Типичные обязанности дата-инженера:
- Исследовательский анализ данных.
- Извлечение данных из массивов разнородной информации.
- Оценка и очистка наборов данных.
- Подготовка и написание логики ETL (процессов обработки/преобразования информации).
- Построение конвейеров данных для распределения по нескольким серверам.
- Сбор и запрос данных.
- Объединение данных.
- Создание хранилищ данных.
- Оптимизация доставки данных.
- Нормализация и моделирование данных.
- Перепроектирование инфраструктуры данных для масштабируемости.
- Использование инструментов для обслуживания данных.
- Помощь специалистам по исследованию данных в оптимизации продуктов.
Главные технические компетенции дата-инженера:
- Языки программирования Python, C++, Java и Scala.
- Знание алгоритмов и структур данных.
- Системы управления базами данных (SQL и NoSQL).
- Технологии ETL/ELT (Apache Airflow, Hadoop).
- Инфраструктура – облачные вычисления.
- Потоковая передача данных – Apache Beam.
Как стать успешным дата-инженером в 2024 году?
Изучите языки программирования
Требования индустрии вращаются вокруг Python и Scala. Чтобы создавать качественное ПО, вам потребуется подтянуть навыки владения этими языками и получить практический опыт работы с инструментами для инженерии данных. Также желательно владеть такими языками, как Java и C++.
Освойте SQL
Все компании используют базы данных, чаще всего с SQL (языком структурированных запросов). Вам нужно изучить его, чтобы быстро добавлять, изменять или извлекать данные из этих баз. Один из лучших ресурсов для изучения − SQL Exercises. Другой вариант − наши статьи. Вы также можете использовать бесплатные шпаргалки по SQL, потому что запомнить все функции сразу будет тяжело.
Изучите облачные технологии
В наше время очень важно уметь работать с облачными средами. Изучите различные виды услуг, предоставляемых облачными платформами: хранение данных, управление кластерами, управление обработкой данных, вычисления и т.д.
Придется также изучить инструменты, вроде Kafka или Hadoop для планирования рабочих процессов в экосистеме больших данных.
Лучший способ профессионального роста – следить за последними тенденциями и инновациями в области науки о данных. Следите за выходом нового программного обеспечения и появлением новых инструментов для работы с данными. Работайте над большим количеством проектов и создавайте портфолио, чтобы продемонстрировать свои технические навыки и получить хорошую должность в известной компании.
Обзор ресурсов для изучения
Онлайн-курc по математике для Data Science
Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:
- подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
- углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
- узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.
Алгоритмы и структуры данных
На курсах будут подробно разобраны базовые алгоритмические методы и структуры данных, наиболее часто использующиеся на практике.
Python
С помощью этих двух курсов вы освоите основы Python: изучите синтаксис языка, получите базовые навыки структурного и процедурного программирования, познакомитесь со структурами данных языка.
Самоучитель по Python для начинающих содержит 25 глав и 230 практических заданий:
- Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
- Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
- Типы данных: преобразование и базовые операции
- Методы работы со строками
- Методы работы со списками и списковыми включениями
- Методы работы со словарями и генераторами словарей
- Методы работы с кортежами
- Методы работы со множествами
- Особенности цикла for
- Условный цикл while
- Функции с позиционными и именованными аргументами
- Анонимные функции
- Рекурсивные функции
- Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
- Методы работы с файлами и файловой системой
- Регулярные выражения
- Основы скрапинга и парсинга
- Основы ООП: инкапсуляция и наследование
- Основы ООП – абстракция и полиморфизм
- Графический интерфейс на Tkinter
- Основы разработки игр на Pygame
- Основы работы с SQLite
- Основы веб-разработки на Flask
- Основы работы с NumPy
- Основы анализа данных с Pandas
SQL
- Хорошее практическое руководство, которое дает обзор всех возможностей и понятий SQL.
Облачные технологии
- Hadoop. Система для обработки больших объемов данных. Курс посвящен методам обработки больших объемов данных с помощью системы Hadoop. Завершив обучение, вы получите базовые знания об основных способах хранения и методов обработки больших объемов данных, а также поймете принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop.
Телеграм-каналы
- 🤖 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека Data scientist’а»
- 🤖🎓 Подтянуть свои знания по DS вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека Data Science для собеса»
- 🤖🧩 Интересные задачи по DS для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Data Science»
- 🤖📖 Больше полезных книг вы найдете на нашем телеграм-канале «Книги для дата сайентистов»
Итог
Если вам нравится работать в спокойной обстановке и проводить чистку необработанных данных, карьера в области дата-инженерии – правильный выбор. Самое трудное – создать портфолио и накопить опыт для получения первой работы. Значительное увеличение объема облачных услуг стало одной из основных причин столь высокого спроса на инженеров по обработке данных.
Комментарии