📊 Как стать дата-инженером в 2024 году?

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.

• Алгоритмы: теория и практика. Методы
• Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных
  

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:

1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
3. Типы данных: преобразование и базовые операции
4. Методы работы со строками
5. Методы работы со списками и списковыми включениями
6. Методы работы со словарями и генераторами словарей
7. Методы работы с кортежами
8. Методы работы со множествами
9. Особенности цикла for
10. Условный цикл while
11. Функции с позиционными и именованными аргументами
12. Анонимные функции
13. Рекурсивные функции
14. Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
15. Методы работы с файлами и файловой системой
16. Регулярные выражения
17. Основы скрапинга и парсинга
18. Основы ООП: инкапсуляция и наследование
19. Основы ООП – абстракция и полиморфизм
20. Графический интерфейс на Tkinter
21. Основы разработки игр на Pygame
22. Основы работы с SQLite
23. Основы веб-разработки на Flask
24. Основы работы с NumPy
25. 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.