Data Engineering займається створенням систем для збору, зберігання, аналізу та створення значущих даних. Його сценарій використання охоплює кожну галузь, де б ви не знайшли певну форму даних.
А інженери даних є основою таких галузей. Без розуміння наявних даних організації та аналітики залишаться нерозуміючими.
Але як стати інженером даних? Чи це хороший варіант кар’єри на даний момент? Чи є у нього потенціал на майбутнє?
У цій статті я дам відповіді на всі ваші запитання разом з деякими рекомендаціями щодо курсу, щоб розпочати свою кар’єру інженера даних, якщо ви вирішите.
Як стати інженером даних?
Інженеру даних потрібно розвинути кілька навичок, які приходять із досвідом і сертифікатами. Щоб отримати перевагу, вам потрібно володіти такими мовами програмування, як Java, R, Scala, Python, SQL і NoSQL.
Вам доведеться досліджувати бази даних, зберігання даних, автоматизацію/сценарії, машинне навчання, безпеку даних, великі дані та хмарні обчислення. Звичайно, вимоги можуть відрізнятися залежно від посади, але іншими словами, ви повинні знати широкий спектр речей, щоб стати інженером даних.
Отже, малоймовірно, що ви станете інженером з обробки даних, щойно почнете кар’єру. Вам доведеться почати як інженер-програміст або аналітик, а потім перейти до ролі інженера даних.
Чи є інженерія даних перспективною кар’єрою?
Зараз дані є найціннішим активом, навіть якщо порівнювати його з природними ресурсами, такими як нафта.
Компанії інвестують трильйони доларів у створення способів збору, обробки та зберігання даних. Йдеться не лише про вашу особисту інформацію, а про все на світі.
І росте стрімкими темпами.
Зі збільшенням цінності та обсягу даних зростатиме й попит на інженерів обробки даних.
Відповідно до звіту LinkedIn за 2021 рік, розробка даних була однією з найпопулярніших вакансій. І очікується, що це буде один із найбільш трендових секторів у майбутньому.
Якщо говорити про його потенціал, то допоки існують дані, існуватимуть вимоги до створення систем, які оброблятимуть їх і роблять їх корисними. Отже, це безперечно звучить вражаюче для вибору професії.
Як підійти до розробки даних як до кар’єрного шляху?
Розробка даних може бути складною кар’єрою. З чого почати? Що саме потрібно вивчити?
Важливо відзначити, що більшість інженерів даних навчаються на роботі, навіть не усвідомлюючи цього. Ви починаєте як науковець з даних або аналітик і вдосконалюєте свої навички, щоб зайняти кращу посаду інженера з даних.
Дозвольте мені згадати кілька ключових моментів, які ви повинні знати, щоб просунути свою кар’єру інженера з даних:
- Навички програмування є обов’язковими: для початку вам потрібно знати основи Python і R. Це дві найважливіші мови для цієї галузі. Ви також можете досліджувати більше мов; ви не можете ігнорувати ці дві мови.
- Знання бази даних: враховуючи, що ви матимете справу з необробленими даними, вам потрібно знати SQL, як оптимізувати запити SQL, керувати системою баз даних (або RDMS — Relational Database Management System). Основи дадуть вам перевагу, але вам потрібні знання, щоб керувати складними системами баз даних для бізнесу.
- Сховище даних: хоча це можливо лише тоді, коли ви навчаєтеся на роботі, вам доведеться допомагати інженерам обробки даних в управлінні неструктурованими даними та їх оцінці для прийняття бізнес-рішень.
- Знання операційної системи: Ви повинні мати хороші навички використання систем на основі UNIX, Linux, Solaris і Windows.
- Машинне навчання: принаймні основи машинного навчання для моделювання та аналізу даних мають бути корисними.
- Інструменти для великих даних: враховуючи, що ви матимете справу з величезними обсягами даних, найкраще знати про деякі випадки використання інструментів для великих даних, таких як Apache Hadoop.
Зверніть увагу, що це не точні передумови посади, яку ви хочете. Ми перелічуємо їх лише для того, щоб дати вам перевагу та вивчити основи/необхідності, щоб стати інженером даних.
Можливо, вам знадобиться дізнатися більше про інші інструменти або мови програмування, коли ви просуватиметеся на своєму кар’єрному шляху.
На додаток до деякої з наведеної вище інформації, ось деякі рекомендації щодо курсу, які допоможуть вам легко дізнатися, що потрібно, щоб стати інженером даних:
Основи інженерії даних Практичний курс (Udemy)
Udemy містить цінні навчальні ресурси майже для всього, і інженерія даних не є винятком. Data Engineering Essentials – це високо оцінений платний курс, який дає вам знання про використання ключових мов, таких як SQL, Python і Spark.
Він також зосереджений на кількох практичних завданнях і вправах.
Курс дозволяє налаштувати середовище розробки, щоб навчитися створювати програми обробки даних за допомогою Google Cloud Platform. Ви дізнаєтесь про основи та деякі відповідні здібності для практики багатьох речей.
Якщо ви не віддаєте перевагу постійному читанню, а хочете зосередитися на практичній практиці, цей курс стане вам у пригоді.
Основи інженерії даних для всіх (edX)
Якщо ви хочете вивчити основні поняття та все, що пов’язано з інженерією даних, цей курс має ідеально підійти. Основи Data Engineering for Everyone розглядають необхідні фундаментальні поняття; початківець повинен йти далі. Ви не знайдете жодних практичних вправ чи розширених пояснень, але йдеться лише про основи.
IBM пропонує цей курс через edX, відому онлайн-платформу з надійними сертифікатами та якісними курсами. Це безкоштовний курс, який включає додаткову плату, якщо вам потрібен сертифікат.
Якщо ви хочете отримати перевагу, щоб зрозуміти основи інженерії даних, ви можете спробувати цей курс. Ви повинні отримати гарне уявлення про глибину поля і, якщо це цікаво, продовжити.
Наноступінь інженера даних (Udacity)
Програма Nanodegree від Udacity дає вам більш просунуте розуміння теми. Порівняно з деякими фундаментальними курсами, вам знадобляться певні знання, щоб отримати ступінь нано.
З наноступенем «Стати інженером з даних» ви зможете перейти від посади інженера з обробки даних початкового рівня до технічного кандидата, готового до роботи. Програма також перегляне деякі базові поняття, але вам потрібно перевірити передумови курсу.
Зауважте, що програма наноступеню коштує значно дорожче, ніж будь-який інший індивідуальний курс. Отже, можливо, ви захочете перевірити його достовірність і, якщо це потрібно, перед покупкою.
Інженерія даних для кожного (Datacamp)
Data Engineering for Everyone – це безкоштовний курс, який не потребує програмування. Він надає вам інформацію про його основи та тип роботи, пов’язаної з розробкою даних.
Ви познайомитеся з обов’язками, які ви повинні виконувати після отримання необхідних навичок у сфері інженерії даних.
Курс Datacamp — це захоплюючий спосіб навчання, набираючи бали/XP після завершення розділів. Ви також можете обрати його платні курси з практичними заняттями з кодування та отримати доступ до різноманітних проектів, щоб розширити свої навички.
Сучасний аналіз великих даних зі спеціалізацією SQL (Coursera)
Курс аналізу великих даних пропонує Cloudera на Coursera. Ви можете безкоштовно перевірити контент. Але якщо ви хочете отримати сертифікати, тести та отримати доступ до всіх ресурсів, вам знадобиться підписка на Coursera або ви можете попросити фінансової допомоги.
Якщо ви хочете зосередитися на конкретній роботі в галузі інженерії даних, це має бути чудовим початком. Вам не потрібен попередній досвід, щоб пройти цей курс.
Але після проходження цього курсу ви зможете отримати хороші знання про великі дані та SQL для аналізу даних. Навіть якщо у вас є певний досвід, цей курс повинен відшліфувати необхідні навички для роботи з великомасштабними даними за допомогою SQL.
Спеціалізація Data Engineering Foundations (Coursera)
Інший захоплюючий курс на Coursera зосереджений на тому, щоб дати вам зрозуміти основи, а також допомогти вам отримати практичний досвід роботи з кодуванням і реляційною базою даних.
Якщо ви не задоволені безкоштовними курсами, доступними для вдосконалення ваших основ інженерії даних, спеціалізація IBM Data Engineering Foundations повинна вам прислужитися.
Він також містить практичні практичні вправи, які не надто важкі, але повинні стати в нагоді.
Введення в інженерію даних
Курс «Вступ до інженерії даних» повинен стати хорошим початком, незалежно від того, чи вивчаєте ви його вперше, чи освіжаєте фундаментальні знання.
Після того, як ви опануєте основи, вам не знадобиться допомога у пошуку ресурсів, необхідних для знання складних речей. Отже, у цьому списку ви знайдете різні вступні курси.
Станьте інженером даних (LinkedIn)
Навчальний шлях, який можна знайти на навчальному порталі LinkedIn. Це набір різних курсів, які допоможуть вам вивчити концепції інженерії даних. Ви дізнаєтесь про основи, огляд NoSQL, великих даних, програми в реальному часі, поради щодо SQL тощо за допомогою курсу навчання «Стати інженером з даних».
Ви можете вибрати 1-місячну пробну версію преміум-версії LinkedIn, щоб отримати доступ до ресурсів і навчатися на них. Якщо ви вже використали пробну версію, вам потрібно буде повторно активувати преміум-версію LinkedIn, щоб отримати доступ до цих курсів.
LinkedIn Learning надає високоякісні ресурси, які підходять для початківців і професіоналів. Це також може бути зручним способом швидкого додавання ваших сертифікатів/навичок до вашого профілю LinkedIn.
Вивчайте нові концепції, щоб просувати свою кар’єру
З кількома онлайн-курсами та доступними платформами легше, ніж будь-коли, вивчати нові концепції, не докладаючи великих зусиль. Незважаючи на те, що кожен курс пропонує щось інше, він повинен допомогти вам почати свій шлях стати інженером даних.
Ви можете почати з безкоштовних курсів, а потім перейти до платних, щоб вдосконалити свої навички та дізнатися більше про предмет. Курси, які пропонують практичні вправи, повинні допомогти вам підготуватися до роботи, яку ви збираєтеся виконувати на своїй посаді.
Інженерія даних – це галузь із постійним зростанням і можливостями. Можливо, ви захочете дослідити це якнайшвидше.
Ось кілька найкращих курсів аналізу даних.