Data Engineer – это специалист, который работает в сфере информационной инженерии, занимается доставкой, хранением и обработкой данных. Профессия имеет ярко выраженные технические черты, подойдет для тех, кто увлекается информационными технологиями.
Содержание
Краткое описание
Появление Big Data изменило стратегию работы с данными. Data Analyst и Scientist занимаются анализом и извлечением данных из огромных массивов, а Data Engineer специализируется на разработке структуры для Big Data и других типов данных. Работа связана с большим количеством профессиональных компетенций, но она популярна из-за достойного уровня оплаты труда и колоссальной востребованности на кадровом рынке.
Профессия Data Engineer имеет все шансы на устойчивое развитие в ближайшие годы. С ростом объемов данных, которые генерируются и хранятся организациями, потребность в специалистах, умеющих эффективно управлять, обрабатывать и структурировать эти данные, будет только увеличиваться. Data Engineer играет ключевую роль в создании и поддержании архитектуры данных, что делает его востребованным на рынке труда.
С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, данные становятся еще более ценными. Профессионалы в области обработки данных будут необходимы для интеграции, трансформации и подготовки данных, чтобы аналитики и исследователи могли извлекать из них максимальную пользу. Таким образом, Data Engineer будет все больше сотрудничать с другими специалистами, обеспечивая необходимую инфраструктуру для анализа и интерпретации данных.
Кроме того, с увеличением интереса к облачным технологиям и платформам для работы с данными, Data Engineer должен будет расширить свои навыки, включая знание облачных решений и инструментов визуализации данных. Таким образом, будущее этой профессии связано не только с ростом рынка, но и с необходимостью постоянного профессионального развития и адаптации к новым технологиям и методам работы с данными.
Особенности профессии
Data Engineer – это тот, кто занимается извлечением, последующим преобразованием, загрузкой и обработкой данных. Нередко Data Engineer и Data Scientist путают, однако это разные профессии. Первый специалист – гуру Big Data и безупречно знает программирование, второму нет равных в работах, связанных с аналитическими процессами и алгоритмами. Data Engineer – профессиональный программист, он пишет код, без которого невозможно построить пайплайн данных.
Data Engineers востребованы во всех сферах бизнеса, например, в банковском секторе, который имеет тысячи хранилищ информации с данными, касающимися клиентов, транзакций и других финансовых операций. Конкуренция в сфере информационной инженерии невысокая, как утверждают российские HR-специалисты. Сейчас отечественный рынок испытывает потребность в опытных Data Engineers, поэтому работу долго искать не придется.
Малоизвестный факт о профессии Data Engineer заключается в том, что в некоторых крупных компаниях эта роль включает не только обработку и управление данными, но и активное участие в формировании корпоративной культуры анализа данных.
Data Engineers часто становятся неформальными лидерами команд, обучая других сотрудников основам работы с данными и способствуя принятию решений на основе аналитики. Таким образом, помимо технических навыков, в их обязанности могут входить и социальные функции.
Кроме того, в последние годы встала новая задача перед Data Engineers — обеспечение этичной обработки данных. Они должны не только понимать, как собирать и обрабатывать данные, но и быть осведомленными о вопросах конфиденциальности и законности использования информации.
Плюсы и минусы профессии
Плюсы
- Должность Data Engineer высокооплачиваемая.
- Работодатели заинтересованы в опытных Data Engineer, поэтому много возможностей устроиться в крупную отечественную или зарубежную компанию.
- Работа достаточно интересная.
- Привыкший работать в режиме многозадачности Data Engineer может реализовать свой потенциал в смежных сферах деятельности.
Минусы
- Многие компании заинтересованы в Data Engineer, но четких требований и списка должностных обязанностей для таких специалистов нет – это порождает недопонимание между работодателями и кандидатами на трудоустройство или даже уже нанятыми сотрудниками.
Существует множество заблуждений относительно профессии Data Engineer, которые могут вводить в заблуждение новичков и даже опытных специалистов. Одним из наиболее распространенных мифов является мнение о том, что работа Data Engineer сводится исключительно к программированию. На самом деле, помимо программирования, данный специалист также активно занимается проектированием, архитектурой данных, оптимизацией процессов и взаимодействием с другими участниками команды, такими как аналитики и дата-сайентисты.
Еще одним распространенным заблуждением является представление о том, что Data Engineer отвечает только за сбор и хранение данных. Хотя эти задачи действительно входят в его обязанности, значительная часть работы связана с обработкой данных, обеспечением их качества и интеграцией с системами аналитики. Data Engineer должен понимать, как данные используются в бизнесе и как они могут помочь в принятии решений.
Существует также мнение, что Data Engineer не нуждается в знаниях в области машинного обучения и аналитики. На самом деле, базовые знания в этих областях востребованы, так как понимание, как работают алгоритмы и как данные используются для построения моделей, позволяет эффективнее выполнять свои задачи и сотрудничать с другими членами команды.
Кроме того, многие считают, что Data Engineer — это исключительно техническая роль, и не требуется коммуникативных навыков. Однако, умение общаться с коллегами, объяснять технические аспекты и понимать бизнес-требования — это важные компетенции, которые необходимы для успешной работы в команде и понимания потребностей бизнеса.
Наконец, стоит отметить, что профессия Data Engineer не статична. Сфера данных активно развивается, и поэтому необходимо постоянно обучаться и адаптироваться к новым технологиям и инструментам. Уверенность в том, что современных знаний достаточно для успешной карьеры, является распространенным заблуждением, которое может негативно сказаться на профессиональном росте специалиста.
Важные личные качества
Data Engineer – ответственный и очень педантичный специалист, которому надо уметь трудиться в формате многозадачности. Работа с данными требует внимательности, развитого технического мышления, аналитических способностей. Data Engineer нужно умееть работать в команде.
Обучение на Data Engineer
Профессия новая, и пока требования к уровню образования размыты. Конечно, хорошей базой будет вузовская подготовка по направлениям, связанным с программной инженерией. После окончания университета или института, скорее всего, придется продолжить обучение на отечественных и зарубежных курсах.
Лучшие вузы для Data Engineer
- МГТУ им. Н. Э. Баумана.
- НИЯУ МИФИ.
- РТУ МИРЭА.
- НИУ ВШЭ.
- КубГТУ.
Курсы
GeekUniversity
На факультете Data Engineering можно освоить профессию с нуля. Программа рассчитана на низкий порог вхождения, обучение позволяет будущим Data Engineering приобрести год опыта. Курс разработан в содружестве с онлайн-университетом Mail.ru Group. Первые полгода студенты обучаются бесплатно, дальнейшая стоимость составляет 4 990 руб. в месяц. Выпускники получают сертификат и диплом о профессиональной переподготовке.
Место работы
Data Engineering востребованы в IT-компаниях, финансовом и других секторах. В них заинтересованы образовательные платформы, крупные торговые площадки, операторы мобильной связи – любые виды бизнеса, которые испытывают потребность в хранении петабайтов данных.
Вместе с профессиональным ростом Data Engineer увеличивается и оплата его труда.
Заработная плата
Уровень оплаты труда дата-инжеров зависит от масштаба проекта и компании, профессиональных компетенций, опыта, наличия высшего и дополнительного профессионального образования. В целом это очень высокооплачиваемые ИТ-специалисты.
Информация из вакансий на HH.ru.
Как стать Data Engineer
Дата-инженеру нужно быть готовым постоянно развиваться в быстро меняющемся технологическом мире. Прежде всего, необходимо обладать сильной аналитической базой и пониманием принципов сбора, хранения и обработки больших объемов информации.
Образование и навыки
Карьерный путь дата-инженера обычно начинается с получения высшего образования в области информационных технологий, компьютерных наук или в другой смежной дисциплине. Знание языков программирования, таких как Python или Java, а также опыт работы с базами данных и SQL, обязательны. Понимание принципов работы распределенных систем хранения и обработки данных, как Hadoop и Spark, также критически важно.
Практический опыт
Теоретические знания необходимо подкреплять практическими навыками. Участие в проектах по сбору и анализу данных, работа с облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure, поможет развить необходимые компетенции. Экспериментирование с инструментами ETL (Extract, Transform, Load) и практика в области оптимизации процессов хранения данных укрепят ваш профессиональный профиль.
Непрерывное обучение
Технологии постоянно развиваются, и для поддержания актуальности своих навыков Data Engineer должен быть в курсе последних тенденций и разработок в области больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Участие в специализированных курсах, сертификационные программы от ведущих технологических компаний и посещение профессиональных конференций помогут значительно повысить квалификацию.
Сетевое взаимодействие
Построение профессиональных связей с другими специалистами в области данных может открыть новые возможности для обмена знаниями и развития карьеры. Социальные сети, форумы и сообщества, посвященные Data Science и инженерии данных, могут стать отличным источником информации, менторства и поддержки.
Профессиональные знания
- Big Data Engineering, SQL.
- Технологии построения хранилищ данных.
- Потоковая обработка данных.
- Технический иностранный язык.
- Алгоритмы и структуры данных.
- Программирование, в приоритете язык Python, Scala или Java.
Вопросы по теме
Каковы основные различия между Data Engineer и Data Scientist?
Data Engineer и Data Scientist являются важными ролями в области анализа данных, но у них разные функции. Data Engineer сосредоточен на построении и поддержке инфраструктуры для обработки данных, создавая пайплайны и обеспечивая доступность и качество данных. В то время как Data Scientist фокусируется на анализе и извлечении полезной информации из данных, используя статистические методы и машинное обучение. Проще говоря, Data Engineer создает «дороги» для данных, а Data Scientist «ездит» по этим дорогам, чтобы находить интересные факты и делать прогнозы.
Какие навыки наиболее ценны для успешного Data Engineer?
Для успешной карьеры Data Engineer важны следующие навыки: знание SQL и NoSQL баз данных, опыт работы с ETL-процессами, владение языками программирования (например, Python, Java или Scala), а также умение работать с облачными платформами (такими как AWS или Google Cloud). Также полезны знания в области больших данных (Hadoop, Spark) и опыт работы с инструментами для автоматизации и оркестрации данных (например, Apache Airflow). Опыт в настройке и оптимизации баз данных также является критически важным.
Как меняется роль Data Engineer с учетом появляющихся технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение?
С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, роль Data Engineer становится все более многообразной и сложной. Они не только продолжают обеспечивать инфраструктуру для обработки данных, но и начинают активно вовлекаться в создание и оптимизацию моделей машинного обучения. Это требует от них глубокого понимания не только работы с данными, но и моделей, которые используют эти данные. В будущем Data Engineer может стать более акцентированным на автоматизации процессов подготовки данных для обучения моделей, а также на обеспечении контроля качества и мониторинга производительности этих моделей в продуктиве.
