Как стать инженером больших данных

СохранитьСохраненоУдалён 0

Как преобразовать свои собранные данные в полезную информацию? Как разработать решения для использования этих данных? Если такие вопросы интересуют Вас, то область разработки больших данных, несомненно, заинтересует Вас тоже.

Что такое Data Engineering?

Инженерия данных является отраслью науки о данных, которая фокусируется на практических приложениях анализа и сбора данных. Как и другие отрасли инженерии, инженерия данных занимается применением науки данных в реальном мире.

Разработка данных не связана с экспериментальным дизайном. Он больше сосредоточен на разработке систем для лучшего потока и доступа к информации.

Станьте Data Engineer
Подробнее

За 10 недель Вы узнаете как работает хранилище данных, в каком виде там хранятся данные, как они обрабатываются и как их можно получить для анализа.

вернуться в меню ↑

В чем разница между Data Engineer и Data Scientist?

Специалисты по разработке данных разрабатывают решения, а инженеры по созданию данных создают системы для их реализации. Это самая значительная разница между ними.

Специалисты по данным работают над абстрактными данными, а инженеры по данным работают над практическими проектами. Оба они важны. Без исследователя данных инженеру не с чем было бы работать.

Точно так же без инженера данных работа ученых данных не имела бы никакой ценности. От решения бизнес-задач до преобразования кода в проект, инженеры данных выполняют множество ценных задач.

вернуться в меню ↑

Что делает инженер данных?

Инженер данных должен разрабатывать и поддерживать архитектуры данных (например, базы данных). Они заботятся о сборе данных и преобразовании необработанных данных в полезные.

Без инженера данных вы не сможете собирать данные. Компании требуют, чтобы их инженеры данных были знакомы с SQL, Java, AWS, Scala и т. д. Инженерия данных требует опыта разработки бэкэнда или программирования.

Если вы инженер по обработке данных, вам придется управлять сбором данных, обрабатывать их для дальнейшего использования. Вот некоторые из навыков, которые компании ищут в инженерах данных:

  • Знание Java
  • Структурирование данных
  • Большие данные (Hadoop и Kafka)

Требования могут варьироваться в основном в зависимости от компании. Некоторым компаниям вообще не требуется много данных, в то время как некоторые (ИТ-гиганты) требуют нескольких приложений инженеров данных.

вернуться в меню ↑

Как стать инженером данных

Чтобы стать инженером данных, вам необходимо ознакомиться со всеми его концепциями. Разработка данных состоит из сбора, управления и обработки данных.

В то время как ученые по данным являются экспертами в области математики и статистики, инженеры по данным являются экспертами в области компьютерных наук и программирования.

Тем не менее, вам не обязательно иметь опыт работы в области компьютерных наук, чтобы войти в эту область. Как и в других областях, связанных с данными, в этом секторе вы также найдете людей из разных областей.

Чтобы стать инженером данных, вы должны изучить следующие вещи:

Алгоритмы

Алгоритмы — это инструкции для ряда действий, выполняемых в определенном порядке. Обычно алгоритмы не зависят от языка программирования.

Это означает, что вы можете использовать алгоритм независимо от того, какой язык программирования вы используете. В структурах данных вы будете применять алгоритмы для следующих задач:

  • Поиск элемента в базе данных
  • Вставка элемента в базу данных
  • Сортировка предметов в определенном порядке
  • Удаление предмета

Это фундаментальная концепция инженерии данных. Таким образом, вы должны потратить значительное время на его освоение.

Структуры данных

Структура данных — это способ организации данных для лучшего управления. При обработке данных вы должны держать их в эффективном порядке, чтобы вы могли легко получить к ним доступ.

Структуры данных (также известные как базы данных) бывают разных типов. Вам придется познакомиться с каждым из них. Некоторые из них:

  • Array
  • Heap
  • Binary Tree
  • Graph
  • Queue
  • Matrix

Как только вы познакомитесь с основными структурами данных, вы можете перейти к абстрактным структурам данных.

SQL

SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. Он присутствует на рынке с 70-х годов и стал первым выбором для многих разработчиков, инженеров и аналитиков.

Инженер данных должен знать этот язык. Ходили слухи, что SQL умирает или теряет популярность, но все они фейковые. SQL не умирает.

Станьте Data Engineer
Подробнее

За 10 недель Вы узнаете как работает хранилище данных, в каком виде там хранятся данные, как они обрабатываются и как их можно получить для анализа.

Это один из самых популярных языков программирования среди специалистов по обработке данных. Почему SQL необходим, и почему так много профессионалов в области данных используют его?

Ну, SQL является основным языком, который используется для генерации запросов к базе данных из клиентской программы. Другими словами, он позволяет вашим серверам баз данных редактировать и хранить на них данные.

Без SQL вы не сможете выполнить эти задачи. Более того, он используется практически повсеместно, поэтому его изучение поможет вам работать в любой организации.

Python и Java (или Scala)

Python присутствует везде. Он необходим для любого энтузиаста данных. Он широко популярен благодаря своей универсальности и простоте работы. Вы можете использовать библиотеку Python для любой задачи, которую хотите выполнить.

Java и Scala одинаково важны для вас. Это потому, что большинство инструментов для хранения данных написаны на этих языках, включая Hadoop, HBase, Apache Spark и Apache Kafka.

Вы не можете использовать эти инструменты без изучения этих языков. Это поможет вам понять, как работают эти инструменты и что вы можете с ними сделать. Каждый из этих языков имеет свои качества. Scala быстр, Java обширен, а Python универсален.

Инструменты больших данных

Есть инструменты, популярные в этой области. Они включают:

  • Apache Hadoop
  • Apache Spark
  • Apache Kafka

Постарайтесь узнать о них как можно больше. Изучение этих инструментов и технологий для работы с большими данными необходимо, поскольку они упрощают задачу хранения и управления данными.

Например, профессионалы используют Hadoop для решения проблем, связанных с огромным количеством данных и сбором. Это группа программных решений и сред с открытым исходным кодом.

Точно так же Spark предоставляет вам интерфейс для программирования кластеров. Многие компании требуют, чтобы кандидаты были знакомы с этими инструментами. Инструменты, о которых мы упоминали выше, являются самыми популярными в индустрии больших данных.

Однако они не единственные инструменты, которые инженеры данных используют для своих задач. Вам нужно будет узнать больше о инструментах, когда вы углубитесь в предмет.

Распределенные системы

Данные присутствуют в кластерах, которые функционируют независимо. Большой кластер будет иметь больше шансов на развитие проблем по сравнению с меньшим.

Чтобы стать инженером данных, вам необходимо узнать о кластерах данных и их системах. Вам также нужно будет узнать о различных проблемах, с которыми сталкиваются кластеры данных, и о том, как их решать.

Конвейеры данных

Конвейер данных — это программное решение, которое создает путь для потока данных и удаляет несколько ручных шагов при передаче данных из одной точки в другую. Хотя конвейер данных может передавать данные в хранилища данных, назначение не всегда должно быть таким.

Вы также можете использовать конвейеры данных для передачи фрагментов данных в приложения. Будучи инженером данных, вы будете тратить много времени на создание и управление конвейерами данных.

Конвейеры данных помогают создавать обильные источники данных, хранить данные в облаке и выполнять анализ данных.

вернуться в меню ↑

Вывод

Область инженерии данных большая. И есть большой спрос на специалистов в этой области. Все, что нужно, — это сделать хотя бы один шаг, поэтому начните учебное путешествие уже сегодня.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0