Data Engineer

Что должен знать и уметь Data Engineer

Базовые знания в области программирования

Data Engineer должен иметь навыки программирования, особенно в языках, широко используемых в области обработки данных: Python, Java, Scala. Эти навыки помогут ему создавать скрипты и программы для обработки данных.

Опыт работы с базами данных

Знание различных типов баз данных и опыт работы с ними. Понимание языка SQL является неотъемлемой частью работы Data Engineer. 

Навыки работы с инструментами ETL

ETL (Extract, Transform, Load) — ключевые процессы для Data Engineer. Знание и опыт работы с инструментами ETL, такими как Apache NiFi, Apache Airflow, Talend, Informatica, помогут эффективно собирать, преобразовывать и загружать данные.

Понимание архитектуры данных

Data Engineer должен иметь понимание архитектурных концепций и лучших практик для построения систем обработки данных. Также он должен уметь работать с хранилищами данных, распределенными вычислениями, кластерами обработки данных.

Опыт работы с облачными технологиями

Data Engineer должен быть знаком с облачными ресурсами и сервисами: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP).

Навыки в области мониторинга и оптимизации производительности

Data Engineer должен мониторить производительность системы обработки данных, выявлять узкие места и оптимизировать процессы для повышения эффективности.

Безопасность данных

Понимание основ безопасности данных и умение обеспечивать защиту данных от несанкционированного доступа.

Коммуникационные навыки

Важными в работе являются коммуникационные компетенции и способность объяснять сложные технические концепции простым языком.

Где учиться на Data Engineer

У будущих специалистов по данным есть несколько карьерных путей, которые можно реализовать в любом возрасте и при любом бэкграунде.

Высшее образование

• МГТУ им. Н. Э. Баумана
• НИЯУ МИФИ
• РТУ МИРЭА
• НИУ ВШЭ

Онлайн-курсы

• Нетология
• Яндекс Практикум
• Karpov Courses
• GeekBrains
• Skillbox
• Level Up

Сколько платят дата-инженеру

Зарплата специалиста зависит от многих факторов. Необходимо упомянуть и место проживания, и грейд специалиста, и нишу, и компанию, в которой работает специалист.

Какую карьеру может построить Data Engineer

Data Architect 

Data Engineer может продвигаться в роль Data Architect, где его основной задачей будет разработка и внедрение общей архитектуры данных для организации. Он будет ответственен за стратегию управления данными, проектирование систем хранения данных и обеспечение их соответствия потребностям бизнеса.

Big Data Engineer

Это работа с большими объемами данных, распределенными системами хранения и обработки данных: Apache Hadoop, Apache Spark и другие.

Cloud Data Engineer

Data Engineer может сосредоточить свои усилия на облачных технологиях и стать Cloud Data Engineer. В этой роли он будет работать с облачными платформами AWS, Azure, GCP, разрабатывая и оптимизируя решения обработки данных в облаке.

Machine Learning Engineer

Data Engineer может перейти в роль Machine Learning Engineer, где его навыки в обработке данных могут быть применены для разработки и внедрения моделей машинного обучения.

Data Engineering Manager 

После накопления опыта Data Engineer может продвинуться на руководящие позиции, где он будет управлять командой и строить стратегии в области обработки данных для всей организации.

Какие плюсы и минусы профессии

Плюсы профессии Data Engineer

• С ростом объемов данных в современном мире, спрос на квалифицированных Data Engineer остается высоким. Эта профессия является ключевой в обеспечении эффективного управления и обработки данными.
• Data Engineers могут работать в различных отраслях, включая Big Data Engineering, Cloud Data Engineering, Data Science Engineering и другие.
• В связи с высоким спросом на квалифицированных специалистов в области данных Data Engineers получают конкурентоспособную заработную плату.
• Постоянный профессиональный рост.
• Возможность влиять на бизнес-решения.

Минусы профессии Data Engineer

• Обработка данных — это ответственная работа, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Data Engineer должен быть внимателен к деталям и стремиться к высокому качеству своей работы.
• Некоторые аспекты работы Data Engineer могут быть рутинными, особенно в области подготовки данных и обслуживания инфраструктуры.
• Сфера обработки данных быстро эволюционирует, и инженерам данных необходимо постоянно обновлять свои знания и навыки, чтобы быть в курсе последних тенденций и инструментов.
• Дата-инженеры часто сталкивается с несколькими задачами и проектами одновременно, что может потребовать от него умения эффективно многозадачить.

Как стать дата-инженером

Образование

Можно получить высшее образование в области информационных технологий, компьютерных наук, инженерии данных или связанных областях.

Возможно, получение магистерской степени в области анализа данных, инженерии данных или других связанных областях повысит ваши квалификации.

Другой вариант — это освоение навыков на онлайн-курсах, если времени на многолетнее обучение нет.

• Освойте языки программирования и технологии: Python, Java, Scala, Apache Hadoop, Apache Spark, SQL.
• Познакомьтесь с процессами Extract, Transform, Load (ETL): Apache NiFi, Apache Airflow, Talend, Informatica.
• Научитесь работать с реляционными базами данных (например, PostgreSQL, MySQL) и NoSQL базами данных (например, MongoDB, Cassandra).
• Освойте работу с облачными платформами: AWS, Azure, GCP.

Практика

• Познакомьтесь с инструментами, позволяющими управлять версиями данных
• Участвуйте в проектах по обработке данных, создавайте портфолио проектов, которые демонстрируют ваши навыки.

Коммуникация

Присоединяйтесь к онлайн-сообществам инженеров данных, участвуйте в обсуждениях и обменивайтесь опытом.