Здрасти!

Не тайна, что с каждым деньком и с каждой секундой количество инфы в мире становится больше. Ее необходимо собирать, обрабатывать, распределять и хранить, чтоб в предстоящем можно было пользоваться данными. Это ответственная и нужная работа, которую непременно должен кто-то созодать.

В сфере Data Science, другими словами в науке о данных, имеется много профессий, в том числе и дата-инженер. Специальность возникла около 10–15 годов назад, на данный момент она является очень нужной. Профессия находится на подъеме, потому осваивать ее на данный момент очень прибыльно.

Сейчас мы поведаем, кто таковой Data Engineer, что он делает, чем различается от Data Scientist и Data Analyst, где спец работает, сколько получает и как им стать.

Базы профессии

Data Engineer – это 1-ый спец, в чьи руки попадают данные. Конкретно он их собирает, за ранее обрабатывает и классифицирует, чтоб опосля передать иным работникам, которые уже употребляют информацию в бизнесе. Не считая добычи и структурирования, дата-инженер еще занимается чисткой данных от повторов и ошибок, также их хранением.

Для того чтоб отлично делать свои задачки, спец употребляет определенные инструменты: хранилища, сервисы по обработке, сбору, чистке и доставке данных. Список инструментов может изменяться зависимо от размера инфы, также скорости их поступления.

От дата-инженера зависит удобство и простота предстоящего процесса работы с Big Data, либо большенными размерами данных. При всем этом спец не участвует в аналитике, а лишь обеспечивает Data Scientist, Data Analyst и остальных работников необходимыми инструментами и информацией, помогает им заниматься лишь их работой, не отвлекаясь на остальные задачки.

Для бизнеса могут пригодиться разные данные. К примеру, дата-инженер может собирать информацию со различных онлайн-площадок, мобильных приложений, опросов и пр. Благодаря сиим данным остальные спецы в состоянии сделать прогноз спроса, изучить поведение потребителей, создать действенные маркетинговые кампании и почти все другое.

Объясним по-простому. К примеру, в ресторанном бизнесе дата-инженер может собирать информацию о том, что конкретно заказывают клиенты, каковой размер среднего чека, нередко ли оформляется доставка и т. д. Опосля этого данные сортируются, очищаются от ошибок и повторов, а далее передаются дата-сайентисту.

В итоге бизнесмены сумеют осознать, необходимо ли и как обновить меню, удержать имеющихся клиентов и заманить новейших, повысить размер среднего чека, сделать лучше услуги доставки и т. д.

Обязанности спеца

Следует сказать, что не любой работодатель до конца осознает, где начинается и завершается зона ответственности дата-инженера. И все из-за того, что профессия все еще считается новейшей. Потому можно гласить только о более нередко встречающихся в вакансиях задачках и функциях этого спеца. Посреди их:

1. Внедрение хранилищ, сервисов и остальных инструментов для работы с данными.
2. Сбор инфы из разных источников.
3. Работа с пасмурными платформами.
4. Чистка данных от дублей, искажений фактов, ошибок и т. д.
5. Структурирование инфы.
6. Подготовка данных для передачи их иным спецам.
7. Поиск методов улучшения и автоматизации имеющихся действий.
8. Обеспечение хранения данных.
9. Работа с SQL.
10. Организация базы данных, чтоб информацию можно было стремительно отыскать и употреблять опять.
11. Подготовка отчетов.
12. Создание системы для работы с данными.

Обязанности Data Engineer могут изменяться. Четкий список задач зависит от определенной компании.

Отличия Data Scientist и Data Engineer

В сфере Data Science есть некоторое количество профессий, чьи обязанности могут пересекаться. По данной причине возникает неурядица, и один спец в очах работодателей преобразуется в другого. Так происходит и с дата-инженерами, дата-сайентистами и дата-аналитиками.

Про Data Engineer мы уже побеседовали. Это он находит, собирает, хранит, обрабатывает и подготавливает данные, опосля чего же передает их Data Scientist и Data Analyst.

Дата-аналитик, как понятно из наименования, занимается аналитикой данных. Также он строит статистические догадки и инспектирует их, вычисляет принципиальные характеристики для бизнеса, трансформирует информацию в подходящую ему форму, визуализирует данные, делая выводы и передавая их работодателям.

Дата-сайентист занимается тем, что выдумывает, как употреблять приобретенные данные для бизнеса. Он исследователь и разраб моделей машинного обучения и аналитических моделей. Data Scientist отыскивает решения бизнес-задач, экспериментирует и помогает работодателям прирастить реализации.

Без дата-инженеров никто не сумеет получить данные, им просто неоткуда будет взяться. Без дата-аналитиков не получится отлично употреблять эти данные, ведь остается только поток инфы без выводов, не будут выявлены более ценные и полезные сведения. А без дата-сайентистов собранные и обработанные данные останутся ненадобными, ведь не будет понятно, где и как их применить.

Эти спецы являются сотрудниками и фактически постоянно трудятся в команде, работая с данными на различных шагах. В маленьких компаниях обязанности этих 3-х работников может делать один человек, но в больших организациях это нереально из-за большого размера данных.

Требования к дата-инженерам

Для того чтоб стать специалистом, дата-инженер должен владеть впечатляющим перечнем способностей и умений. Посреди их:

1. Умение работать с базами данных.
2. Навык Python-программирования, также написание кода на Java либо Scala.
3. Познание SQL для того, чтоб создавать запросы для получения сведений.
4. Умение воспользоваться инвентарем Docker.
5. Навык устной и письменной речи.
6. Познание инструментов для работы с огромным объемом инфы, к примеру, Hadoop, Apache Spark, Kafka и т. п.
7. Умение определять типы баз данных.
8. Навык использования пасмурных технологий.
9. Познание математических алгоритмов и структур данных.
10. Навык резвой адаптации к изменяющимся условиям.
11. Познание распределенных систем.
12. Способности тайм-менеджмента.
13. Навык командной работы.
14. Умение писать отчеты.
15. Навык визуализирования данных.
16. Умение собирать информацию.
17. Осознание особенностей распределенных систем.
18. Умение обрабатывать данные.
19. Навык тестирования кода.
20. Умение работать с хранилищами данных.

Личные свойства тоже не надо списывать со счетов. Проф дата-инженер должен быть:

• коммуникабельным;
• с системным мышлением;
• ответственным;
• внимательным к деталям;
• усидчивым и терпеливым;
• целеустремленным;
• с аналитическим складом мозга;
• самостоятельным.

Размер зарплаты

Как мы уже писали, размер инфы повсевременно возрастает. С каждым часом мир больше дополняется новенькими данными. Потому потребность в дата-инженерах вырастает. Наиболее того, эта профессия является одной из самых быстрорастущих.

Data Engineer необходимы как в больших корпорациях, к примеру, в Гугл, так и в маленьких организациях. Можно сказать, что фактически хоть какой бизнес нуждается в спецах, умеющих отменно и отлично собирать и хранить огромные объемы инфы.

Более необходимы дата-инженеры в денежной и IT-сфере, стартапах, телекоммуникационном секторе, ритейле, банкинге, транспортных компаниях, в маркетинге и т. д.

Почаще всего Data Engineer трудятся в кабинете, но время от времени спецам дают и удаленную работу.

Обычно в профессию приходят из аналитики, при всем этом новенькие уже знают языки программирования. Но стать дата-инженером могут и “неайтишные” аналитики, готовые учить и развиваться в технической специальности.

Кроме того, что профессия является быстрорастущей, она к тому же высокооплачиваемая. Даже начинающие спецы получают от 60 000 руб. за месяц. Если же гласить о Data Engineer с опытом работы от 1 года, то они могут зарабатывать до 120 000 руб. А заработная плата реальных экспертов стартует с отметки в 200 000 руб.

Самые приятные суммы выплачивают большие организации в столице. В регионах доход профессионалов меньше, но он все еще остается высочайшим.

Плюсы и минусы профессии

Все еще раздумываете, осваивать эту профессию либо нет? Тогда мы можем для вас мало посодействовать с принятием решения. Для этого давайте разглядим плюсы и минусы работы.

Поначалу мы перечислим плюсы:

1. Высочайшие заработной платы даже у начинающих профессионалов.
2. Возможность работать удаленно.
3. Востребованность в спецах вырастает с каждым годом.
4. Можно просто переквалифицироваться и уйти в смежные профессии.

А минусами являются:

1. Стать дата-инженером трудно, ведь необходимо разбираться в разработке, аналитике и базах данных. К тому же нужно знать огромное количество инструментов.
2. Из-за относительной новизны профессии перечень обязательств и требований к спецу может изменяться, что затрудняет обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками).
3. Необходимо повсевременно обучаться и совершенствоваться, смотреть за новаторствами в собственной области деятельности, чтоб поддерживать подабающий уровень профессионализма.

Обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) на Data Engineer

Как мы уже писали, в профессию в главном приходят из аналитики. Или Data Engineer стают программеры, которые могут программировать на Python и знают SQL. Эти способности являются базисными. С нуля же освоить специальность весьма трудно, а без помощи других это создать фактически нереально.

Потому наилучшим вариантом будет обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) на онлайн-курсах по Data Engineering. К счастью, существует много обучающих программ по теме, в том числе от больших и узнаваемых онлайн-школ. Почти все из их помогают со стажировкой и трудоустройством, также организовывают практику, чтоб студенты могли обучаться на настоящих проектах.

Заключение

Дата-инженер – это непростая, но в то же время высокооплачиваемая и увлекательная профессия. К тому же спецы этого направления не испытывают заморочек с трудоустройством, потому что компании с радостью нанимают не только лишь экспертов, да и новичков.

Но просто и просто стать Data Engineer не получится. Необходимо много обучаться и практиковаться, ну и опосля освоения профессии придется совершенствоваться. От этих профессионалов зависит развитие компаний и их товаров, потому что они собирают, обрабатывают и хранят огромные объемы ценной и полезной инфы.