6 najważniejszych umiejętności wymaganych, aby zostać odnoszącym sukcesy inżynierem danych [2022]

Chcesz rozpocząć karierę w inżynierii danych, ale nie wiesz od czego zacząć? W takim razie trafiłeś we właściwe miejsce. W tym artykule dowiesz się o najważniejszych umiejętnościach związanych z inżynierią danych, w tym o umiejętnościach technicznych i programach, które powinieneś znać.

To długa lektura, więc zalecamy dodanie tej strony do zakładek, aby móc do niej wrócić później.

Umiejętności techniczne w inżynierii danych

1. Magazynowanie danych

Hurtownie danych umożliwiają przechowywanie dużych ilości danych na potrzeby zapytań i analiz. Dane mogą pochodzić z wielu źródeł, takich jak oprogramowanie ERP, oprogramowanie księgowe lub rozwiązanie CRM. Organizacje wykorzystują te dane do generowania raportów, wykonywania analiz i eksploracji danych w celu generowania cennych informacji.

Musisz znać podstawową koncepcję hurtowni danych oraz narzędzia związane z tą dziedziną, Amazon Web Services i Microsoft Azure. Magazynowanie danych jest jedną z podstawowych umiejętności wymaganych od specjalistów inżynierii danych.

2. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe stało się jedną z najpopularniejszych technologii w ciągu ostatnich kilku lat. Algorytm uczenia maszynowego pomaga przewidywać przyszłe wyniki przy użyciu danych historycznych i obecnych.

Jako inżynier danych wystarczy znać podstawy uczenia maszynowego i jego algorytmów. Znajomość uczenia maszynowego pomoże Ci zrozumieć wymagania Twojej organizacji i efektywniej współpracować z analitykiem danych. Oprócz tych korzyści, nauka o uczeniu maszynowym pomoże Ci w budowaniu lepszych potoków danych i tworzeniu lepszych modeli.

3. Struktury danych

Chociaż inżynier danych zwykle przeprowadza optymalizację i filtrowanie danych, warto znać podstawy struktur danych. Pomoże ci to w zrozumieniu różnych aspektów celów twojej organizacji i pomoże ci dobrze współpracować z innymi zespołami i członkami.

4. Narzędzia ETL

ETL to skrót od Extract, Transfer, Load i oznacza sposób wyodrębniania danych ze źródła, przekształcania ich do formatu i przechowywania w hurtowni danych. ETL wykorzystuje przetwarzanie wsadowe, aby zapewnić użytkownikom możliwość analizowania odpowiednich danych zgodnie z ich konkretnymi problemami biznesowymi.

Pobiera dane z wielu źródeł, stosuje do nich określone reguły, a następnie ładuje dane do bazy danych, w której każdy w organizacji może z nich korzystać lub przeglądać. Jak zapewne zdałeś sobie sprawę, narzędzia ETL należą do najważniejszych umiejętności profesjonalistów zajmujących się inżynierią danych.

5. Języki programowania (Python, Scala, Java)

Python, Java i Scala to jedne z najpopularniejszych języków programowania. Python jest niezbędny dla inżyniera danych, ponieważ pomaga przeprowadzać analizy statystyczne i modelowanie. Z drugiej strony Java pomaga pracować z frameworkami architektury danych, a Scala jest po prostu rozszerzeniem tego samego.

Należy zauważyć, że prawie 70% opisów stanowisk w tej dziedzinie wymaga Pythona jako umiejętności. Jako inżynier danych musisz mieć silne umiejętności kodowania, ponieważ musisz pracować z wieloma językami programowania. Oprócz Pythona inne popularne umiejętności programowania obejmują .NET, R, skrypty powłoki i Perl.

Java i Scala są niezbędne, ponieważ umożliwiają pracę z MapReduce, ważnym składnikiem Hadoop. Podobnie Python pomaga w przeprowadzaniu analizy danych. Musisz opanować przynajmniej jeden z tych języków programowania.

Innym językiem, na który należy uważać, jest C++. Może obliczać ogromne ilości danych w przypadku braku predefiniowanego algorytmu. Co więcej, jest to jedyny język programowania, który pozwala na więcej niż jeden GB danych w ciągu sekundy. Oprócz tych zalet, C++ umożliwia stosowanie analiz predykcyjnych w czasie rzeczywistym i ponowne szkolenie algorytmu. To jedna z najważniejszych umiejętności wymaganych od inżynierów danych.

6. Systemy rozproszone

Systemy rozproszone stały się bardzo popularne, ponieważ zmniejszają koszty pamięci masowej i operacyjne dla organizacji. Pozwalają organizacjom przechowywać duże ilości danych w rozproszonej sieci mniejszych magazynów. Przed pojawieniem się systemów rozproszonych koszt przechowywania i analizy danych był dość wysoki, ponieważ organizacje musiały inwestować w większe rozwiązania pamięci masowej.

Obecnie systemy rozproszone, takie jak Apache Hadoop, są bardzo popularne i inżynier danych musi się z nimi zapoznać. Powinieneś wiedzieć, jak działa system rozproszony i jak z niego korzystać. Oprócz systemu rozproszonego powinieneś wiedzieć, jak przetwarzać informacje za jego pośrednictwem.

Apache Hadoop to szeroko popularna platforma rozproszona, podczas gdy Apache Spark to narzędzie programistyczne do przetwarzania dużych ilości danych. Powinieneś znać oba z nich, ponieważ należą do kluczowych umiejętności specjalistów inżynierii danych.

Ramy dla inżynierii danych

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop to platforma typu open source, która umożliwia przechowywanie aplikacji Big Data i zarządzanie nimi. Te aplikacje działają w systemach klastrowych, a Hadoop pomaga zarządzać nimi. Jedną z najważniejszych umiejętności w zakresie inżynierii danych jest tworzenie aplikacji Hadoop i efektywne zarządzanie nimi. Od momentu pojawienia się w 2006 roku Hadoop stał się jednym z niezbędnych narzędzi dla każdego profesjonalisty zajmującego się danymi. Posiada szeroki zestaw narzędzi, które ułatwiają i usprawniają implementację danych.

Hadoop umożliwia wykonywanie rozproszonego przetwarzania dużych zestawów danych przy użyciu prostych implementacji programistycznych. Z tym narzędziem możesz używać R, Python, Java i Scala. Ta struktura umożliwia firmom przechowywanie i przetwarzanie dużych ilości danych, ponieważ umożliwia im wykonywanie zadań za pośrednictwem sieci rozproszonej. Apache Hadoop jest podstawowym produktem w branży i powinieneś być z nim dobrze zaznajomiony.

2. Iskra Apache

Apache Spark to kolejne niezbędne narzędzie, które musisz znać, jeśli chcesz zostać inżynierem danych. Spark to rozproszona platforma ogólnego przeznaczenia typu open source do przetwarzania klastrowego. Oferuje interfejs, który umożliwia programowanie klastrów z odpornością na błędy i równoległością danych. Spark wykorzystuje buforowanie w pamięci i zoptymalizowaną implementację zapytań do szybkiego przetwarzania zapytań o dowolnym rozmiarze danych. To niezbędne narzędzie do przetwarzania danych na dużą skalę.

Oprócz możliwości szybkiego przetwarzania dużych ilości danych jest kompatybilny z Apache Hadoop, co czyni go całkiem użytecznym narzędziem. Apache Spark umożliwia obróbkę parą, która ma stałe wprowadzanie i wyprowadzanie danych. Spark jest bardziej wydajny niż Hadoop, dlatego stał się tak popularnym narzędziem dla inżynierów danych.

3. AWS

AWS to skrót od Amazon Web Service i jest to najpopularniejsze narzędzie do hurtowni danych. Hurtownia danych to relacyjna baza danych skoncentrowana na analizie i zapytaniach, która pomaga uzyskać dalekosiężny widok danych. Hurtownie danych to podstawowe repozytoria zintegrowanych danych z jednego (lub wielu) źródeł.

Jako inżynier danych będziesz musiał pracować z wieloma hurtowniami danych, więc konieczna jest znajomość różnych aplikacji do hurtowni danych. AWS i Redshift to dwa narzędzia, z którymi musisz się zapoznać, ponieważ większość hurtowni danych opiera się na tych dwóch narzędziach.

AWS to platforma oparta na chmurze, która umożliwia również dostęp do narzędzi do inżynierii danych, więc nauka jej z pewnością pomoże Ci z innymi narzędziami. Prawie każdy opis stanowiska w inżynierii danych wymaga znajomości AWS.

4. Lazurowy

Azure to technologia oparta na chmurze, która może pomóc w tworzeniu rozwiązań analitycznych na dużą skalę. Podobnie jak AWS, jest to pozycja obowiązkowa dla każdego inżyniera danych. Azure automatyzuje obsługę aplikacji i serwerów za pomocą spakowanego systemu analitycznego. Przede wszystkim platforma Azure jest popularna do tworzenia, wdrażania, testowania i zarządzania usługami i aplikacjami za pośrednictwem centrów danych. Posiada różne rozwiązania dostępne jako Iaas (infrastruktura jako usługa), SaaS (oprogramowanie jako usługa) i PaaS (platforma jako usługa).

Platforma Azure ułatwia szybkie i wydajne konfigurowanie aplikacji serwerowych opartych na systemie Windows. Ponieważ Windows jest bardzo popularny, zapotrzebowanie na to narzędzie jest dość duże.

5. Amazon S3 i HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) jest częścią AWS, która oferuje skalowalną infrastrukturę pamięci masowej. HDFS to rozproszony system plików Hadoop i jest rozproszonym systemem pamięci masowej dla Apache Hadoop. Oba te narzędzia umożliwiają łatwe przechowywanie i skalowanie.

Za pomocą tych dwóch rozwiązań organizacja może przechowywać praktycznie nieograniczoną ilość danych. Co więcej, oferuje pamięć masową opartą na chmurze, dzięki czemu możesz uzyskać dostęp do danych z dowolnego miejsca i pracować nad nimi. Rozwiązania te są popularne w przypadku udostępniania pamięci masowej aplikacjom mobilnym, aplikacjom IoT, aplikacjom korporacyjnym, witrynom internetowym i wielu innym.

6. SQL i NoSQL

SQL i NoSQL są niezbędne dla każdego inżyniera danych. SQL jest podstawowym językiem programowania służącym do zarządzania i tworzenia relacyjnych systemów baz danych. Systemy relacyjnych baz danych to tabele zawierające wiersze i kolumny, które są bardzo popularne. Z drugiej strony bazy danych NoSQL są nietabelaryczne i są różnego rodzaju w zależności od modelu danych. Typowymi przykładami baz danych NoSQL są dokumenty i wykresy.

Powinieneś wiedzieć, jak pracować z systemami zarządzania bazami danych (DBMS), a do tego musisz znać SQL i NoSQL. Niektóre dodatkowe umiejętności SQL obejmują MongoDB, Cassandra, Big Query i Hive. Poznając SQL i NoSQL, możesz pracować ze wszystkimi rodzajami systemów bazodanowych.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Jak nauczyć się umiejętności wymaganych do inżynierii danych?

Jak widać inżynieria danych to dość zaawansowana dziedzina i wymaga zdobycia wielu umiejętności. Nauka wszystkich tych umiejętności może być dość trudna i kłopotliwa. Najlepszym sposobem na nauczenie się różnych omawianych przez nas umiejętności w zakresie inżynierii danych jest kurs inżynierii danych upGrad .

Kurs pomoże Ci uzyskać uporządkowaną i usprawnioną naukę. Nasz kurs inżynierii danych pozwala uczyć się od mentorów branżowych, dzięki którym szybko pozbędziesz się wątpliwości. Kurs dostarczy Ci projektów branżowych, dzięki czemu będziesz mógł sprawdzić swoje umiejętności i zobaczyć, jak daleko zaszedłeś.

Projekty mogą być doskonałym sposobem mierzenia postępów i uczenia się zastosowań Twoich umiejętności. Nasz kurs obejmuje pomoc w znalezieniu pracy i pomoc w nauce, dzięki czemu nie napotkasz żadnych problemów.

Wniosek

Jeśli jesteś zainteresowany karierą w inżynierii danych, powinieneś nauczyć się wszystkich umiejętności wymienionych w tym artykule. Są to podstawowe umiejętności wymagane od specjalistów inżynierii danych.

Mamy nadzieję, że nasz artykuł na temat umiejętności inżynierii danych okazał się przydatny. Jeśli masz jakieś pytania lub sugestie dotyczące tego artykułu, daj nam znać w sekcji komentarzy poniżej. Chętnie Ci pomożemy!