Практические концепции и навыки работы с данными

Практические концепции и навыки работы с данными Изучение

Инженеры данных — это основа современного бизнеса, основанного на данных. Они отвечают за обработку, манипулирование и потоковую передачу данных для получения информации и принятия более эффективных решений. Итак, какие навыки и концепции используют инженеры данных для достижения успеха?

Сегодня мы рассмотрим, чем занимаются инженеры данных, их роль в бизнесе, управляемом данными, а также навыки, концепции и инструменты, которые они используют в повседневных операциях.

Инжиниринг данных — это быстро развивающаяся область, и эти навыки пользуются большим спросом, поэтому, если вы хотите изменить карьеру и стать инженером данных или развить свой существующий набор навыков, эта статья для вас.

Кто такой дата-инженер и чем он занимается?

Инженеры данных — это гибрид специалистов по данным и инженеров-программистов, они собирают необработанные данные и превращают их в данные, из которых другие специалисты по данным могут извлечь ценную информацию.

Обязанности инженера данных

Обязанности инженера данных включают, но не ограничиваются: сбором необработанных данных из различных источников для обработки и хранения в репозитории данных; выбором наилучшего типа базы данных, системы хранения и облачной архитектуры/платформы для каждого проекта; и оптимизация систем для приема, обработки, хранения и анализа данных. Обеспечение высокой доступности, безопасности и соответствия данных организационным стандартам. Автоматизация и мониторинг конвейеров данных для обеспечения своевременного предоставления информации.

Автоматизация и мониторинг конвейеров данных для

Как инженеры данных поддерживают принятие решений?

Инженеры данных играют решающую роль в принятии решений на основе данных, гарантируя, что данные являются высококачественными, легкодоступными и заслуживающими доверия. Если данные, которые они предоставляют, неточны или низкого качества, то организация рискует принять неверные решения, которые могут иметь дорогостоящие последствия. Чтобы специалисты по данным и аналитики выполняли свою работу, им необходим доступ к высококачественным данным, которые были очищены и обработаны инженерами данных. Эти данные должны быть правильно структурированы и отформатированы в соответствии со стандартами организации, чтобы их можно было легко анализировать. Инженеры данных позволяют специалистам по данным и аналитикам сосредоточиться на своей работе, выполняя утомительные и трудоемкие задачи по подготовке и обработке данных.

Процессы, концепции и навыки для обработки данных

Теперь, когда мы все пришли к единому мнению о том, чем занимаются инженеры данных, давайте рассмотрим некоторые навыки, концепции и инструменты, которые они используют в своей работе. Это то, что вам нужно знать, если вы хотите стать инженером данных, и если вы уже работаете в этой области, это послужит хорошим напоминанием.

3 основных процесса

Есть некоторые ключевые процессы, которые инженеры данных используют в своей работе, и вам необходимо ознакомиться с ними, если вы планируете проходить собеседование на должности инженеров данных.

Есть некоторые ключевые процессы, которые инженеры данных

Шаг 1: Сбор данных

Сбор данных относится к сбору данных из нескольких источников. Обычно это достигается с помощью некоторой формы приема данных, которая относится к процессу перемещения данных из одной системы в другую.

Существует два основных типа приема данных: пакетный и в режиме реального времени.

Пакетный прием данных — это процесс сбора и хранения данных в пакетах, как правило, с запланированным интервалом. Это часто используется для данных, которые не нужно обрабатывать в режиме реального времени, например для исторических данных.

С другой стороны, прием данных в режиме

С другой стороны, прием данных в режиме реального времени — это процесс сбора и хранения данных сразу после их создания. Это часто используется для данных, которые необходимо обрабатывать в режиме реального времени, например для потоковой передачи данных. Сбор данных может быть сложным процессом из-за многочисленных источников данных и различных форматов, в которых данные могут храниться.

Сбор данных может быть сложным процессом из-за многочисленных источников данных и различных форматов, в которых данные могут храниться.

Шаг 2: Обработка данных

Обработка данных относится к процессу преобразования данных в желаемый формат. Обычно это делается с помощью некоторой формы преобразования данных, также известной как обработка данных или обработка данных, которая относится к процессу преобразования данных из одного формата в другой. Типы преобразования данных включают в себя:

Очистка данных включает в себя выявление и очистку неверных

Очистка данных включает в себя выявление и очистку неверных, неполных или иным образом недействительных данных. Очистка данных является необходимым шагом для обеспечения качества данных, т.е. процесса обеспечения соответствия данных определенным стандартам. Обеспечение качества данных — важный шаг в разработке данных, поскольку он помогает обеспечить точность и надежность данных.

Нормализация данных включает преобразование данных в связный стандартный формат. Она включает устранение любой избыточности, неструктурированных данных или других несоответствий. Нормализация тесно связана с очисткой данных, но отличается тем, что направлена ​​на обеспечение большей согласованности данных, а очистка данных — на повышение точности данных.

Сокращение данных включает фильтрацию любых нерелевантных данных для ускорения процесса анализа данных. Фильтрация данных может осуществляться с помощью нескольких методов, таких как дедупликация, выборка и фильтрация по определенным критериям.

Извлечение данных включает в себя выделение данных из большего набора данных. Это можно сделать с помощью ряда методов, таких как SQL-запросы, API -интерфейсы и веб-скрапинг. Извлечение данных часто необходимо, когда данные в желаемом формате недоступны.

Читайте также:  WhatWaf — обнаружение и обход брандмауэров и систем защиты веб-приложений

Агрегация данных включает в себя объединение данных из нескольких источников в один набор данных. Агрегация данных является необходимым шагом для интеграции данных, то есть процесса суммирования данных из нескольких источников в единое представление.

Существует много способов обработки данных, и лучший подход будет зависеть от данных, с которыми вы работаете, и целей вашего проекта.

Шаг 3: Хранение данных

Хранение данных в контексте инженерии данных относится к процессу хранения данных в формате, доступном и пригодном для использования людьми или машинами. Хранение данных является важным шагом в разработке данных, поскольку оно помогает обеспечить доступ к данным и их использование другими специалистами по данным для получения информации.

Данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, и тип данных во многом определяет, какой тип хранилища данных вам понадобится.

Структурированные данные организованы в предопределенный формат и могут быть легко обработаны компьютерами. Структурированные данные обычно хранятся в базах данных, таких как реляционные базы данных, столбцовые базы данных и базы данных, ориентированные на документы. Примеры структурированных данных включают данные о клиентах, продуктах и ​​финансовые данные.

Частично структурированные данные имеют предопределенный формат, но не так жестко структурированы, как структурированные данные. Полуструктурированные данные часто хранятся в файлах XML, JSON или CSV. Примерами полуструктурированных данных являются электронные письма, сообщения в социальных сетях и сообщения в блогах.

Неструктурированные данные не имеют предопределенного формата и часто неорганизованы. Примерами неструктурированных данных являются изображения, видео и аудиофайлы.

Существует множество вариантов хранения данных, которые часто называют хранилищами данных или репозиториями данных.

Дополнительные факторы, которые следует учитывать при выборе хранилища данных, включают стоимость, производительность и надежность.

Примеры хранилищ данных:

  • Реляционные базы данных : MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2.
  • Базы данных NoSQL : MongoDB, Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, Couchbase, Apache HBase, Apache Accumulo, Apache Hive, Microsoft Azure Cosmos DB, Apache Hadoop, Cloudera Distribution for Hadoop

ополнительные факторы, которые следует учитывать

22 ключевые концепции проектирования данных

Мы рассмотрим некоторые ключевые концепции обработки данных, с которыми вы захотите ознакомиться, изучая этот карьерный путь.

1. Большие данные— это термин, используемый для описания больших и сложных наборов данных, которые трудно обрабатывать с помощью традиционных вычислительных методов. Большие данные часто включают в себя наборы данных

2. Бизнес-аналитика (BI)определяется как набор процессов и стратегий для анализа данных для получения информации, используемой для принятия бизнес-решений.

3. Архитектура данных включает в себя процесс проектирования, построения и обслуживания систем данных. Архитектура данных включает проектирование моделей данных, систем управления базами данных и хранилищ данных. Инженеры данных часто работают с архитекторами данных над проектированием и внедрением систем данных, но они также могут работать независимо.

4. Контейнеризация— это процесс упаковки приложения, чтобы оно могло работать в изолированных средах, известных как контейнеры. Контейнеризация обеспечивает лучшее использование ресурсов и переносимость приложений. Контейнерное приложение инкапсулирует все свои зависимости, библиотеки, двоичные файлы и файлы конфигурации в контейнеры. Это позволяет приложению работать в облаке или на виртуальной машине без необходимости рефакторинга.

  • Dockerстал синонимом контейнеров и представляет собой набор инструментов, которые можно использовать для создания, запуска и совместного использования контейнерных приложений.
  • Kubernetes, или k8s, — это портативная платформа с открытым исходным кодом для управления контейнерными приложениями.

5. Облачные вычисления— это модель предоставления ИТ-услуг через Интернет. Инженеры данных часто используют облачные сервисы, такие как Amazon S3 и Google Cloud Storage, для хранения и обработки данных.

6. Базы данных— это наборы данных, которые можно запрашивать. Реляционные базы данных, такие как MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server, хранят данные в таблицах и существуют уже более четырех десятилетий. В настоящее время существует множество различных типов баз данных, в том числе:

  • Магазины с широкими колонками, такие как Cassandra и
  • Хранилища ключей и значений, такие как DynamoDB и memcachedb
  • Базы данных документов, такие как MongoDBи Couchbase
  • Графические базы данных, такие как Neo4j

7. Доступность данных— это возможность пользователей получать доступ к данным, хранящимся в системе.

8. Соответствие данным и конфиденциальность— это акт соблюдения законов и нормативных актов, касающихся данных. Конфиденциальность данных — это акт защиты данных от несанкционированного доступа.

9. Управление данными— это процесс управления данными и управления ими внутри организации. Управление данными включает политики и процедуры для управления данными.

10. Витрины данных— это подмножества хранилищ данных, которые содержат только данные, необходимые определенной группе или отделу.

11. Платформы интеграции данных— это инструменты, которые помогают организациям объединять данные из нескольких источников. Обычно они включают в себя функции очистки и преобразования данных.

12. Компоненты инфраструктуры данныхмогут включать в себя виртуальные машины, облачные сервисы, сети, хранилища и программное обеспечение. Эти компоненты необходимы для функционирования систем данных.

Читайте также:  10 лучших инструментов для менеджеров проектов в 2021 году

13. Конвейеры данныхохватывают процесс извлечения данных из одного или нескольких источников, преобразования данных в формат, который может использоваться приложениями в дальнейшем, и загрузки данных в целевую систему. Конвейеры данных по существу автоматизируют процесс перемещения данных из одной системы в другую.

14. Репозитории данныхили хранилища данных — это системы, которые используются для хранения данных, как обсуждалось ранее. Примеры включают реляционные базы данных, базы данных NoSQL и традиционные файловые системы.

15. Источники данных— это системы или устройства, из которых извлекаются данные. Примеры источников данных включают данные переписи населения США, данные о погоде, сообщения в социальных сетях, устройства IoT и датчики.

16. Хранилища данных— это централизованные системы, в которых хранятся все данные, которые собирают организации. Хранилище данных включает в себя извлечение данных из нескольких источников, преобразование данных в формат, который можно использовать для анализа, и загрузку данных в хранилище.

17. Озера данных— это репозитории, в которых хранятся все данные, которые собирают организации, в самой необработанной форме. Озера данных часто используются для хранения данных, которые не были преобразованы или обработаны каким-либо образом.

  • Процессы ETL и ELTиспользуются для перемещения данных из одной системы в другую.
  • Процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) включают извлечение данных из одного или нескольких источников, преобразование данных в формат, который может использоваться целевой системой, и загрузку данных в целевую систему.

Процессы ELT (извлечение, загрузка, преобразование) включают извлечение данных из одного или нескольких источников, загрузку данных в целевую систему и последующее преобразование данных в желаемый формат.

Процессы ETL полезны для данных, которые нуждаются в очистке, чтобы их можно было использовать в целевой системе. С другой стороны, процессы ELT полезны, когда целевая система может обрабатывать данные в необработанном виде, поэтому процессы ELT, как правило, быстрее, чем процессы ETL.

19. Форматы данныхдля хранения включают текстовые файлы, файлы CSV, файлы JSON и файлы XML. Данные также могут храниться в двоичных форматах, таких как Parquet и Avro.

20. Визуализация данных— это процесс создания визуальных представлений данных. Их можно использовать для изучения данных, поиска закономерностей и принятия решений. Они чаще всего используются для передачи данных нетехнической аудитории.

21. Панели управления данными— это веб-приложения, которые позволяют специалистам по данным отслеживать состояние своих конвейеров данных. Обычно они отображают состояние конвейеров данных, количество ошибок в конвейере и время, затраченное на запуск конвейера.

22. Базы данных SQL и NoSQL: это два типа баз данных, которые используются для хранения данных.

  • Базы данных SQL (язык структурированных запросов) являются реляционными базами данных, что означает, что данные хранятся в таблицах и могут запрашиваться с помощью SQL.
  • Базы данных NoSQL (не только SQL) являются нереляционными базами данных, что означает, что данные хранятся в формате, отличном от таблиц, и могут запрашиваться с использованием различных методов.

Вы должны использовать базы данных SQL для структурированных данных, таких как данные из финансовой системы, в то время как базы данных NoSQL лучше всего подходят для неструктурированных данных, таких как данные из социальных сетей. Для полуструктурированных данных, таких как данные из сетевого журнала, вы можете использовать базы данных SQL или NoSQL.

Вы должны использовать базы данных SQL

Технические навыки и инструменты

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые важные темы обработки данных, давайте рассмотрим инструменты и языки, которые специалисты по обработке данных используют для поддержания работоспособности экосистемы данных.

  • Экспертное знание ОС : Unix, Linux, Windows, системных утилит и команд
  • Знание компонентов инфраструктуры : виртуальные машины, сети, сервисы приложений, облачные сервисы
  • Опыт работы с базами данных и хранилищами данных : RDBMS (MySQL, PostgreSQL, IBM DB2, Oracle Database), NoSQL (Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4J) и хранилищами данных (Oracle Exadata, Amazon RedShift, IBM DB2 Warehouse on Cloud)
  • Знание популярных конвейеров данных : Apache Beam, AirFlow, DataFlow
  • Языки
    • Языки запросов: SQL
    • Языки программирования: Python, Java.
    • Языки оболочки и сценариев: bash, sh и т. д.
  • Инструменты обработки больших данных : Hadoop, Hive, Apache Spark, MapReduce, Kafka.
  • Инструменты визуализации данных : Tableau, QlikView, Power BI, Microsoft Excel
  • Контроль версий : Git, GitHub, Bitbucket.
  • Непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD) : Jenkins, Bamboo
  • Мониторинг и ведение журнала : стек ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk, AppDynamics

Заключение

Инженер данных отвечает за проектирование, внедрение и обслуживание систем, которые хранят, обрабатывают и анализируют данные. Инжиниринг данных — относительно новая область, поэтому единого подхода к ней не существует. Самое важное, что должен сделать инженер данных, — это быть в курсе последних тенденций и технологий, чтобы они могли применять их в постоянно растущей экосистеме данных.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector