Не будет преувеличением сказать, что данные – это новая нефть. Должность инженера по данным имеет решающее значение для использования всего их потенциала. Обсудить

Мир науки о данных быстро меняется, и это открыло новые возможности и вакансии в области инженерии данных. Давно хотели разобраться, как стать дата-инженером, но не знали с чего начать? Тогда эта статья для вас.

Типичные обязанности дата-инженера:

• Исследовательский анализ данных.

• Извлечение данных из массивов разнородной информации.

• Оценка и очистка наборов данных.

• Подготовка и написание логики ETL (процессов обработки/преобразования информации).

• Построение конвейеров данных для распределения по нескольким серверам.

• Сбор и запрос данных.

• Объединение данных.

• Создание хранилищ данных.

• Оптимизация доставки данных.

• Нормализация и моделирование данных.

• Перепроектирование инфраструктуры данных для масштабируемости.

• Использование инструментов для обслуживания данных.

• Помощь специалистам по исследованию данных в оптимизации продуктов.

Главные технические компетенции дата-инженера:

• Языки программирования Python, C++, Java и Scala.

• Знание алгоритмов и структур данных.

• Системы управления базами данных (SQL и NoSQL).

• Технологии ETL/ELT (Apache Airflow, Hadoop).

• Инфраструктура – облачные вычисления.

• Потоковая передача данных – Apache Beam.

Как стать успешным дата-инженером в 2021 году?

Изучите языки программирования

Требования индустрии вращаются вокруг Python и Scala. Чтобы создавать качественное ПО, вам потребуется подтянуть навыки владения этими языками и получить практический опыт работы с инструментами для инженерии данных. Также желательно владеть такими языками, как Java и C++.

Освойте SQL

Все компании используют базы данных, чаще всего с SQL (языком структурированных запросов). Вам нужно изучить его, чтобы быстро добавлять, изменять или извлекать данные из этих баз. Один из лучших ресурсов для изучения − SQL Exercises. Другой вариант − наши статьи. Вы также можете использовать бесплатные шпаргалки по SQL, потому что запомнить все функции сразу будет тяжело.

Изучите облачные технологии

В наше время очень важно уметь работать с облачными средами. Изучите различные виды услуг, предоставляемых облачными платформами: хранение данных, управление кластерами, управление обработкой данных, вычисления и т.д.

Придется также изучить инструменты, вроде Kafka или Hadoop для планирования рабочих процессов в экосистеме больших данных.

Soft skills Чтобы добиться успеха, технических навыков недостаточно. Вы также должны иметь навыки общения, презентации и командной работы.

Лучший способ профессионального роста – следить за последними тенденциями и инновациями в области науки о данных. Следите за выходом нового программного обеспечения и появлением новых инструментов для работы с данными. Работайте над большим количеством проектов и создавайте портфолио, чтобы продемонстрировать свои технические навыки и получить хорошую должность в известной компании.

Обзор ресурсов для изучения

Алгоритмы и структуры данных

На курсах будут подробно разобраны базовые алгоритмические методы и структуры данных, наиболее часто использующиеся на практике.

• Алгоритмы: теория и практика. Методы
• Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных

Python

С помощью этих двух курсов вы освоите основы Python: изучите синтаксис языка, получите базовые навыки структурного и процедурного программирования, познакомитесь со структурами данных языка.

• Программирование на Python
• Python практические задачи

SQL

• Хорошее практическое руководство, которое дает обзор всех возможностей и понятий SQL.

Облачные технологии

• Hadoop. Система для обработки больших объемов данных. Курс посвящен методам обработки больших объемов данных с помощью системы Hadoop. Завершив обучение, вы получите базовые знания об основных способах хранения и методов обработки больших объемов данных, а также поймете принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop.

Из более продвинутых курсов хочется отметить англоязычный GCP: Complete Google Data Engineer and Cloud Architect Guide на Udemy, где 28 часов контента дополняются 25 статьями и 48 ресурсами для скачивания. Программа обучения дает полное представление о дисциплине.

Итог

Если вам нравится работать в спокойной обстановке и проводить чистку необработанных данных, карьера в области дата-инженерии – правильный выбор. Самое трудное – создать портфолио и накопить опыт для получения первой работы. Значительное увеличение объема облачных услуг стало одной из основных причин столь высокого спроса на инженеров по обработке данных.

Вам не нужно быть экспертом во всех связанных областях. Достаточно выбрать один навык, например, облачные технологии, и получить практический опыт, сосредоточившись на решении реальных проблем. Благодаря этому на первом собеседовании вы будете чувствовать себя гораздо увереннее. ***

Если вы только начинаете путь в профессии, обратите внимание на курс Data Engineering образовательной онлайн-платформы GeekBrains. Занятия под руководством опытных наставников и поддержка опытных HR помогут вам продвинуться по карьерной лестнице. Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой. Специализированный опыт для этого не потребуется: программа предполагает освоение профессиональных навыков с нуля.

Интересно, хочу попробовать