Как стать дата-инженером (data engineer) в 2022 году?

Как стать дата-инженером (data engineer) в 2022 году Изучение

Наука о данных и инженерный ландшафт постоянно и быстро развиваются. Раньше вы могли полагаться на простую базу данных и создавать сценарии с помощью Python и R для управления данными. Однако по мере роста данных должны расти и мы. Независимо от того, какой опыт работы с данными у нас есть как у разработчиков, мы должны наращивать свои навыки, чтобы оставаться актуальными в отрасли.

По мере появления новых стартапов и роста компаний данные неизбежно растут в геометрической прогрессии вместе с ними. Источники этих данных различаются и могут быть в терабайтах или петабайтах. Эти источники обязательно размножатся еще до того, как вы успеете о них подумать. Но не беспокойтесь; именно здесь роль инженера данных вступает в игру и поможет вам проявить себя.

В этой статье вы узнаете, как стать инженером данных в 2022 году, и почему вам стоит задуматься о карьере.

Что такое инженерия данных?

Инжиниринг данных — это область, в которой профессионалы создают, проектируют, собирают, хранят и анализируют данные. Это широкая область, и многие люди думают о ней как о соединении разработки программного обеспечения и науки о данных.

Какова роль дата-инженера?

Чтобы помочь вам лучше понять, мы будем использовать аналогию с сантехникой. Работа инженера данных включает в себя перемещение данных из трубопровода A в трубопровод B, аналогично тому, что делает сантехник, т. е. перемещает водопровод от завода к кухонной раковине. Кроме того, инженер данных поддерживает существующую инфраструктуру данных, чтобы он мог беспрепятственно преобразовывать необработанные данные в пригодные для использования данные. Это похоже на то, как сантехники обслуживают трубопроводы, чтобы обеспечить беспрепятственный поток воды, когда вы принимаете душ или спускаете воду в туалете.

С технической точки зрения, инженер данных извлекает, сохраняет и преобразует необработанные данные в пригодный для использования формат. Они работают синхронно с другими специалистами по данным, такими как специалисты по обработке и анализу данных, бизнес-аналитики и инженеры по машинному обучению, помогая принимать решения на основе данных.

Чтобы сделать все вышеперечисленное, инженер данных должен технически владеть различными языками программирования и технологиями, включая машинное обучение, MySQL, Spark, Python, AWS, распределенные системы, архитектуру данных и так далее.

Шаги к тому, чтобы стать дата-инженером

Говорят, что путь в тысячу миль начинается с одного шага, и это верно для вашего пути к тому, чтобы стать инженером данных. Это поможет, если вы начнете с изучения того, как вы прибудете в пункт назначения. Вы можете начать с размышлений о следующих шагах.

Шаг 1: Составьте план карьеры

Поскольку разработка данных представляет собой пересечение разработки программного обеспечения и науки о данных, многие студенты колледжей изучают информатику для этой карьеры. Некоторые работодатели также предпочитают кандидатов, имеющих как минимум степень бакалавра в области компьютерных наук или в соответствующей области, такой как наука о данных. Однако вам не обязательно иметь степень, чтобы стать инженером данных; в равной степени может быть достаточно учебного курса по инженерии данных, сертификации или курса самообучения.

Сколько времени потребуется, чтобы стать полноценным инженером данных, зависит от того, какой образовательный путь вы выберете, и от кривой обучения, которая с ним связана. Мы рассмотрим некоторые варианты с вами ниже.

Шаг 2: Получите образование

Образование Инвестиции времени Преимущества Недостатки
Степень бакалавра + степень магистра в области компьютерных наук или в смежных областях, таких как аналитика данных / наука о данных 4 года + 2 года ·         Позволяет расширить сферу деятельности по нескольким специализациям и уровням старшинства. ·         Занимает много времени, чтобы завершить

и дорого

Степень бакалавра в области компьютерных наук или в смежной области, такой как аналитика данных / наука о данных. 4 года ·         Является основным удостоверением, предпочитаемым работодателями.

·         Охватывает различные навыки

·         Занимает значительное время для завершения

и дорого

 

 

 

Сочетание степени младшего специалиста + степени бакалавра в области компьютерных наук, таких как анализ данных / наука о данных 2 года + 2 года ·         Доступен

·         Дает необходимые навыки

·         Занимает много времени, чтобы завершить

·         Относительно дорогое обучение, хотя и более доступное, чем другие варианты получения степени

Полноценный курс по инженерии данных 12 недель ·         Обучение часто носит проектный характер и направлено на получение востребованных практических навыков.

·         Многие программы предлагают специализации (например, инженерия данных, полный стек науки о данных, аналитика данных).

·         Менее обширный тематический анализ

·         Может подготовить учащихся к более младшим/начальным ролям

·         Некоторые специализированные роли будут исключены без степени

аттестат колледжа/университета от 1 до 2 лет ·         Обучение часто основано на проектах и ​​сосредоточено на востребованных навыках, а не на теории.

·         Более короткое время для завершения, чем варианты степени

·         Как правило, менее дорогое обучение, чем варианты получения степени

 

·         Менее полное освещение темы

·         Сначала может подготовить студентов к более младшим ролям, таким как младший / младший инженер-программист или программист, с потенциалом подняться выше или переключиться на роли инженера данных.

·         Некоторые специализированные роли будут исключены без степени

Самостоятельное изучение От 10 недель до нескольких лет, в зависимости от темпа и фокуса ·         Поддерживается множеством бесплатных и платных онлайн-ресурсов для обучения

·         Предлагает большее планирование и гибкость

·         Требует дисциплины и значительных затрат времени

·         Сначала может подготовить студентов к более младшим ролям, таким как младший / младший инженер-программист или программист, с потенциалом подняться выше.

·         Некоторые специализированные роли будут исключены за вычетом степени

Оценка времени: завершение вашего образования может занять от 10 недель до шести лет, в зависимости от выбранной вами программы и структуры.

Шаг 3: Получите реальный опыт

Работодатели всегда ищут инженеров данных с солидным портфолио, чтобы подтвердить свой опыт. В этом ключе важны нестандартное мышление и получение опыта. К счастью, вы можете сделать это следующими способами:

  • Пройти стажировку
  • Работайте над проектами с открытым исходным кодом и создавайте портфолио по разработке персональных данных
  • Активно участвуйте в хакатонах по обработке данных

Обязательно регулярно обновляйте свое онлайн-портфолио, так как это будет удобно при поиске работы.

Оценка времени: вы можете потратить от трех до шести месяцев на этот этап, во время или после вашего формального образования в области инженерии данных.

Шаг 4: Получите сертификат (необязательно)

Прохождение сертификации поможет повысить ваш авторитет в глазах некоторых работодателей. Кроме того, некоторые сертификаты требуют, чтобы вы имели значительный опыт в своей области; следовательно, имеет смысл подождать, чтобы сделать их позже в вашей карьере.

Вот несколько подходящих сертификатов по обработке данных:

  • Сертификация Microsoft Data Engineer
  • Сертификаты Amazon AWS
  • Инжиниринг данных и интеллектуальная аналитика

Оценка времени: вам может понадобиться пара лет опыта в качестве предварительного условия для получения некоторых сертификатов, но другие могут не требовать их. Кроме того, вам придется заложить в бюджет плату за экзамен.

Шаг 5: Подготовьтесь к поиску работы

Подготовка к поиску работы в сфере обработки данных может быть пугающей. Но если вы хорошо подготовлены, вы сделаете себе одолжение. Прежде чем подавать заявку на работу по обработке данных, подумайте о том, чтобы сделать следующее:

  • Создайте надежное портфолио: добровольно выполняйте значимые проекты и любой ценой избегайте дублирования работы. Вы можете узнать, как создать портфолио онлайн с помощью GitHub, а также узнать, как использовать репозитории кода.
  • Подготовьтесь к собеседованиям: подготовьтесь к собеседованиям по инженерии данных, приобретите технические навыки в технологиях обработки данных, таких как SQL, работайте над решением проблем и отрабатывайте навыки межличностного общения, осваивая поведенческие интервью.
  • Сеть: свяжитесь с выпускниками и сетями, используя профессиональные сети и группы встреч, такие как LinkedIn.

Оценка времени: Эта фаза может длиться от пары недель до нескольких месяцев.

Шаг 6: Поиск вакансий по обработке данных

Поздравляем, теперь вы готовы к поиску работы ! Вы можете воспользоваться многочисленными досками объявлений о вакансиях, такими как LinkedIn, Действительно, Рукопожатие и т. д., чтобы сделать решительный шаг и подать заявку на соответствующие вакансии.

Не забывайте отслеживать свои приложения с помощью электронной таблицы или аналогичного приложения.

Оценка времени: Эта фаза является субъективной, а также самой изнурительной. Это будет полностью зависеть от того, как часто вы подаете заявку и получаете отзывы от компаний. Ожидайте от 3 до 8 месяцев, чтобы получить работу по обработке данных. Кроме того, вы будете сталкиваться с отказами, но не позволяйте этому сдерживать вас.

Как правильно сказал Конфуций: «Наша величайшая слава не в том, чтобы никогда не падать, а в том, чтобы подниматься каждый раз, когда мы падаем». Вы обязательно получите свою первую работу по разработке данных, если не перестанете ходить на собеседования и практиковаться.

Сколько времени нужно, чтобы стать дата-инженером?

В зависимости от выбранного вами пути, это может занять от трех месяцев до шести лет. Если вы предпочитаете степень бакалавра, то вам нужно четыре года. Хотя большинство инженеров данных получают свою первую работу начального уровня сразу после колледжа, некоторые другие переходят с других ролей, связанных с данными, таких как аналитики данных, на инженеров данных.

Кроме того, сроки также зависят от следующих вопросов:

  • Какими техническими навыками вы обладаете? (в идеале до получения новых технических навыков обработки данных)
  • Каков ваш рабочий фон? (все, что связано с данными, например, аналитика данных?)
  • Каковы ваши карьерные устремления? (например, вы ориентируетесь на старшие, средние или младшие роли?)

Предположим, у вас уже есть степень бакалавра в области компьютерных наук или в близкой области. В этом случае переход к карьере инженера данных будет проще, а сроки — короче. Однако верно и обратное; если у вас нет ни степени бакалавра, ни соответствующих технических навыков, ожидайте более длительного срока, как указано выше.

Требования, чтобы стать инженером данных.

Требования для того, чтобы стать инженером данных, варьируются в зависимости от существующего уровня навыков, образования и карьерных устремлений.

Образование

Как мы уже обсуждали ранее, вам нужно узнать об инженерии данных, чтобы получить работу в той же области. Хотя степень бакалавра компьютерных наук или связанная с ней степень не является обязательным требованием, работодатели часто предпочитают ее. Но это не значит, что вы не можете стать дата-инженером без образования. Мы изложили подробные шаги выше по различным маршрутам навыков, чтобы вы могли достичь этой цели.

Технические навыки

  • Python
  • Java
  • SQL
  • Machine learning
  • Version control
  • Hadoop
  • Cloud
  • AWS
  • Kafka
  • Logical reasoning

Начальные навыки

Вам потребуется нечто большее, чем просто технические навыки, чтобы преуспеть в роли инженера данных. Как профессионал, обладающий междисциплинарными навыками, вы также будете ценны для своей компании, поднимаясь по карьерной лестнице. Критические мягкие навыки включают в себя:

  • Хорошие коммуникативные навыки
  • Сильная рабочая этика
  • Критическое мышление
  • Адаптивность
  • Сотрудничество

Сколько зарабатывает дата-инженер?

Инженерия данных считается одной из самых высокооплачиваемых профессий в сфере технологий, и ожидается, что в ближайшие годы она будет расти в геометрической прогрессии по мере роста объемов данных и увеличения спроса на квалифицированных специалистов.

В техническом отчете Dice за 2020 год инженеры по обработке данных названы самой быстрорастущей профессией в 2019 году, которая растет на 50% в годовом исчислении. Эта тенденция будет только усиливаться в ближайшие десятилетия.

По данным Glassdoor, предполагаемая общая заработная плата инженера по обработке данных составляет 118 015 долларов в год в США, а средняя зарплата — 97 820 долларов в год. Но это, конечно, только средняя оценка. Ваша зарплата может быть выше или ниже в зависимости от многих факторов, включая местоположение, стоимость жизни и т. д.

Тем не менее, популярность работы по обработке данных только растет, и она останется. Поэтому в долгосрочной перспективе всегда будет достаточно места для повышения заработной платы.

Читайте также:  5 лучших инструментов для передачи дизайна в 2021 году
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector