Data Engineer – это человек в организации, который занимается разработкой, управлением, обработкой больших объемов информации. Его обязанности – не только анализ структурированных сведений, но и полуструктурированных, неструктурированных данных. Это одно из новых ремесел, интересное и высокооплачиваемое. Узнаем, чем занимается data engineer и как стать data engineer.
Он использует инструменты, технологии, такие как Hadoop, Spark, Apache Kafka, SQL и NoSQL базы данных. Также он занимается разработкой ETL-процессов, созданием, поддержкой архитектуры данных, управлением сведениями, решением проблем, связанных с несоответствием информации.
Обеспечивает стабильность, безопасность информации, работает с другими отделами компании для оптимизации бизнес-процессов.
Чем занимается
Занимается разработкой программных, аппаратных средств для анализа, хранения, управления информацией в организации. Отвечает за создание, поддержку инфраструктуры для обработки большого объема сведений, например, сбор, хранение, организацию и анализ информации.
Он также отвечает за безопасность информации, обеспечивая защиту от потери или несанкционированного доступа к ним.
Насколько востребована профессия
Это востребованная роль в области информационных технологий. Компании в различных сферах, таких как медицина, финансы, розничная торговля и другие, используют большие объемы сведений для принятия управленческих решений.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Спрос на Data Engineer-ов только растет. С развитием облачных технологий, объем сведений, которые нужно обрабатывать, только увеличивается.
Где нужен Data Engineer?
- IT-компании: для обработки больших объемов данных, например, для мониторинга, анализа логов, обработки сведений пользователей;
- Финансовый сектор: анализ финансовых сведений, например, для выявления мошенничества, управления рисками, анализа инвестиционных портфелей;
- Медицинские учреждения: обработка медицинских показателей, например, анализ результатов клинических испытаний, создания медицинских баз;
- Транспортные компании: обработка информации о транспортных потоках, например, оптимизация маршрутов, управление грузоперевозками.
Как стать Data Engineer
Необходимо иметь понимание баз данных, языков программирования, архитектуры систем, инфраструктуры приложений. Навыки приобретаются на курсах по БД, языкам программирования, системам их обработки. Например, SQL, Python, Java, Hadoop, Spark.
Нужно не только знать, как работать с инструментами обработки информации, но и понимать, как они применяются на практике. Необходим опыт работы в области баз данных, систем их хранения.
Обязанности
- Разработка, управление инфраструктурой хранения сведений, создание, настройка баз данных, обеспечение работы серверов и хранилищ информации;
- Анализ материала, создание пайплайнов информации, включая разработку алгоритмов, оптимизацию процессов, мониторинг выполнения задач;
- Поддержка, обновление баз, хранилищ, обновление, оптимизация существующих баз, миграция, обеспечение их целостности;
- Обеспечение безопасности сведений, разработка, внедрение мер по их защите, резервное копирование, восстановление информации;
- Обеспечение соответствия правилам, нормативным актам, соблюдение законодательства о защите персональных сведений, разработка, внедрение политик безопасности, контроль за их выполнением.
Он участвует в проектировании и разработке архитектуры системы хранения и обработки данных, внедрении новых технологий, инструментов для работы с ними, а также в обучении, поддержке пользователей системы.
Что нужно знать
Data Engineer – профессия, требующая знания не только хранилищ, языков программирования, архитектуры систем, но и других инструментов, технологий. Он должен уметь работать с SQL, Python, Java, Hive, Pig и другими инструментами обработки данных. Ему необходимо быть в курсе последних тенденций в области анализа сведений, их хранения. Понимать как работают базы, как они используются.
Должен уметь проектировать, разрабатывать, оптимизировать базы сведений, а также использовать инструменты, технологии управления ими.
Data Engineer должен обладать знаниями в области статистики, Machine Learning, чтобы понимать, как использовать информацию для создания моделей, прогнозов. Использовать алгоритмы Machine Learning, например, классификация, кластеризация и регрессия, а также работу с библиотеками Scikit-learn, TensorFlow.
Разница между Data Engineer/Scientist
Это две различные профессии, связанные с обработкой данных.
Первый занимается разработкой, управлением, поддержкой инфраструктуры обработки изученного материала. Обеспечивает доступность, безопасность системы хранения сведений, а также создание, поддержку платформы для обработки данных. Также отвечает за создание, поддержку ETL-процессов (извлечение, трансформация, загрузка).
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Второй занимается более глобальным анализом данных, созданием моделей прогнозирования, определения паттернов, принятия решений на основе данных. Использует математические, статистические методы извлечения знаний, понимания данных, создает паттерны, модели Machine Learning. Отвечает за интерпретацию результатов анализа, рекомендации по дальнейшей работе.
Это разные роли, их разница в целях, однако тесно связаны между собой для обеспечения работы с информацией в компании, их общность – работа с данными.
Плюсы и минусы профессии
Плюсы:
- Востребованность.
- Оплата труда.
- Развитие навыков.
- Удаленная работа.
- Потенциал роста.
- Возможность держать мозг в тонусе.
- Требования к квалификации.
- Загруженность работой.
- Необходимость постоянного обучения.
- Невозможно работать без команды.
Минусы:
- Требования к квалификации.
- Загруженность работой.
- Необходимость постоянного обучения.
- Невозможно работать без команды.
Выводы
Кто Data Engineer, вообщем, можно сказать – это специалист в области обработки информации. Для становления им требуется иметь понимание хранилищ, кода, архитектуры систем и инфраструктуры. Необходимы способности взаимодействия с SQL, Пайтоном, Джава, Hadoop, Spark.