Инжиниринг данных — одна из самых быстрорастущих категорий вакансий в настоящее время, и поэтому вы можете задаться вопросом, что это такое? Учитывая огромные объемы данных, генерируемых организациями в день, необходимо, чтобы люди обрабатывали и передавали эти данные аналитикам данных и инженерам по машинному обучению.

Так что же такое обработка данных?

Инжиниринг данных — это практика сбора, проектирования, хранения и анализа данных из различных ресурсов в масштабе.

Экосистема инженерии данных состоит из:

1. Данные — работа с разными типами данных, форматами и источниками данных

2. Хранилища и репозитории данных — реляционные и нереляционные базы данных, хранилища данных, озера данных и хранилища больших данных, в которых хранятся и обрабатываются данные.

3. Конвейеры данных — собирать/собирать данные из различных источников, очищать, обрабатывать и преобразовывать их в данные, которые можно использовать для анализа.

4. Аналитика и принятие решений на основе данных — создавайте хорошо обработанные данные для использования в бизнес-аналитике, визуализации и принятии решений на основе данных.

Инженеры данных — это люди, ответственные за обеспечение того, чтобы данные были в удобном для использования состоянии к тому времени, когда они поступят к специалисту по данным и бизнес-аналитику для интерпретации. Это гарантирует доступность данных для организаций, которые могут использовать их для оценки и оптимизации своей работы.

Вот некоторые общие задачи, которые вы можете выполнять при работе с данными:

  • Приобретайте наборы данных, которые соответствуют потребностям бизнеса
  • Разрабатывайте алгоритмы для преобразования данных в полезную и полезную информацию.
  • Создавайте, тестируйте и обслуживайте архитектуры конвейеров баз данных
  • Взаимодействие с руководством для понимания целей компании
  • Создание новых методов проверки данных и инструментов анализа данных
  • Обеспечение соблюдения политик управления данными и безопасности

Вам может быть интересно, какие отношения у дата-инженеров с учеными и аналитиками данных.

Таким образом, специалисты по данным и аналитики данных анализируют наборы данных, чтобы получить представление и знания, в то время как инженеры по данным создают системы для сбора, проверки и подготовки высококачественных данных для использования учеными данных для принятия более эффективных решений в бизнесе.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером данных.

Для начала инженеры данных должны обладать навыками облачных вычислений, навыками кодирования и навыками проектирования баз данных.

1. Кодирование — инженеры данных должны как минимум иметь навыки кодирования на распространенных языках программирования, используемых в обработке данных, т. е. SQL, NoSQL, python, java, R и Scala.

2. Реляционные и нереляционные базы данных — инженеры данных должны быть знакомы с реляционными и нереляционными базами данных, а также с тем, как они работают.

3. Хранение данных — не все типы данных хранятся одинаково, поэтому инженерам по данным необходимо знать, какой тип данных подходит, когда

4. Автоматизация и сценарии: при работе с большими данными автоматизация становится необходимой, поскольку организации могут собирать большой объем информации, поэтому, как инженер данных, вы должны иметь возможность писать сценарии для автоматизации повторяющихся задач.

5. Облачные вычисления. Поскольку многие компании переходят на облачные вычисления, инженерам по обработке данных необходимо понимать облачные вычисления и облачное хранилище.

6. Системы ETL (извлечение, преобразование и загрузка): инженеры данных должны иметь возможность перемещать данные из баз данных и других источников в единый репозиторий, например хранилище данных.

Инженерия данных — довольно обширная область, но для начального уровня вышеперечисленные навыки направят вас на хороший путь. По мере продвижения по карьерной лестнице вы можете перейти на руководящие должности или стать архитектором данных, архитектором решений или инженером по машинному обучению.