллельную обработку, используя популярные инструменты в экосистеме больших данных.
Автоматизация и планирование рабочего процесса играют решающую роль практически во всех современных инфраструктурах данных, поэтому очень важно иметь рабочие знания о них.
Знать Ваше облако
Почти все компании сегодня имеют свою инфраструктуру данных в облаке. Инженеры данных подключают свои системы данных к различным облачным источникам или имеют дело с несколькими точками данных, хранящимися в облачном хранилище данных. Облачное хранилище и обработка относительно дешевле, чем локальные альтернативы, и вам не нужно беспокоиться о аспектах, связанных с поддержанием и доступностью инфраструктуры.
Таким образом, наличие рабочих знаний по созданию и управлению вашими трубопроводами данных, которые обеспечивают необходимое высококачественное процессы и рабочие процессы данных.
Подводить итоги…
Хотя навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по данным, могут быть довольно ошеломляющими, не хватает того, чтобы найти инженера по данным, чья повседневная работа состоит в использовании всего спектра навыков разработки данных. Их обязанности во многом варьируются в зависимости от размера и характера компании. В современных организациях больше не существует концепции единого размера. У каждой компании есть свои конкретные требования и использование и, следовательно, требуют, чтобы его инженеры для передачи данных освоили конкретные навыки, связанные с этими требованиями.
Благодаря недавнему буму данных, существует огромный спрос на инженеров данных, и это одна из самых быстрорастущих профессий в технологической отрасли. Само собой разумеется, роль инженера данных является довольно полезным выбором карьеры, если вы хотите его продолжить.
Оригинал: “https://dev.to/rudderstack/becoming-a-data-engineer-getting-started-34l7”