Le 6 migliori competenze richieste per diventare un Data Engineer di successo [2022]

Vuoi intraprendere una carriera nell'ingegneria dei dati ma non sai da dove iniziare? Allora sei nel posto giusto. Questo articolo ti parlerà delle competenze di ingegneria dei dati più importanti, comprese le competenze tecniche e i programmi con cui dovresti avere familiarità.

È una lettura lunga, quindi ti consigliamo di aggiungere questa pagina ai segnalibri in modo da poterla tornare più tardi.

Competenze tecnologiche per l'ingegneria dei dati

1. Archiviazione dati

I data warehouse consentono di archiviare grandi quantità di dati per query e analisi. I dati possono provenire da più fonti come software ERP, software di contabilità o una soluzione CRM. Le organizzazioni utilizzano questi dati per generare report, eseguire analisi e data mining per generare preziose informazioni.

È necessario conoscere il concetto di base del data warehousing e gli strumenti relativi a questo campo, Amazon Web Services e Microsoft Azure. Il data warehousing è tra le competenze fondamentali richieste ai professionisti dell'ingegneria dei dati.

2. Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è diventata una delle tecnologie più popolari negli ultimi anni. Un algoritmo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere i risultati futuri utilizzando i dati storici e presenti.

Come ingegnere dei dati, devi solo avere familiarità con le basi dell'apprendimento automatico e dei suoi algoritmi. Avere familiarità con l'apprendimento automatico ti aiuterà a comprendere i requisiti della tua organizzazione e a collaborare con il data scientist in modo più efficiente. Oltre a questi vantaggi, l'apprendimento dell'apprendimento automatico ti aiuterà a creare pipeline di dati migliori e a produrre modelli migliori.

3. Strutture di dati

Sebbene un ingegnere dei dati di solito esegua l'ottimizzazione e il filtraggio dei dati, sarebbe utile conoscere le basi delle strutture dei dati. Ti aiuterebbe a comprendere i vari aspetti degli obiettivi della tua organizzazione e ti aiuterebbe a collaborare bene con altri team e membri.

4. Strumenti ETL

ETL sta per Extract, Transfer, Load e indica come estrai i dati da un'origine, li trasformi in un formato e li archivi in ​​un data warehouse. ETL utilizza l'elaborazione batch per garantire che gli utenti possano analizzare i dati rilevanti in base ai loro problemi aziendali specifici.

Ottiene dati da più origini, applica regole particolari alle stesse e quindi carica i dati in un database in cui chiunque nell'organizzazione può utilizzarli o visualizzarli. Come avrai capito, gli strumenti ETL sono tra le competenze più importanti per i professionisti dell'ingegneria dei dati.

5. Linguaggi di programmazione (Python, Scala, Java)

Python, Java e Scala sono alcuni dei linguaggi di programmazione più popolari. Python è un must per un ingegnere dei dati in quanto ti aiuta a eseguire analisi statistiche e modellazione. D'altra parte, Java ti aiuta a lavorare con i framework di architettura dei dati e Scala è semplicemente un'estensione dello stesso.

Dovresti notare che quasi il 70% delle descrizioni dei lavori per questo campo richiede Python come abilità. Come ingegnere di dati, devi avere forti capacità di programmazione poiché avresti bisogno di lavorare con più linguaggi di programmazione. Oltre a Python, altre abilità di programmazione popolari includono .NET, R, Shell Scripting e Perl.

Java e Scala sono vitali in quanto ti consentono di lavorare con MapReduce, un componente vitale di Hadoop. Allo stesso modo, Python ti aiuta nell'esecuzione dell'analisi dei dati. Devi padroneggiare almeno uno di questi linguaggi di programmazione.

Un altro linguaggio a cui prestare attenzione è il C++. Può calcolare grandi quantità di dati in assenza di un algoritmo predefinito. Inoltre, è l'unico linguaggio di programmazione che ti consente di avere più di un GB di dati in un secondo. Oltre a questi vantaggi, C++ ti consente di applicare l'analisi predittiva in tempo reale e di riqualificare l'algoritmo. È tra le competenze più importanti richieste agli ingegneri dei dati.

6. Sistemi distribuiti

I sistemi distribuiti sono diventati molto popolari in quanto riducono i costi di storage e operativi per le organizzazioni. Consentono alle organizzazioni di archiviare grandi quantità di dati in una rete distribuita di storage più piccoli. Prima dell'arrivo dei sistemi distribuiti, il costo dell'archiviazione e dell'analisi dei dati era piuttosto elevato poiché le organizzazioni dovevano investire in soluzioni di archiviazione più grandi.

Ora, i sistemi distribuiti come Apache Hadoop sono molto popolari e un ingegnere dei dati deve conoscerli. Dovresti sapere come funziona un sistema distribuito e come puoi usarlo. Oltre al sistema distribuito, dovresti sapere come elaborare le informazioni attraverso lo stesso.

Apache Hadoop è un framework distribuito molto popolare mentre Apache Spark è uno strumento di programmazione per l'elaborazione di grandi quantità di dati. Dovresti avere familiarità con entrambi in quanto sono tra le competenze vitali per i professionisti dell'ingegneria dei dati.

Framework per l'ingegneria dei dati

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop è un framework open source che consente di archiviare e gestire applicazioni Big Data. Queste applicazioni vengono eseguite all'interno di sistemi cluster e Hadoop ti aiuta a gestirle. Una delle competenze di ingegneria dei dati più importanti è creare applicazioni Hadoop e gestirle in modo efficace. Dal suo arrivo nel 2006, Hadoop è diventato uno dei must per qualsiasi professionista dei dati. Dispone di un'ampia raccolta di strumenti che rendono l'implementazione dei dati più semplice ed efficace.

Hadoop consente di eseguire l'elaborazione distribuita di grandi set di dati utilizzando semplici implementazioni di programmazione. Puoi usare R, Python, Java e Scala con questo strumento. Questo framework rende conveniente per le aziende archiviare ed elaborare grandi quantità di dati poiché consente loro di eseguire le attività attraverso una rete distribuita. Apache Hadoop è un punto fermo del settore e dovresti conoscerlo bene.

2. Apache Scintilla

Apache Spark è un altro strumento indispensabile con cui devi avere familiarità se vuoi diventare un ingegnere dei dati. Spark è un framework per uso generale distribuito open source per il cluster computing. Offre un'interfaccia che consente di programmare cluster con tolleranza agli errori e parallelismo dei dati. Spark utilizza la memorizzazione nella cache in memoria e l'implementazione ottimizzata delle query per elaborare rapidamente le query rispetto a qualsiasi dimensione di dati. È uno strumento essenziale per l'elaborazione dei dati su larga scala.

Oltre alle sue capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, è compatibile con Apache Hadoop, il che lo rende uno strumento piuttosto utile. Apache Spark ti consente di eseguire l'elaborazione del vapore con input e output di dati costanti. Spark è più efficiente di Hadoop, motivo per cui è diventato uno strumento così popolare per i data engineer.

3. AWS

AWS sta per Amazon Web Service ed è lo strumento più popolare per il data warehousing. Un data warehouse è un database relazionale incentrato sull'analisi e sulle query per aiutarti a ottenere una visione a lungo raggio dei dati. I data warehouse sono i repository principali di dati integrati provenienti da una (o più) origini.

In qualità di ingegnere dei dati, dovrai lavorare con molti data warehouse, quindi è necessario avere familiarità con le varie applicazioni di data warehousing. AWS e Redshift sono i due strumenti che devi conoscere poiché la maggior parte dei data warehouse si basa su questi due.

AWS è una piattaforma basata su cloud che ti consente di accedere anche ai tuoi strumenti di ingegneria dei dati, quindi impararlo ti aiuterà sicuramente con altri strumenti. Quasi tutte le descrizioni dei lavori di ingegneria dei dati richiedono che tu abbia familiarità con AWS.

4. Azzurro

Azure è una tecnologia basata su cloud che può aiutarti a creare soluzioni di analisi su larga scala. Come AWS, è un must per qualsiasi ingegnere di dati. Azure automatizza il supporto di applicazioni e server con un sistema di analisi in pacchetto. In primo luogo, Azure è popolare per la creazione, la distribuzione, il test e la gestione di servizi e applicazioni tramite data center. Dispone di varie soluzioni come Iaas (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service) e PaaS (Platform as a Service).

Azure ti aiuta a configurare le applicazioni server basate su Windows in modo rapido ed efficiente. Poiché Windows è molto popolare, la richiesta di questo strumento è piuttosto alta.

5. Amazon S3 e HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) fa parte di AWS che offre un'infrastruttura di storage scalabile. HDFS è il file system distribuito Hadoop ed è un sistema di archiviazione distribuito per Apache Hadoop. Entrambi questi strumenti ti consentono di archiviare e ridimensionare facilmente.

Con l'aiuto di queste due soluzioni, un'organizzazione può archiviare una quantità praticamente illimitata di dati. Inoltre, offre un'archiviazione basata su cloud in modo da poter accedere ai dati da qualsiasi luogo e lavorarci sopra. Queste soluzioni sono popolari per offrire storage ad applicazioni mobili, applicazioni IoT, applicazioni aziendali, siti Web e molti altri.

6. SQL e NoSQL

SQL e NoSQL sono indispensabili per qualsiasi ingegnere di dati. SQL è il linguaggio di programmazione principale per la gestione e la creazione di sistemi di database relazionali. I sistemi di database relazionali sono tabelle che contengono righe e colonne e sono molto popolari. D'altra parte, i database NoSQL non sono tabulari e sono di vario tipo a seconda del modello di dati. Esempi comuni di database NoSQL sono documenti e grafici.

Dovresti sapere come lavorare con i sistemi di gestione dei database (DBMS) e per questo dovresti avere familiarità con SQL e NoSQL. Alcune competenze SQL aggiuntive includono MongoDB, Cassandra, Big Query e Hive. Conoscendo SQL e NoSQL, puoi lavorare con tutti i tipi di sistemi di database.

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Come apprendere le competenze richieste per l'ingegneria dei dati?

Come puoi vedere, l'ingegneria dei dati è un campo piuttosto avanzato e richiede l'apprendimento di molte abilità. Imparare tutte queste abilità può essere piuttosto impegnativo e ingombrante. Il modo migliore per apprendere le varie abilità di ingegneria dei dati di cui abbiamo discusso, puoi dare un'occhiata al corso di ingegneria dei dati di upGrad .

Un corso ti aiuterà a ottenere un'esperienza di apprendimento strutturata e snella. Il nostro corso di ingegneria dei dati ti consente di imparare da mentori del settore che ti assicurano di liberarti rapidamente dei tuoi dubbi. Il corso ti fornirà progetti di settore in modo da poter testare le tue abilità e vedere fino a che punto sei arrivato.

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Conclusione

Se sei interessato a intraprendere una carriera nell'ingegneria dei dati, dovresti imparare tutte le competenze che abbiamo elencato in questo articolo. Sono le competenze fondamentali richieste ai professionisti dell'ingegneria dei dati.

Ci auguriamo che tu abbia trovato utile il nostro articolo sulle competenze di ingegneria dei dati. Se hai domande o suggerimenti su questo articolo, faccelo sapere attraverso la sezione commenti qui sotto. Saremo felici di aiutarti!