Top 6 abilități necesare pentru a deveni un inginer de date de succes [2022]
Publicat: 2021-02-10Vrei să urmezi o carieră în ingineria datelor, dar nu știi de unde să începi? Atunci ai ajuns la locul potrivit. Acest articol vă va spune despre cele mai importante abilități de inginerie a datelor, inclusiv abilitățile tehnice și programele cu care ar trebui să vă familiarizați.
Este o citire lungă, așa că vă recomandăm să marcați această pagină pentru a putea reveni la ea mai târziu.
Cuprins
Abilități tehnice pentru ingineria datelor
1. Depozitarea datelor
Depozitele de date vă permit să stocați cantități mari de date pentru interogare și analiză. Datele pot proveni din mai multe surse, cum ar fi software-ul ERP, software-ul de contabilitate sau o soluție CRM. Organizațiile folosesc aceste date pentru a genera rapoarte, pentru a efectua analize și pentru a genera informații valoroase.
Trebuie să fiți familiarizat cu conceptul de bază al depozitării de date și cu instrumentele legate de acest domeniu, Amazon Web Services și Microsoft Azure. Depozitarea datelor se numără printre abilitățile fundamentale necesare profesioniștilor în ingineria datelor.
2. Învățare automată
Învățarea automată a devenit una dintre cele mai populare tehnologii în ultimii ani. Un algoritm de învățare automată vă ajută să preziceți rezultatele viitoare utilizând date istorice și prezente.
Ca inginer de date, trebuie doar să fii familiarizat cu elementele de bază ale învățării automate și cu algoritmii săi. Familiarizarea cu învățarea automată vă va ajuta să înțelegeți cerințele organizației dvs. și să colaborați mai eficient cu cercetătorul de date. Pe lângă aceste beneficii, învățarea despre învățarea automată vă va ajuta să construiți conducte de date mai bune și să produceți modele mai bune.
3. Structuri de date
Deși un inginer de date efectuează de obicei optimizarea și filtrarea datelor, ar fi de folos să cunoașteți elementele de bază ale structurilor de date. Te-ar ajuta să înțelegi diferitele aspecte ale obiectivelor organizației tale și te-ar ajuta să cooperezi bine cu alte echipe și membri.
4. Instrumente ETL
ETL înseamnă Extract, Transfer, Load și indică modul în care extrageți datele dintr-o sursă, le transformați într-un format și le stocați într-un depozit de date. ETL utilizează procesarea în loturi pentru a se asigura că utilizatorii pot analiza datele relevante în funcție de problemele lor specifice de afaceri.
Obține date din mai multe surse, aplică anumite reguli și apoi încarcă datele într-o bază de date unde oricine din organizație le poate utiliza sau vizualiza. După cum probabil ați realizat, instrumentele ETL sunt printre cele mai importante abilități pentru profesioniștii în inginerie de date.
5. Limbaje de programare (Python, Scala, Java)
Python, Java și Scala sunt unele dintre cele mai populare limbaje de programare. Python este o necesitate pentru un inginer de date, deoarece vă ajută să efectuați analize statistice și modelare. Pe de altă parte, Java vă ajută să lucrați cu cadre de arhitectură de date, iar Scala este pur și simplu o extensie a acestora.
Trebuie să rețineți că aproape 70% din fișele postului pentru acest domeniu necesită Python ca abilitate. Ca inginer de date, trebuie să aveți abilități puternice de codare, deoarece ar trebui să lucrați cu mai multe limbaje de programare. În afară de Python, alte abilități de programare populare includ .NET, R, Shell Scripting și Perl.
Java și Scala sunt vitale, deoarece vă permit să lucrați cu MapReduce, o componentă vitală Hadoop. În mod similar, Python vă ajută să efectuați analiza datelor. Trebuie să stăpânești cel puțin unul dintre aceste limbaje de programare.
Un alt limbaj la care trebuie să fii atent este C++. Poate calcula cantități mari de date în absența unui algoritm predefinit. În plus, este singurul limbaj de programare care vă permite mai mult de un GB de date într-o secundă. În afară de aceste avantaje, C++ vă permite să aplicați analize predictive în timp real și să reînnoiți algoritmul. Este printre cele mai importante abilități necesare inginerilor de date.
6. Sisteme distribuite
Sistemele distribuite au devenit foarte populare, deoarece reduc costurile de stocare și operare pentru organizații. Acestea permit organizațiilor să stocheze cantități mari de date într-o rețea distribuită de depozite mai mici. Înainte de apariția sistemelor distribuite, costul stocării și analizei datelor era destul de mare, deoarece organizațiile trebuiau să investească în soluții de stocare mai mari.
Acum, sistemele distribuite precum Apache Hadoop sunt foarte populare și un inginer de date trebuie să fie familiarizat cu ele. Ar trebui să știți cum funcționează un sistem distribuit și cum îl puteți utiliza. În afară de sistemul distribuit, ar trebui să știți cum să procesați informații prin intermediul acestuia.
Apache Hadoop este un cadru distribuit pe scară largă, în timp ce Apache Spark este un instrument de programare pentru procesarea unor cantități mari de date. Ar trebui să fii familiarizat cu ambele, deoarece se numără printre abilitățile vitale pentru profesioniștii în inginerie de date.
Cadre pentru ingineria datelor
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop este un cadru open-source care vă permite să stocați și să gestionați aplicațiile Big Data. Aceste aplicații rulează sisteme în cadrul clusterului, iar Hadoop vă ajută să gestionați același lucru. Una dintre cele mai importante abilități de inginerie a datelor este de a crea aplicații Hadoop și de a le gestiona eficient. De la sosirea sa în 2006, Hadoop a devenit unul dintre elementele obligatorii pentru orice profesionist de date. Are o colecție largă de instrumente care fac implementarea datelor mai ușoare și eficiente.
Hadoop vă permite să efectuați procesarea distribuită de seturi mari de date folosind implementări simple de programare. Puteți utiliza R, Python, Java și Scala cu acest instrument. Acest cadru permite companiilor să stocheze și să proceseze cantități mari de date, deoarece le permite să îndeplinească sarcinile printr-o rețea distribuită. Apache Hadoop este o bază din industrie și ar trebui să-l cunoașteți bine.
2. Apache Spark
Apache Spark este un alt instrument obligatoriu cu care trebuie să fiți familiarizat dacă doriți să deveniți inginer de date. Spark este un cadru de uz general distribuit, open-source, pentru calculul cluster. Oferă o interfață care vă permite să programați clustere cu toleranță la erori și paralelism de date. Spark folosește memorarea în cache în memorie și implementarea optimizată a interogărilor pentru a procesa rapid interogările cu orice dimensiune de date. Este un instrument esențial pentru prelucrarea datelor la scară largă.
Pe lângă capacitățile sale de a procesa rapid cantități mari de date, este compatibil cu Apache Hadoop, ceea ce îl face un instrument destul de util. Apache Spark vă permite să efectuați procesare cu abur care are intrare și ieșire constantă a datelor. Spark este mai eficient decât Hadoop, motiv pentru care a devenit un instrument atât de popular pentru inginerii de date.
3. AWS
AWS înseamnă Amazon Web Service și este cel mai popular instrument pentru depozitarea datelor. Un depozit de date este o bază de date relațională axată pe analiză și interogare pentru a vă ajuta să obțineți o vizualizare pe termen lung a datelor. Depozitele de date sunt depozitele primare de date integrate din una (sau mai multe) surse.
Ca inginer de date, va trebui să lucrezi cu o mulțime de depozite de date, așa că este necesar să fii familiarizat cu diferitele aplicații de depozitare de date. AWS și Redshift sunt cele două instrumente pe care trebuie să le cunoașteți, deoarece majoritatea depozitelor de date se bazează pe acestea două.
AWS este o platformă bazată pe cloud care vă permite să accesați și instrumentele de inginerie a datelor, așa că învățarea acesteia vă va ajuta cu siguranță cu alte instrumente. Aproape fiecare fișă de post în inginerie de date necesită să fiți familiarizat cu AWS.
4. Azur
Azure este o tehnologie bazată pe cloud care vă poate ajuta să construiți soluții de analiză la scară largă. La fel ca AWS, este o necesitate pentru orice inginer de date. Azure automatizează suportul pentru aplicații și servere cu un sistem de analiză integrat. În primul rând, Azure este popular pentru construirea, implementarea, testarea și gestionarea serviciilor și aplicațiilor prin centrele de date. Are diverse soluții disponibile ca Iaas (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service) și PaaS (Platform as a Service).
Azure vă ajută să configurați rapid și eficient aplicațiile server bazate pe Windows. Deoarece Windows este foarte popular, cererea pentru acest instrument este destul de mare.
5. Amazon S3 și HDFS
Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) este o parte a AWS care vă oferă o infrastructură de stocare scalabilă. HDFS este sistemul de fișiere distribuit Hadoop și este un sistem de stocare distribuit pentru Apache Hadoop. Ambele instrumente vă permit să stocați și să scalați cu ușurință.
Cu ajutorul acestor două soluții, o organizație poate stoca practic o cantitate nelimitată de date. În plus, oferă stocare bazată pe cloud, astfel încât să puteți accesa datele de oriunde și să lucrați la ele. Aceste soluții sunt populare pentru a oferi stocare pentru aplicații mobile, aplicații IoT, aplicații pentru întreprinderi, site-uri web și multe altele.
6. SQL și NoSQL
SQL și NoSQL sunt elemente obligatorii pentru orice inginer de date. SQL este limbajul de programare principal pentru gestionarea și crearea sistemelor de baze de date relaționale. Sistemele de baze de date relaționale sunt tabele care conțin rânduri și coloane și sunt foarte populare. Pe de altă parte, bazele de date NoSQL sunt non-tabulare și sunt de diferite tipuri în funcție de modelul de date. Exemple comune de baze de date NoSQL sunt documentele și graficele.
Ar trebui să știți cum să lucrați cu sistemele de gestionare a bazelor de date (DBMS) și pentru asta, ar trebui să fiți familiarizat cu SQL și NoSQL. Unele abilități SQL suplimentare includ MongoDB, Cassandra, Big Query și Hive. Învățând despre SQL și NoSQL, puteți lucra cu tot felul de sisteme de baze de date.
Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.
Cum să înveți abilitățile necesare pentru ingineria datelor?
După cum puteți vedea, ingineria datelor este un domeniu destul de avansat și necesită învățarea multor abilități. Învățarea tuturor acestor abilități poate fi destul de dificilă și greoaie. Cel mai bun mod de a învăța diferitele abilități de inginerie a datelor pe care le-am discutat, puteți consulta cursul de inginerie a datelor de la upGrad .
Un curs vă va ajuta să obțineți o experiență de învățare structurată și simplificată. Cursul nostru de inginerie a datelor vă permite să învățați de la mentorii din industrie, care vă asigură că puteți scăpa rapid de îndoieli. Cursul vă va oferi proiecte din industrie, astfel încât să vă puteți testa abilitățile și să vedeți cât de departe ați ajuns.
Proiectele pot fi o modalitate excelentă de a-ți măsura progresul și de a învăța aplicațiile abilităților tale. Cursul nostru vine cu asistență pentru plasarea unui loc de muncă și sprijin pentru învățare, astfel încât să nu întâmpinați probleme.
Concluzie
Dacă ești interesat să urmezi o carieră în ingineria datelor, ar trebui să înveți toate abilitățile pe care le-am enumerat în acest articol. Acestea sunt abilitățile fundamentale necesare profesioniștilor în ingineria datelor.
Sperăm că ați găsit util articolul nostru despre abilitățile de inginerie a datelor. Dacă aveți întrebări sau sugestii cu privire la acest articol, anunțați-ne prin secțiunea de comentarii de mai jos. Am fi bucuroși să vă ajutăm!
Care sunt responsabilitățile de bază ale unui inginer de date?
Se spune că datele sunt inima fiecărei organizații. Prin urmare, rolul inginerilor de date devine mult mai crucial pentru creșterea companiei. Un inginer de date este responsabil pentru următoarele sarcini majore:
1. Manipularea, organizarea și pregătirea datelor brute pentru analize ulterioare.
2. Menținerea diferitelor arhitecturi de date orientate spre afaceri care se potrivesc cerințelor companiei lor.
3. Cercetarea obstacolelor și soluțiilor la problemele de afaceri și a obiectivelor acestora.
4. Compararea performanțelor și modelelor anterioare în date și implementarea modificărilor necesare în modelele de date utilizate.
5. Analizarea datelor și vizualizarea acestora cu ajutorul rapoartelor, tablourilor de bord și diagramelor.
6. Extragerea datelor și pregătirea acestora pentru diferite procese ulterioare, inclusiv analiză, modelare.
Care este cariera unui inginer de date?
Data Engineer este unul dintre sectoarele tehnice cele mai în tendințe, care vă recompensează aproape mai bine decât orice alt domeniu, dar vă cere să urmați o anumită cale de carieră pentru a fi un inginer de date merituos. Următorul traseu de carieră vă va ajuta să urmați ingineria datelor:
1. Licență - În primul rând, trebuie să obțineți o diplomă de licență în Informatică (CS), Tehnologia Informației (IT) sau Matematică. Pentru asta, trebuie să optați PCM ca flux pentru învățământul superior sau puteți lua Matematica ca materie suplimentară.
2. Loc de muncă la nivel de intrare - După finalizarea diplomei de licență, ar trebui să obțineți un loc de muncă la nivel de intrare ca analist de date sau un cercetător de date junior pentru a câștiga experiență înainte de a intra în jocurile mari.
3. Master - Ingineria datelor este un domeniu care necesită cel puțin o diplomă de master sau un doctorat pentru a obține oportunități mai mari. Puteți obține paralela masterului dvs. cu jobul dvs. de nivel de intrare.
4.
Obțineți o promovare - Odată ce ați terminat cu studiile, nimeni nu vă împiedică să aplicați pentru oportunități mai mari.
Cât de mult câștigă în medie un inginer de date?
Inginerii de date din India câștigă enorm. Un inginer de date cu experiență de 1-4 ani câștigă undeva în jur de 7.37.257 INR pe an. În plus, pe măsură ce experiența dvs. crește, creșterea salariului crește drastic. Salariul unui inginer de date este direct proporțional cu salariul pe care îl plătește.
Inginerii de date de nivel mediu cu 5-9 ani de experiență sunt plătiți în jur de 1.218.983 INR pe an. Inginerii cu 15 ani sau mai mult de experiență primesc un pachet generos de 1.579.282 INR pe an.