Data Engineering – с чего начать, что должен знать и уметь специалист

Сейчас востребованность соответствующих специалистов не просто есть, а стабильно растёт. Такая сфера труда весьма перспективна и предлагает высокий доход, причём даже на начальных этапах.

Содержание

В этой статье вы узнаете:

• Суть профессии
• Что должен уметь
• Что нужно знать
• Где учиться
• Развитие и практика
• Личные качества
• Заключение

Суть профессии

Вся профессиональная деятельность Data Engineer связана с информацией. Он участвует в создании и настройке инфраструктуры для работы с данными. Причём это касается, как железной её части, так и программной. Так данные должны где-то собираться, хранилища и серверные мощности для этого выделяет и обустраивает именно дата-инженер. С другой стороны, он же подготавливает и создаёт цифровые инструменты для сбора информации, её сортировки и структурирования, чтобы потом с ними было удобно работать другим сотрудникам. В общем он обеспечивает полный цикл подготовки данных для дальнейшей аналитики и принятия решений.

Что должен уметь специалист

Профессия требовательно к навыкам и уровню знаний, здесь нужно уметь действительно многое:

• разбираться в серверном оборудовании
• разрабатывать системы хранения и обращения данными
• работать с Big Data
• создавать сервисы и системы сбора, очистки и структурирования информации
• автоматизировать соответствующие процессы
• настраивать и управлять потоками данных компании
• следить и поддерживать соответствующие инфраструктуры
• документировать свои решения

Что нужно знать / изучать

Для работы в этой области потребуется многоплановая подготовка, включающая в себя такие направления:

1. Big Data. Прежде всего профессия связана с данными и именно в этой области нужно изучать многое. Так придётся познакомиться с самим понятием Больших Данных, их структур и главное организации хранения. В последнем случае речь идёт о базах, которые являются одной из ключевых сфер деятельности специалистам. Придётся разобраться в их типах, устройстве и организации, причём на действительно серьёзном уровне. Вам надо понимать – чем отличаются реляционные базы, от нереляционных, когда и где они используются.

2. Статистика и высшая математика. Подобные направления в большей степени необходимы дата-аналитика и сайентистам. Однако и инженерам стоит получить их основы, познакомившись в целом с теорией. Статистические методы работы с информацией, построения моделей и прогнозов вполне пригодятся. Из высшей математики будет полезна линейная алгебра с её матрицами, векторами, алгоритмы и близкими темами.

3. Программирование. Знание из этой области необходимы не меньше, чем по направлению BD. В работе нужны навыки разработчика и знание целого спектра языков программирования. Так для обращения с определённым спектром баз данных требуется действительно хорошее знание SQL. Непосредственно для обращения с информацией, в первую очередь нужно учить Python, а также получить некоторые основы Java и Scala. К тому же потребуется изучить методы ООП и опять же алгоритмы.

4. Цифровые технологии. Одних ЯП в этой сфере мало, потребуется знание аппаратной и программной части работы с данными. То есть получить представление о серверном оборудовании и его применении. Также надо познакомиться с широким кругом профильных инструментов. К примеру, это различные фреймворки, библиотек и утилит, типа Hadoop, Apache, Kafka, Docker и некоторых других. Дополнительно следует узнать об инструментах для визуализации данных.

Где учиться

Самостоятельно:

• По этой теме много литературы, но с ноля составить себе грамотную программу обучения очень сложно. Материалов много, и чтобы разобраться в них, надо иметь хотя бы начальное представление о профессии.

• Есть для подготовки к профессии и видео-уроки. Отсмотреть их придётся в большом количестве и без контроля со стороны добиться результатов сложно без понимания общих принципов.

Курсы:

• Профильным образованием для этой сферы могут послужить разные направления. Однако вполне подойдут и курсы. Они обеспечат выжимку из всех необходимых тем и подготовят к реальной работе.

• Есть выбор учебных центров. Вы можете сравнить условия обучения.

Список курсов: https://www.rosbo.ru/study/themes/data-engineering

Развитие и практика

Несмотря на сложность, эта сфера труда конкурентна и нужно активно развиваться:

• Требуется постоянно поддерживать свои знания и навыки в программировании и обращении с БД актуальными. Следите за обновлениями и изучайте всё то, что находит применение в профессии.
• Курсы, семинары, лекции и другие пути обучения не стоит забрасывать. Ищите полезное для себя и продолжайте самообразование.
• Постарайтесь решать реальные задачи. Для начала можно поучаствовать в открытых проектах на Git’е или поискать их на фрилансе. Главное получить практику.

Какие качества нужно развивать

Не каждый может стать дата-инженером, лучше всего тут подходят люди с такими качествами:

• Аналитический ум (этот труд для тех, кто предрасположен к логическому мышлению и аналитике фактов)
• Терпение (зачастую придётся заниматься не самыми интересными и увлекательными вещами, надо уметь концентрироваться на поставленных задачах)
• Обучаемость (тут нельзя раз получить образование, учиться придётся постоянно)
• Память (полезно развивать это качество, умение эффективно запоминать информацию упростит обучение и даже работу)
• Работоспособность (да многое можно автоматизировать, но сначала придётся приложить много труда для решения поставленных задач)

Заключение

Специалистов по Data Engineering ищут многие крупные компании, востребованность у них высокая. При этом за счёт сложности этой сферы, оплата труда в целом выше, чем по рынку в среднем. К тому же перспективы роста заработка весьма отличные, а ещё есть возможности развития одновременно по многим современным направлениям, пользующимся спросом у работодателей.