6 основных навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным инженером данных [2022]

Хотите сделать карьеру в области инженерии данных, но не знаете, с чего начать? Тогда вы пришли в нужное место. Эта статья расскажет вам о наиболее важных навыках работы с данными, включая технические навыки и программы, с которыми вы должны быть знакомы.

Это длинное чтение, поэтому мы рекомендуем добавить эту страницу в закладки, чтобы вы могли вернуться к ней позже.

Технические навыки для обработки данных

1. Хранилище данных

Хранилища данных позволяют хранить большие объемы данных для запросов и анализа. Данные могут поступать из нескольких источников, таких как программное обеспечение ERP, бухгалтерское программное обеспечение или решение CRM. Организации используют эти данные для создания отчетов, выполнения аналитики и интеллектуального анализа данных для получения ценной информации.

Вы должны быть знакомы с базовой концепцией хранилища данных и инструментами, связанными с этой областью, Amazon Web Services и Microsoft Azure. Хранилище данных является одним из основных навыков, необходимых специалистам по обработке данных.

2. Машинное обучение

Машинное обучение стало одной из самых популярных технологий за последние несколько лет. Алгоритм машинного обучения помогает прогнозировать будущие результаты, используя исторические и текущие данные.

Как инженеру данных, вам нужно знать только основы машинного обучения и его алгоритмы. Знакомство с машинным обучением поможет вам понять требования вашей организации и более эффективно сотрудничать с исследователем данных. Помимо этих преимуществ, изучение машинного обучения поможет вам в создании более качественных конвейеров данных и создании более качественных моделей.

3. Структуры данных

Хотя оптимизацию и фильтрацию данных обычно выполняет инженер данных, вам было бы полезно узнать об основах структур данных. Это поможет вам понять различные аспекты целей вашей организации и поможет вам хорошо сотрудничать с другими командами и членами.

4. ETL-инструменты

ETL расшифровывается как Extract, Transfer, Load и обозначает, как вы извлекаете данные из источника, преобразовываете их в формат и сохраняете в хранилище данных. ETL использует пакетную обработку, чтобы пользователи могли анализировать соответствующие данные в соответствии со своими конкретными бизнес-задачами.

Он получает данные из нескольких источников, применяет к ним определенные правила, а затем загружает данные в базу данных, где любой сотрудник организации может их использовать или просматривать. Как вы, возможно, уже поняли, инструменты ETL являются одними из самых важных навыков для специалистов по обработке данных.

5. Языки программирования (Python, Scala, Java)

Python, Java и Scala — одни из самых популярных языков программирования. Python является обязательным для инженера данных, поскольку он помогает выполнять статистический анализ и моделирование. С другой стороны, Java помогает вам работать с инфраструктурами архитектуры данных, а Scala — просто их расширение.

Вы должны отметить, что почти 70% описаний вакансий в этой области требуют Python в качестве навыка. Как инженер данных, вы должны иметь хорошие навыки кодирования, так как вам нужно будет работать с несколькими языками программирования. Помимо Python, другие популярные навыки программирования включают .NET, R, Shell Scripting и Perl.

Java и Scala жизненно важны, поскольку они позволяют работать с MapReduce, жизненно важным компонентом Hadoop. Точно так же Python помогает вам выполнять анализ данных. Вы должны освоить хотя бы один из этих языков программирования.

Еще один язык, на который следует обратить внимание, — это C++. Он может вычислять огромные объемы данных без предопределенного алгоритма. Более того, это единственный язык программирования, позволяющий обрабатывать более одного ГБ данных за секунду. Помимо этих преимуществ, C++ позволяет применять предиктивную аналитику в режиме реального времени и переобучать алгоритм. Это один из самых важных навыков, необходимых инженерам данных.

6. Распределенные системы

Распределенные системы стали широко популярными, поскольку они сокращают затраты на хранение и эксплуатацию для организаций. Они позволяют организациям хранить большие объемы данных в распределенной сети небольших хранилищ. До появления распределенных систем стоимость хранения и анализа данных была довольно высокой, поскольку организациям приходилось вкладывать средства в более крупные решения для хранения.

Сейчас распределённые системы, такие как Apache Hadoop, очень популярны, и дата-инженер должен быть с ними знаком. Вы должны знать, как работает распределенная система и как вы можете ее использовать. Помимо распределенной системы, вы должны знать, как обрабатывать информацию через нее.

Apache Hadoop — широко популярная распределенная среда, а Apache Spark — инструмент программирования для обработки больших объемов данных. Вы должны быть знакомы с обоими из них, поскольку они являются одними из жизненно важных навыков для специалистов по обработке данных.

Фреймворки для инженерии данных

1. Апач Хадуп

Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, позволяющая хранить приложения для работы с большими данными и управлять ими. Эти приложения работают внутри кластерных систем, и Hadoop помогает вам управлять ими. Одним из наиболее важных навыков работы с данными является создание приложений Hadoop и эффективное управление ими. С момента своего появления в 2006 году Hadoop стал одним из обязательных инструментов для любого специалиста по обработке данных. Он имеет широкий набор инструментов, которые делают реализацию данных проще и эффективнее.

Hadoop позволяет выполнять распределенную обработку больших наборов данных с помощью простых программных реализаций. С этим инструментом вы можете использовать R, Python, Java и Scala. Эта структура позволяет компаниям хранить и обрабатывать большие объемы данных, поскольку позволяет им выполнять задачи через распределенную сеть. Apache Hadoop является основным продуктом в отрасли, и вы должны быть хорошо с ним знакомы.

2. Апач Спарк

Apache Spark — еще один обязательный инструмент, с которым вы должны быть знакомы, если хотите стать инженером данных. Spark — это распределенная платформа общего назначения с открытым исходным кодом для кластерных вычислений. Он предлагает интерфейс, позволяющий программировать кластеры с отказоустойчивостью и параллелизмом данных. Spark использует кэширование в памяти и оптимизированную реализацию запросов для быстрой обработки запросов с данными любого размера. Это важный инструмент для крупномасштабной обработки данных.

Помимо возможности быстрой обработки больших объемов данных, он совместим с Apache Hadoop, что делает его весьма полезным инструментом. Apache Spark позволяет выполнять паровую обработку с постоянным вводом и выводом данных. Spark более эффективен, чем Hadoop, поэтому он стал таким популярным инструментом для дата-инженеров.

3. АМС

AWS расшифровывается как Amazon Web Service и является самым популярным инструментом для хранения данных. Хранилище данных — это реляционная база данных, ориентированная на анализ и запросы, которые помогут вам получить долгосрочное представление данных. Хранилища данных — это основные хранилища интегрированных данных из одного (или нескольких) источников.

Как инженеру данных вам придется работать с большим количеством хранилищ данных, поэтому необходимо быть знакомым с различными приложениями для хранения данных. AWS и Redshift — это два инструмента, с которыми вы должны быть знакомы, так как большинство хранилищ данных основаны на этих двух.

AWS — это облачная платформа, которая также позволяет вам получить доступ к вашим инструментам обработки данных, поэтому ее изучение, безусловно, поможет вам в работе с другими инструментами. Почти каждое описание работы по обработке данных требует, чтобы вы были знакомы с AWS.

4. Лазурь

Azure — это облачная технология, которая может помочь вам в создании крупномасштабных аналитических решений. Как и AWS, он необходим любому инженеру данных. Azure автоматизирует поддержку приложений и серверов с помощью комплексной системы аналитики. В первую очередь Azure популярен для создания, развертывания, тестирования и управления службами и приложениями через центры обработки данных. Он имеет различные решения, доступные как Iaas (инфраструктура как услуга), SaaS (программное обеспечение как услуга) и PaaS (платформа как услуга).

Azure помогает быстро и эффективно настроить серверные приложения на базе Windows. Поскольку Windows широко популярна, спрос на этот инструмент довольно высок.

5. Амазон S3 и HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) — это часть AWS, предлагающая масштабируемую инфраструктуру хранения. HDFS — это распределенная файловая система Hadoop и распределенная система хранения для Apache Hadoop. Оба этих инструмента позволяют легко хранить и масштабировать данные.

С помощью этих двух решений организация может хранить практически неограниченное количество данных. Кроме того, он предлагает облачное хранилище, поэтому вы можете получить доступ к данным из любого места и работать с ними. Эти решения популярны тем, что предлагают хранилище для мобильных приложений, приложений IoT, корпоративных приложений, веб-сайтов и многих других.

6. SQL и NoSQL

SQL и NoSQL необходимы любому инженеру данных. SQL является основным языком программирования для управления и создания систем реляционных баз данных. Системы реляционных баз данных — это таблицы, содержащие строки и столбцы, которые широко распространены. С другой стороны, базы данных NoSQL не являются табличными и бывают разных типов в зависимости от модели данных. Типичными примерами баз данных NoSQL являются документы и графики.

Вы должны знать, как работать с системами управления базами данных (СУБД), а для этого вам необходимо быть знакомым с SQL и NoSQL. Некоторые дополнительные навыки работы с SQL включают MongoDB, Cassandra, Big Query и Hive. Изучив SQL и NoSQL, вы сможете работать со всеми типами систем баз данных.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Как освоить навыки, необходимые для инженерии данных?

Как видите, инженерия данных — довольно продвинутая область, требующая изучения большого количества навыков. Изучение всех этих навыков может быть довольно сложным и обременительным. Лучший способ изучить различные навыки работы с данными, которые мы обсуждали, — это пройти курс по разработке данных от upGrad .

Курс поможет вам получить структурированный и оптимизированный опыт обучения. Наш курс по инженерии данных позволяет вам учиться у отраслевых наставников, которые гарантируют, что вы сможете быстро избавиться от своих сомнений. Курс предоставит вам отраслевые проекты, чтобы вы могли проверить свои навыки и увидеть, как далеко вы продвинулись.

Проекты могут быть отличным способом измерения вашего прогресса и изучения применения ваших навыков. Наш курс включает помощь в трудоустройстве и поддержку в обучении, поэтому у вас не возникнет никаких проблем.

Заключение

Если вы заинтересованы в карьере инженера данных, вам следует освоить все навыки, которые мы перечислили в этой статье. Это основные навыки, необходимые специалистам по обработке данных.

Мы надеемся, что наша статья о навыках инженерии данных оказалась для вас полезной. Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения относительно этой статьи, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже. Мы будем рады помочь вам!