As 6 principais habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de dados bem-sucedido [2022]

Quer seguir uma carreira em engenharia de dados, mas não sabe por onde começar? Então você veio ao lugar certo. Este artigo falará sobre as habilidades de engenharia de dados mais importantes, incluindo as habilidades técnicas e os programas com os quais você deve estar familiarizado.

É uma leitura longa, por isso recomendamos marcar esta página para que você possa voltar a ela mais tarde.

Habilidades Técnicas para Engenharia de Dados

1. Armazenamento de dados

Os data warehouses permitem que você armazene grandes quantidades de dados para consulta e análise. Os dados podem vir de várias fontes, como software ERP, software de contabilidade ou uma solução de CRM. As organizações usam esses dados para gerar relatórios, realizar análises e mineração de dados para gerar insights valiosos.

Você deve estar familiarizado com o conceito básico de data warehousing e as ferramentas relacionadas a esse campo, Amazon Web Services e Microsoft Azure. O armazenamento de dados está entre as habilidades fundamentais necessárias para os profissionais de engenharia de dados.

2. Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina se tornou uma das tecnologias mais populares nos últimos anos. Um algoritmo de aprendizado de máquina ajuda você a prever resultados futuros usando dados históricos e atuais.

Como engenheiro de dados, você só precisa estar familiarizado com o básico do aprendizado de máquina e seus algoritmos. Estar familiarizado com o aprendizado de máquina ajudará você a entender os requisitos da sua organização e a colaborar com o cientista de dados com mais eficiência. Além desses benefícios, aprender sobre aprendizado de máquina ajudará você a construir melhores pipelines de dados e produzir melhores modelos.

3. Estruturas de dados

Embora um engenheiro de dados geralmente execute a otimização e a filtragem de dados, seria benéfico conhecer os fundamentos das estruturas de dados. Isso o ajudaria a entender os vários aspectos dos objetivos de sua organização e a cooperar bem com outras equipes e membros.

4. Ferramentas ETL

ETL significa Extract, Transfer, Load e denota como você extrai dados de uma fonte, os transforma em um formato e os armazena em um data warehouse. O ETL usa processamento em lote para garantir que os usuários possam analisar dados relevantes de acordo com seus problemas comerciais específicos.

Ele obtém dados de várias fontes, aplica regras específicas às mesmas e carrega os dados em um banco de dados onde qualquer pessoa na organização pode usá-los ou visualizá-los. Como você deve ter percebido, as ferramentas ETL estão entre as habilidades mais importantes para profissionais de engenharia de dados.

5. Linguagens de Programação (Python, Scala, Java)

Python, Java e Scala são algumas das linguagens de programação mais populares. O Python é essencial para um engenheiro de dados, pois ajuda a realizar análises e modelagem estatísticas. Por outro lado, Java te ajuda a trabalhar com frameworks de arquitetura de dados e Scala é simplesmente uma extensão do mesmo.

Você deve observar que quase 70% das descrições de trabalho para este campo exigem Python como uma habilidade. Como engenheiro de dados, você deve ter fortes habilidades de codificação, pois precisa trabalhar com várias linguagens de programação. Além do Python, outras habilidades de programação populares incluem .NET, R, Shell Scripting e Perl.

Java e Scala são vitais, pois permitem trabalhar com MapReduce, um componente vital do Hadoop. Da mesma forma, o Python ajuda você a realizar a análise de dados. Você deve dominar pelo menos uma dessas linguagens de programação.

Outra linguagem a ser observada é C++. Ele pode calcular grandes quantidades de dados na ausência de um algoritmo predefinido. Além disso, é a única linguagem de programação que permite mais de um GB de dados em um segundo. Além dessas vantagens, o C++ permite aplicar análises preditivas em tempo real e treinar novamente o algoritmo. Está entre as habilidades mais importantes exigidas para engenheiros de dados.

6. Sistemas Distribuídos

Os sistemas distribuídos tornaram-se amplamente populares, pois reduzem os custos de armazenamento e operação para as organizações. Eles permitem que as organizações armazenem grandes quantidades de dados em uma rede distribuída de armazenamentos menores. Antes da chegada dos sistemas distribuídos, o custo de armazenamento e análise de dados era bastante alto, pois as organizações precisavam investir em soluções de armazenamento maiores.

Agora, sistemas distribuídos como o Apache Hadoop são muito populares e um engenheiro de dados precisa estar familiarizado com eles. Você deve saber como funciona um sistema distribuído e como você pode usar o mesmo. Além do sistema distribuído, você deve saber como processar informações através do mesmo.

O Apache Hadoop é uma estrutura distribuída amplamente popular, enquanto o Apache Spark é uma ferramenta de programação para processar grandes quantidades de dados. Você deve estar familiarizado com ambos, pois eles estão entre as habilidades vitais para profissionais de engenharia de dados.

Estruturas para Engenharia de Dados

1. Apache Hadoop

O Apache Hadoop é uma estrutura de código aberto que permite armazenar e gerenciar aplicativos de Big Data. Esses aplicativos são executados em sistemas dentro do cluster e o Hadoop ajuda você a gerenciar o mesmo. Uma das habilidades de engenharia de dados mais importantes é criar aplicativos Hadoop e gerenciá-los com eficiência. Desde sua chegada em 2006, o Hadoop se tornou um dos itens obrigatórios para qualquer profissional de dados. Possui uma ampla coleção de ferramentas que tornam as implementações de dados mais fáceis e eficazes.

O Hadoop permite que você execute o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados usando implementações de programação simples. Você pode usar R, Python, Java e Scala com esta ferramenta. Essa estrutura torna acessível para as empresas armazenar e processar grandes quantidades de dados, pois permite que elas executem as tarefas por meio de uma rede distribuída. Apache Hadoop é um grampo da indústria e você deve estar bem familiarizado com ele.

2. Apache Spark

O Apache Spark é outra ferramenta obrigatória com a qual você deve estar familiarizado se quiser se tornar um engenheiro de dados. Spark é uma estrutura de uso geral distribuída de código aberto para computação em cluster. Ele oferece uma interface que permite programar clusters com tolerância a falhas e paralelismo de dados. O Spark usa cache na memória e implementação de consulta otimizada para processar consultas rapidamente em qualquer tamanho de dados. É uma ferramenta essencial para o processamento de dados em larga escala.

Além de sua capacidade de processar grandes quantidades de dados rapidamente, é compatível com o Apache Hadoop, tornando-se uma ferramenta bastante útil. O Apache Spark permite que você execute o processamento de vapor que possui entrada e saída de dados constantes. O Spark é mais eficiente que o Hadoop e é por isso que se tornou uma ferramenta tão popular para engenheiros de dados.

3. AWS

AWS significa Amazon Web Service e é a ferramenta mais popular para armazenamento de dados. Um data warehouse é um banco de dados relacional focado em análise e consulta para ajudá-lo a obter uma visão de longo alcance dos dados. Os data warehouses são os principais repositórios de dados integrados de uma (ou várias) fontes.

Como engenheiro de dados, você terá que trabalhar com muitos data warehouses, portanto, é necessário estar familiarizado com os vários aplicativos de data warehouse. AWS e Redshift são as duas ferramentas com as quais você deve se familiarizar, pois a maioria dos data warehouses é baseada nessas duas.

A AWS é uma plataforma baseada em nuvem que também permite acessar suas ferramentas de engenharia de dados, portanto, aprendê-la certamente o ajudará com outras ferramentas. Quase todas as descrições de cargos de engenharia de dados exigem que você esteja familiarizado com a AWS.

4. Azure

O Azure é uma tecnologia baseada em nuvem que pode ajudá-lo a criar soluções de análise em larga escala. Assim como a AWS, é indispensável para qualquer engenheiro de dados. O Azure automatiza o suporte de aplicativos e servidores com um sistema de análise empacotado. Principalmente, o Azure é popular para criar, implantar, testar e gerenciar serviços e aplicativos por meio de data centers. Possui diversas soluções disponíveis como Iaas (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service) e PaaS (Platform as a Service).

O Azure ajuda você a configurar aplicativos de servidor baseados no Windows de forma rápida e eficiente. Como o Windows é amplamente popular, a demanda por essa ferramenta é bastante alta.

5. Amazon S3 e HDFS

O Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) faz parte da AWS que oferece uma infraestrutura de armazenamento escalável. HDFS é o Hadoop Distributed File System e é um sistema de armazenamento distribuído para Apache Hadoop. Ambas as ferramentas permitem armazenar e dimensionar facilmente.

Com a ajuda dessas duas soluções, uma organização pode armazenar praticamente uma quantidade ilimitada de dados. Além disso, oferece armazenamento baseado em nuvem para que você possa acessar os dados de qualquer lugar e trabalhar neles. Essas soluções são populares por oferecer armazenamento para aplicativos móveis, aplicativos IoT, aplicativos corporativos, sites e muitos outros.

6. SQL e NoSQL

SQL e NoSQL são indispensáveis ​​para qualquer engenheiro de dados. SQL é a principal linguagem de programação para gerenciar e criar sistemas de banco de dados relacionais. Sistemas de banco de dados relacionais são tabelas que contêm linhas e colunas e são amplamente populares. Por outro lado, os bancos de dados NoSQL não são tabulares e são de vários tipos de acordo com o modelo de dados. Exemplos comuns de bancos de dados NoSQL são documentos e gráficos.

Você deve saber trabalhar com Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS) e, para isso, precisa estar familiarizado com SQL e NoSQL. Algumas habilidades adicionais de SQL incluem MongoDB, Cassandra, Big Query e Hive. Aprendendo sobre SQL e NoSQL, você pode trabalhar com todos os tipos de sistemas de banco de dados.

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Como aprender as habilidades necessárias para engenharia de dados?

Como você pode ver, a engenharia de dados é um campo bastante avançado e requer o aprendizado de muitas habilidades. Aprender todas essas habilidades pode ser bastante desafiador e complicado. A melhor maneira de aprender as várias habilidades de engenharia de dados que discutimos, você pode conferir o curso de engenharia de dados do upGrad .

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Os projetos podem ser uma excelente maneira de medir seu progresso e aprender as aplicações de suas habilidades. Nosso curso vem com assistência para colocação de emprego e suporte de aprendizado para que você não enfrente nenhum problema.

Conclusão

Se você estiver interessado em seguir uma carreira em engenharia de dados, deve aprender todas as habilidades listadas neste artigo. Eles são as habilidades fundamentais necessárias para os profissionais de engenharia de dados.

Esperamos que você tenha achado útil nosso artigo sobre habilidades de engenharia de dados. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão sobre este artigo, informe-nos através da seção de comentários abaixo. Ficaremos felizes em ajudá-lo!