Die 6 wichtigsten Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Dateningenieur zu werden [2022]

Sie möchten eine Karriere in der Datentechnik anstreben, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Dann sind Sie bei uns genau richtig. Dieser Artikel informiert Sie über die wichtigsten Data-Engineering-Fähigkeiten, einschließlich der technischen Fähigkeiten und der Programme, mit denen Sie vertraut sein sollten.

Es ist eine lange Lektüre, daher empfehlen wir, diese Seite mit einem Lesezeichen zu versehen, damit Sie später darauf zurückkommen können.

Technische Fähigkeiten für Data Engineering

1. Datenspeicherung

Data Warehouses ermöglichen es Ihnen, große Datenmengen für Abfragen und Analysen zu speichern. Die Daten können aus mehreren Quellen wie ERP-Software, Buchhaltungssoftware oder einer CRM-Lösung stammen. Organisationen verwenden diese Daten, um Berichte zu erstellen, Analysen durchzuführen und Data Mining durchzuführen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Sie müssen mit dem Grundkonzept des Data Warehousing und den damit verbundenen Tools, Amazon Web Services und Microsoft Azure, vertraut sein. Data Warehousing gehört zu den grundlegenden Fähigkeiten, die für Data Engineering-Experten erforderlich sind.

2. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren zu einer der beliebtesten Technologien entwickelt. Ein maschineller Lernalgorithmus hilft Ihnen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem historische und aktuelle Daten verwendet werden.

Als Data Engineer müssen Sie sich nur mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und seiner Algorithmen auskennen. Wenn Sie mit maschinellem Lernen vertraut sind, können Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens besser verstehen und effizienter mit dem Data Scientist zusammenarbeiten. Abgesehen von diesen Vorteilen hilft Ihnen das Erlernen des maschinellen Lernens beim Aufbau besserer Datenpipelines und der Erstellung besserer Modelle.

3. Datenstrukturen

Obwohl ein Data Engineer normalerweise die Datenoptimierung und -filterung durchführt, wäre es für Sie von Vorteil, wenn Sie sich mit den Grundlagen von Datenstrukturen auskennen. Es würde Ihnen helfen, die verschiedenen Aspekte der Ziele Ihrer Organisation zu verstehen, und Ihnen helfen, gut mit anderen Teams und Mitgliedern zusammenzuarbeiten.

4. ETL-Tools

ETL steht für Extract, Transfer, Load und bezeichnet, wie Sie Daten aus einer Quelle extrahieren, in ein Format umwandeln und in einem Data Warehouse speichern. ETL verwendet Stapelverarbeitung, um sicherzustellen, dass Benutzer relevante Daten gemäß ihren spezifischen Geschäftsproblemen analysieren können.

Es erhält Daten aus mehreren Quellen, wendet bestimmte Regeln darauf an und lädt die Daten dann in eine Datenbank, wo sie jeder im Unternehmen verwenden oder anzeigen kann. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, gehören ETL-Tools zu den wichtigsten Fähigkeiten für Data-Engineering-Experten.

5. Programmiersprachen (Python, Scala, Java)

Python, Java und Scala sind einige der beliebtesten Programmiersprachen. Python ist ein Muss für einen Dateningenieur, da es Ihnen bei der statistischen Analyse und Modellierung hilft. Andererseits hilft Ihnen Java bei der Arbeit mit Datenarchitektur-Frameworks, und Scala ist einfach eine Erweiterung derselben.

Sie sollten beachten, dass fast 70 % der Stellenbeschreibungen für diesen Bereich Python als Fähigkeit erfordern. Als Data Engineer müssen Sie über ausgeprägte Programmierkenntnisse verfügen, da Sie mit mehreren Programmiersprachen arbeiten müssen. Neben Python gehören zu den anderen beliebten Programmierkenntnissen .NET, R, Shell-Skripting und Perl.

Java und Scala sind unerlässlich, da Sie mit MapReduce, einer wichtigen Hadoop-Komponente, arbeiten können. In ähnlicher Weise hilft Ihnen Python bei der Durchführung von Datenanalysen. Sie müssen mindestens eine dieser Programmiersprachen beherrschen.

Eine weitere Sprache, auf die Sie achten sollten, ist C++. Es kann große Datenmengen ohne einen vordefinierten Algorithmus berechnen. Darüber hinaus ist es die einzige Programmiersprache, mit der Sie mehr als ein GB Daten innerhalb einer Sekunde abrufen können. Abgesehen von diesen Vorteilen können Sie mit C++ Predictive Analytics in Echtzeit anwenden und den Algorithmus neu trainieren. Es gehört zu den wichtigsten Fähigkeiten, die für Data Engineers erforderlich sind.

6. Verteilte Systeme

Verteilte Systeme erfreuen sich großer Beliebtheit, da sie die Speicher- und Betriebskosten für Unternehmen senken. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen in einem verteilten Netzwerk kleinerer Speicher zu speichern. Vor der Einführung verteilter Systeme waren die Kosten für die Datenspeicherung und -analyse recht hoch, da Unternehmen in größere Speicherlösungen investieren mussten.

Inzwischen sind verteilte Systeme wie Apache Hadoop sehr beliebt und ein Dateningenieur muss mit ihnen vertraut sein. Sie sollten wissen, wie ein verteiltes System funktioniert und wie Sie es verwenden können. Abgesehen vom verteilten System sollten Sie wissen, wie Informationen über dasselbe verarbeitet werden.

Apache Hadoop ist ein weit verbreitetes verteiltes Framework, während Apache Spark ein Programmiertool zur Verarbeitung großer Datenmengen ist. Sie sollten mit beiden vertraut sein, da sie zu den wichtigsten Fähigkeiten für Data-Engineering-Profis gehören.

Frameworks für Data Engineering

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework, mit dem Sie Big-Data-Anwendungen speichern und verwalten können. Diese Anwendungen werden innerhalb von Cluster-Systemen ausgeführt, und Hadoop hilft Ihnen bei der Verwaltung derselben. Eine der wichtigsten Data-Engineering-Fähigkeiten besteht darin, Hadoop-Anwendungen zu erstellen und diese effektiv zu verwalten. Seit seiner Einführung im Jahr 2006 hat sich Hadoop zu einem der Must-haves für jeden Datenprofi entwickelt. Es verfügt über eine breite Sammlung von Tools, die die Datenimplementierung einfacher und effektiver machen.

Mit Hadoop können Sie mithilfe einfacher Programmierimplementierungen eine verteilte Verarbeitung großer Datensätze durchführen. Sie können mit diesem Tool R, Python, Java und Scala verwenden. Dieses Framework macht es für Unternehmen erschwinglich, große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, da sie die Aufgaben über ein verteiltes Netzwerk ausführen können. Apache Hadoop ist ein fester Bestandteil der Branche und Sie sollten damit gut vertraut sein.

2. Apache-Spark

Apache Spark ist ein weiteres unverzichtbares Tool, mit dem Sie vertraut sein müssen, wenn Sie Data Engineer werden möchten. Spark ist ein verteiltes Allzweck-Open-Source-Framework für Cluster-Computing. Es bietet eine Schnittstelle, mit der Sie Cluster mit Fehlertoleranz und Datenparallelität programmieren können. Spark verwendet In-Memory-Caching und eine optimierte Abfrageimplementierung, um Abfragen für jede Datengröße schnell zu verarbeiten. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug für die groß angelegte Datenverarbeitung.

Abgesehen von seiner Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, ist es mit Apache Hadoop kompatibel, was es zu einem recht nützlichen Werkzeug macht. Mit Apache Spark können Sie eine Dampfverarbeitung durchführen, die eine konstante Dateneingabe und -ausgabe hat. Spark ist effizienter als Hadoop, weshalb es zu einem so beliebten Tool für Data Engineers geworden ist.

3. AWS

AWS steht für Amazon Web Service und ist das beliebteste Tool für Data Warehousing. Ein Data Warehouse ist eine relationale Datenbank, die sich auf Analysen und Abfragen konzentriert, um Ihnen zu helfen, einen langfristigen Überblick über die Daten zu erhalten. Data Warehouses sind die primären Aufbewahrungsorte integrierter Daten aus einer (oder mehreren) Quellen.

Als Data Engineer müssen Sie mit vielen Data Warehouses arbeiten, daher ist es notwendig, mit den verschiedenen Data Warehousing-Anwendungen vertraut zu sein. AWS und Redshift sind die beiden Tools, mit denen Sie vertraut sein müssen, da die meisten Data Warehouses auf diesen beiden basieren.

AWS ist eine Cloud-basierte Plattform, mit der Sie auch auf Ihre Data-Engineering-Tools zugreifen können. Das Erlernen dieser Methode wird Ihnen also sicherlich bei anderen Tools helfen. Fast jede Stellenbeschreibung für Data Engineering erfordert, dass Sie mit AWS vertraut sind.

4. Azurblau

Azure ist eine Cloud-basierte Technologie, die Sie beim Erstellen umfangreicher Analyselösungen unterstützen kann. Wie AWS ist es ein Muss für jeden Dateningenieur. Azure automatisiert die Unterstützung von Anwendungen und Servern mit einem gepackten Analysesystem. In erster Linie ist Azure beliebt zum Erstellen, Bereitstellen, Testen und Verwalten von Diensten und Anwendungen über Rechenzentren. Es stehen verschiedene Lösungen als IaaS (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service) und PaaS (Platform as a Service) zur Verfügung.

Azure hilft Ihnen, Windows-basierte Serveranwendungen schnell und effizient einzurichten. Da Windows weit verbreitet ist, ist die Nachfrage nach diesem Tool recht hoch.

5. Amazon S3 und HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) ist ein Teil von AWS, das Ihnen eine skalierbare Speicherinfrastruktur bietet. HDFS ist das Hadoop Distributed File System und ist ein verteiltes Speichersystem für Apache Hadoop. Mit beiden Tools können Sie problemlos speichern und skalieren.

Mit Hilfe dieser beiden Lösungen kann ein Unternehmen praktisch eine unbegrenzte Menge an Daten speichern. Darüber hinaus bietet es Cloud-basierten Speicher, sodass Sie von überall auf die Daten zugreifen und daran arbeiten können. Diese Lösungen sind beliebt, um Speicher für mobile Anwendungen, IoT-Anwendungen, Unternehmensanwendungen, Websites und viele andere bereitzustellen.

6. SQL und NoSQL

SQL und NoSQL sind Must-haves für jeden Data Engineer. SQL ist die primäre Programmiersprache zum Verwalten und Erstellen relationaler Datenbanksysteme. Relationale Datenbanksysteme sind Tabellen, die Zeilen und Spalten enthalten und weit verbreitet sind. Andererseits sind NoSQL-Datenbanken nicht tabellarisch und je nach Datenmodell unterschiedlich. Gängige Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind Dokumente und Grafiken.

Sie sollten wissen, wie man mit Datenbankmanagementsystemen (DBMS) arbeitet, und dazu sollten Sie mit SQL und NoSQL vertraut sein. Einige zusätzliche SQL-Kenntnisse umfassen MongoDB, Cassandra, Big Query und Hive. Durch das Erlernen von SQL und NoSQL können Sie mit allen Arten von Datenbanksystemen arbeiten.

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Wie erlernt man die für Data Engineering erforderlichen Fähigkeiten?

Wie Sie sehen können, ist Data Engineering ein recht fortgeschrittenes Gebiet und erfordert das Erlernen vieler Fähigkeiten. Das Erlernen all dieser Fähigkeiten kann ziemlich herausfordernd und mühsam sein. Der beste Weg, um die verschiedenen Data-Engineering-Fähigkeiten zu erlernen, die wir besprochen haben, ist der Data-Engineering-Kurs von upGrad .

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Fazit

Wenn Sie an einer Karriere im Data Engineering interessiert sind, sollten Sie sich alle Fähigkeiten aneignen, die wir in diesem Artikel aufgelistet haben. Dies sind die grundlegenden Fähigkeiten, die für Data-Engineering-Profis erforderlich sind.

Wir hoffen, dass Sie unseren Artikel über Data-Engineering-Fähigkeiten hilfreich fanden. Wenn Sie Fragen oder Vorschläge zu diesem Artikel haben, teilen Sie uns dies über den Kommentarbereich unten mit. Wir helfen Ihnen gerne weiter!