Главная Блог Data engineer – кто это

Data engineer – кто это

Data engineer (инженер данных) – это специалист, занимающийся проектированием, разработкой, управлением и оптимизацией систем обработки данных. Основная задача data engineer заключается в создании инфраструктуры, которая позволяет собирать, хранить, обрабатывать и передавать данные для дальнейшего анализа.

Основные обязанности инженера данных такие:

Инженер данных часто работает в тесном взаимодействии с другими профессионалами данных, такими как data scientists (исследователи данных) и data analysts (аналитики данных), чтобы обеспечить доступ к качественной и актуальной информации для анализа и принятия решений.

В чем разница между data engineer и data scientist

Data engineer и data scientist – это две разные роли в области работы с информацией, и они выполняют различные функции в процессе ее обработки.

Инженер данных

Исследователь данных

Таким образом, инженер данных ответственен за создание инфраструктуры для обработки информации, тогда как исследователь данных фокусируется на анализе и использовании данных для создания ценности для бизнеса. Обе роли часто взаимодействуют, и их совместная работа обеспечивает полный цикл работы с информацией – от сбора и хранения до анализа и принятия решений.

Среднее время реакции на обращение: 13,5 мин.
Среднее время решения задачи: 1 час 21 мин.

Обязанности инженера данных

Инженер данных (data engineer) играет ключевую роль в создании и поддержании инфраструктуры для работы с информацией. Его задачей является обеспечение эффективного сбора, хранения, обработки и передачи данных.

Сбор данных

  • Инженер данных определяет источники данных, необходимые для анализа и принятия решений.
  • Разрабатывает и реализует механизмы для сбора информации из различных источников, таких как БД, журналы серверов, внешние API и другие.

Хранение данных

  • Разрабатывает и управляет базами данных, выбирая подходящие технологии для хранения информацией.
  • Оптимизирует схемы баз данных для эффективного хранения и быстрого доступа к данным.

Обработка данных

  • Создает и оптимизирует процессы ETL (Extract, Transform, Load) для преобразования информации из различных источников в формат, удобный для анализа.
  • Работает с инструментами потоковой обработки данных для обеспечения непрерывной передачи данных в режиме реального времени.

Передача данных

  • Обеспечивает эффективную передачу данных между различными компонентами системы.
  • Разрабатывает и управляет пайплайнами для автоматизации передачи, преобразования и загрузки информации.

Безопасность данных

  • Разрабатывает механизмы защиты и управления доступом.
  • Обеспечивает соблюдение нормативных требований к безопасности информации.

Оптимизация производительности

  • Непрерывно оптимизирует процессы обработки данных для обеспечения высокой производительности системы.
  • Мониторит и решает проблемы с производительностью, связанные с хранением и обработкой информации.

Сотрудничество

  • Взаимодействует с другими членами команды, такими как аналитики данных и исследователи, для понимания требований и обеспечения нужной информацией.

Мониторинг и обслуживание

  • Организует мониторинг системы для выявления и решения проблем.
  • Обеспечивает бесперебойную работу системы и реагирует на возникающие ситуации.
Дата-инженер играет ключевую роль в создании надежных и эффективных систем обработки данных, которые поддерживают аналитические и бизнес-процессы организации.

Навыки и знания дата-инженера

Чтобы успешно работать в области данных в качестве инженера данных, необходимо обладать определенными знаниями и навыками.

Знания

  • Понимание различных типов баз данных (SQL, NoSQL) и умение работать с ними. Знание языка SQL для выполнения запросов.
  • Опыт программирования на языках, используемых в обработке данных, таких как Python, Java, Scala или другие.
  • Понимание концепций ETL и опыт работы с инструментами для автоматизации процессов извлечения, трансформации и загрузки данных.
  • Знание облачных платформ, таких как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), и опыт работы с соответствующими сервисами для обработки данных в облаке.
  • Понимание основных структур данных и алгоритмов, что может быть полезно при оптимизации процессов обработки информации.
  • Опыт работы с инструментами для обработки данных в реальном времени, такими как Apache Kafka, Apache Flink или Apache Storm.
  • Понимание принципов проектирования и оптимизации моделей данных.
  • Умение эффективно использовать системы контроля версий, такие как Git, для отслеживания изменений в коде и совместной работы.

Навыки

  • Умение эффективно обрабатывать и хранить большие объемы данных.
  • Навыки автоматизации процессов, включая создание скриптов и использование инструментов автоматизации.
  • Способность работать в команде.
  • Навыки выявления и решения проблем с производительностью систем обработки данных.
  • Понимание основ безопасности данных и способы защиты информации.
  • Опыт организации мониторинга системы для выявления и решения проблем в реальном времени.
  • Готовность обучаться новым технологиям и методам в области обработки данных.

Инженер данных, обладая этими знаниями и навыками, может эффективно создавать и поддерживать инфраструктуру для обработки информации, что важно для успешной работы аналитиков данных и исследователей данных в организации.

 

90% клиентов пришли к нам по рекомендации

Достоинства и недостатки

Плюсы профессии data engineer

  • Инженеры данных в настоящее время очень востребованы на рынке труда, поскольку организации все больше осознают ценность, которую можно извлечь из своих данных.
  • Такая работа предоставляет широкие перспективы для карьерного роста, так как технологии и требования к обработке информации постоянно развиваются.
  • Дата-инженеры решают разнообразные и интересные задачи, связанные с проектированием, оптимизацией и обслуживанием инфраструктуры для работы с информацией.
  • Работа с данными позволяет специалистам активно влиять на бизнес-процессы и принятие стратегических решений в организации.
  • Обычно уровень заработной платы достаточно высокий, особенно с учетом специализированных навыков специалистов и их востребованности на рынке труда.

Минусы профессии data engineer

  • Задачи дата-инженера могут быть сложными и требовать глубокого технического понимания, что может вызывать стресс.
  • Индустрия данных быстро меняется, и специалистам приходится постоянно обновлять свои навыки и следить за новыми технологиями.
  • Инженеры данных несут ответственность за безопасность информации, и допущение к ошибкам в этой области может иметь серьезные последствия.
  • В ходе работы могут возникать неожиданные изменения в требованиях, что требует быстрого адаптивного реагирования.
  • В зависимости от организационной структуры, инженерам данных иногда требуется сотрудничество с другими членами команды, что может представлять трудности в случае несогласованности в подходах или стиле работы.
В целом, профессия инженера данных имеет свои сложности, но также предоставляет множество возможностей для развития и влияния на бизнес.

Как стать инженером данных

Чтобы стать дата-инженером, необходимо пройти целый путь. Перечислим, на какие шаги следует обратить внимание:

Получение образования

  • Многие дата-инженеры имеют степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
  • Существует множество онлайн-курсов и программ, таких как Coursera, edX, Udacity, которые предоставляют обучение по теме БД, обработке данных и другим связанным областям.

Освоение языков программирования и технологий

  • Изучение Python, который широко используется в обработке данных, и языка SQL для работы с БД.
  • Изучение инструментов для обработки данных, таких как Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, и БД, таких как MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

Получение опыта

  • Участвуйте в реальных проектах, где можно применить свои знания на практике: например, в рамках учебных программ, стажировок или личных исследований.
  • Работайте стажером или начинайте работать в области данных, чтобы получить опыт работы в коммерческом окружении.

Сертификация

  • Рассмотрите возможность получения сертификаций от ведущих технологических компаний или организаций, таких как AWS, Google Cloud, Microsoft, чтобы подтвердить ваши навыки.

Продолжение обучения

  • Индустрия данных постоянно меняется, поэтому важно оставаться в курсе последних тенденций и технологий.
  • Участвуйте в онлайн-курсах, вебинарах, конференциях, чтобы расширять свои знания и сетевые связи.

Создание профессионального портфолио

  • Оптимизируйте свои профили на соответствующих платформах и создайте подробное резюме.
  • Подробно подчеркните свои навыки и опыт.
Начать можно с изучения основ и постепенного перехода к более сложным концепциям и инструментам. Важно сохранять постоянный интерес к сфере данных и быть готовым к постоянному обучению, так как это весьма динамичная область. Желание развиваться и приобретать новые знания – это самое главное (и не только для инженера данных).

Заключение

Data engineer – это профессионал, который находится в центре современных технологий, отличается от других IT-специалистов и играет ключевую роль в обработке и анализе данных. На самом деле, data engineering – это не просто новая специальность, а скорее целая наука, объединяющая в себе знания из области информационных технологий, компьютерных наук и математики.

Что делает data engineer?

Если написать наиболее простыми словами, то инженер данных занимается построением и управлением инфраструктурой для сбора, хранения и обработки данных. Его задачи включают в себя создание баз данных, работу с распределенными хранилищами, а также разработку эффективных алгоритмов обработки информации. Он должен знать основы программирования, понимать структуру данных и иметь базовые навыки работы с большими объемами данных (Big Data).

Как стать дата-инженером?

Для начинающих необходимо освоить базовые понятия по хранению данных, а также изучить современные технологии и инструменты, используемые в этой области. Лучшие материалы можно найти в открытых источниках, таких как статьи, видео, и бесплатные онлайн-курсы. Работа с таблицами, анализ данных в виде графиков, даже написание простых скриптов – все это станет частью вашего ежедневного дела.

Карьерные перспективы data engineer в России

В России спрос на дата-инженеров растет, и зарплаты в этой области могут быть огромными. Работодатели ищут специалистов, способных не только обрабатывать данные, но и делать выводы из результатов анализа. Наиболее популярные вакансии часто требуют знания распределенных систем, работу с Big Data, и опыт работы с современными базами данных.

Советы для начинающих специалистов:

  1. Учиться постоянно: в этой области необходимо постоянно учиться, следить за новыми технологиями и тенденциями.
  2. Строить сеть контактов: общение с коллегами и обмен опытом с другими специалистами – важная часть карьеры.
  3. Изучить Big Data: это ключевая область, которая открывает множество возможностей для анализа и обработки данных.
  4. Применять знания на практике: научитесь применять полученные знания на практике, создавайте собственные проекты и развивайтесь.
  5. Следить за вакансиями: поиск подходящих вакансий и знание требований работодателей поможет вам лучше понять, чего ожидать на рынке труда.

Data Engineering – это не просто работа, это возможность строить будущее информационного мира. Если вы готовы учиться, изучать новые технологии и применять знания на практике, то, возможно, data engineering станет вашим идеальным местом для развития карьеры. Не забывайте пользоваться доступными ресурсами, и в скором времени вы сможете сделать первые шаги в этом захватывающем направлении IT.

Остались вопросы?

Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 15 минут

    Надоели непредвиденные
    расходы на ИТ?

    • Гарантируем фиксированную стоимость обслуживания на 2 года по договору
    • Включаем в тариф неограниченное количество экстренных вызовов
    • Первый месяц обслуживания за наш счет
    Рассчитать стоимость аутсорсинга
    Нажимая кнопку «Отправить», я даю свое согласие на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных в Соглашении на обработку персональных данных
    EVM.Ai - ваш нейро помощник
    прямо в телеграмм