Когда вы слышите об инженерии данных, что приходит вам на ум? По моему мнению, это в основном акт создания систем, облегчающих сбор и использование данных. Собранные данные используются для последующего анализа и обработки данных, которые в основном работают рука об руку с машинным обучением.

чем занимаются дата-инженеры Они разрабатывают и поддерживают архитектуру, используемую в различных проектах по науке о данных. Они несут ответственность за обеспечение непрерывности потока данных между серверами и приложениями.

Возникает вопрос: теперь, когда я знаю, что такое инженерия данных, что мне нужно, чтобы им стать?

1. кодирование— В инженерии данных кодирование похоже на еду, лол! вы не можете обойтись без этого. Это очень ценный навык для дата-инженеров. Примеры языков программирования: python, Ruby, mat lab и Golang.

2. Хранилище данных — теперь мы знаем, что дата-инженеры отвечают за хранение и анализ огромного количества данных. Поэтому им необходимо быть знакомыми с решениями для хранения данных, такими как panopy/Redshift, которые имеют решающее значение для работы с данными.

3. Знание операционных систем — Будучи инженером, вы должны лучше разбираться в таких операционных системах, как Linux, Windows, macOS и UNIX.

4. Системы баз данных — Как инженер вы должны иметь глубокое понимание управления базами данных. С Структуры Язык запросов (SQL) является наиболее широко используемым решением, глубокое понимание которого имеет решающее значение.
5. Анализ данных — Большинство работодателей ожидают, что вы хорошо разберетесь в аналитическом программном обеспечении, а точнее в решениях на основе Apache Hadoop, таких как MapReduce, Hive и HBase.

6. Навыки критического мышления — Вы критически мыслите? Вам необходимо оценить проблемы и разработать решения, которые будут одновременно творческими и эффективными. Почему? Большую часть времени вам потребуется разработать решение, которого не существует. Критическое мышление является ключевым.

7. Базовое понимание машинного обучения — Машинное обучение в основном используется учеными, занимающимися данными. Базовое понимание машинного обучения поможет вам расширить свои знания о моделировании данных и статистическом анализе, чтобы создавать решения, которые могут использоваться вашими коллегами, и тем самым вы станете выдающимся.
8. Навыки коммуникации — Отпустите интровертный менталитет и сеть, вам нужно общаться, чтобы учиться и делиться идеями и предложениями с окружающими вас людьми.

По пути я уверен, что вы видели машинное обучение, ученых и аналитиков данных, и вам интересно, кто эти люди?
Что ж!

Ученые данных Анализирует и интерпретирует сложные цифровые данные, такие как использование веб-сайта, особенно для того, чтобы помочь бизнесу в принятии решений.

Аналитик данных Собирает и интерпретирует данные для решения конкретной проблемы.

Возникает еще один вопрос: лучше ли специалист по данным или инженер по данным?

к сожалению, нет, специалисты по данным могут интерпретировать данные только после получения в соответствующем формате, в то время как инженер данных передает данные специалистам по данным, поэтому специалисты по данным должны обладать необходимыми навыками, чтобы стать инженерами данных. По состоянию на 2022 год инженеры данных более востребованы, чем специалисты по данным.

Прощальный выстрел
Вы можете быть кем угодно. Не говорите, что нет времени, просто начните… Действуйте!
Удачного обучения!!