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 2021 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
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.
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.
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.
Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?
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.
Комментарии