Кто такой Data Engineer? Путеводитель по востребованной профессии

Big data меняют способ ведения бизнеса и создают потребность в инженерах данных, которые могут собирать большие объемы информации и управлять ими. Инжиниринг данных — это практика проектирования и создания систем для сбора, хранения и анализа данных в масштабе. Это широкая область с приложениями практически в каждой отрасли. Организации имеют возможность собирать огромные объемы данных, и им нужны подходящие люди и технологии, чтобы гарантировать, что данные будут в очень удобном для использования состоянии к тому времени, когда они попадут к специалистам по данным (data scientist) и аналитикам.

Помимо облегчения жизни специалистов по данным, работа инженером данных может дать вам возможность внести ощутимые изменения в мир, где к 2025 году мы будем производить 463 экзабайта в день. Такие области, как машинное обучение и глубокое обучение, не могут быть успешными без инженеров данных, которые будут обрабатывать и направлять эту информацию. Кроме того, это просто очень престижная профессия будущего в IT-сфере.

Чем занимается дата-инженер?

Data engineers работают в самых разных условиях, чтобы создавать системы, которые собирают, управляют и преобразовывают необработанные данные в полезную информацию для интерпретации учеными данных и бизнес-аналитиками. Их конечная цель — сделать данные доступными, чтобы организации могли использовать их для оценки и оптимизации своей работы.

Вот некоторые задачи, которые выполняет рядовой data engineer:

• Приобретает наборы данных, которые соответствуют потребностям бизнеса
• Разрабатывает алгоритмы для преобразования данных в полезную и полезную информацию.
• Создает, тестирует и обслуживает архитектуры конвейеров баз данных
• Взаимодействует с руководством для понимания целей компании
• Создает новые методы проверки данных и инструменты анализа данных
• Обеспечивает соблюдения политик управления данными и безопасности

Работа в небольших компаниях часто означает выполнение большего количества задач, связанных с big data, в роли универсального специалиста. В некоторых крупных компаниях есть инженеры по данным, занимающиеся построением конвейеров данных, а другие занимаются управлением хранилищами данных — как заполнением хранилищ данными, так и созданием схем таблиц для отслеживания места хранения данных.

Сеньоры-инженеры играют важную роль, помогая компаниям принимать решения, основанные на информации, путем сбора, преобразования и публикации данных. Data engineers работают за кулисами, создавая базы данных, в которых хранятся данные компании. Они создают конвейеры, которые преобразуют необработанные данные в форматы, полезные для специалистов по данным. И они создают инфраструктуру, которая автоматизирует построение моделей для машинного обучения и аналитики.

В чем разница между аналитиком данных и инженером данных?

Ученые (data scientists) и аналитики данных (data analytics) анализируют наборы данных, чтобы получить знания и идеи. Инженеры данных создают системы для сбора, проверки и подготовки этих высококачественных данных. Инженеры данных собирают и подготавливают данные, а аналитики данных используют их для принятия более эффективных бизнес-решений.

Зачем становиться дата-инженером?

Эта профессия может быть как полезной, так и сложной. Вы будете играть важную роль в успехе организации, предоставляя более легкий доступ к данным, которые нужны ученым, аналитикам и топ-менеджерам для выполнения своей работы. Вы будете полагаться на свои навыки программирования и решения проблем для создания масштабируемых решений.

Пока есть данные для обработки, дата-инженеры будут востребованы. Фактически, Dice Insights сообщила в 2019 году, что инженерия данных является самой популярной профессией в технологической отрасли, опережая компьютерных ученых, веб-дизайнеров и архитекторов баз данных.  LinkedIn перечислил это как одну из своих вакансий, которая будет расти в 2021 году. А значит, без работы вы не останетесь, и становиться дата-инженером очень выгодно.

Зарплата инженера данных

Инжиниринг данных также является хорошо оплачиваемой профессией. 

В России заработная плата дата-инженера — от 80 до 350 тысяч рублей. Даже джун с минимальным опытом может получать свыше 100 тысяч, и это, разумеется, не предел для ИТ. А вот как зарплата data engineers выглядит зарубежом. По информации Glassdoor (май 2022 г.), средняя зарплата в США составляет 115 176 долларов в год, при этом некоторые дата-инженеры зарабатывают до 168 000 долларов в год. Помните об этом, если заинтересуетесь потенциальной релокацией.

Карьерный путь инженера данных

Инжиниринг данных не всегда является вакансией entry-level. Вместо этого многие инженеры данных поначалу работают на должности инженеров-программистов или аналитиков бизнеса. По мере продвижения по карьерной лестнице вы можете перейти на руководящие должности или стать архитектором данных, архитектором решений или инженером по машинному обучению.

Как стать дата-инженером?

Обладая нужным набором навыков и знаний, вы можете начать или продвинуться по карьерной лестнице в сфере обработки данных. Многие специалисты имеют степень бакалавра в области компьютерных наук, информатики или смежных областях. Получив диплом, вы сможете заложить фундамент знаний, которые вам понадобятся в этой быстро развивающейся области. Хотя есть и курсы: такие программы предлагает Яндекс.Практикум, Skillbox, Habr, Нетология, Geekbrains. Но корочка это еще не все. Есть несколько других шагов, которые вы можете предпринять, чтобы настроить себя на успех.

• Развивайте свои навыки работы с данными.

Изучите основы облачных вычислений, навыки кодирования и проектирования баз данных в качестве отправной точки для карьеры в науке о данных.

• Программирование

Владение языками кодирования необходимо для этой роли, поэтому подумайте о том, чтобы пройти курсы, чтобы изучить и отработать свои навыки. Общие языки программирования включают SQL, NoSQL, Python, Java, R и Scala.

• Реляционные и нереляционные базы данных

Базы данных относятся к наиболее распространенным решениям для хранения данных. Вы должны быть знакомы как с реляционными, так и с нереляционными базами данных, а также с тем, как они работают.

• Системы ETL (извлечение, преобразование и загрузка)

ETL — это процесс, с помощью которого вы будете перемещать информацию из баз данных и других источников в единый репозиторий, например хранилище данных. Общие инструменты ETL включают Xplenty, Stitch, Alooma и Talend.

• Хранение данных

Не все типы данных следует хранить одинаково, особенно когда речь идет о больших данных. Когда вы разрабатываете решения для данных для компании, вам нужно знать, когда лучше использовать data lake, а когда, например, хранилище данных.

• Автоматизация и скрипты

Автоматизация является необходимой частью работы с большими данными просто потому, что организации могут собирать так много информации. Вы должны уметь писать сценарии для автоматизации повторяющихся задач.

• Машинное обучение

Хотя машинное обучение больше касается специалистов по данным, может быть полезно иметь представление об основных концепциях, чтобы лучше понять потребности специалистов по данным в вашей команде.

• Инструменты для работы с большими данными

Инженеры данных работают не только с обычными данными. Им часто поручают управлять большими данными. Инструменты и технологии развиваются и различаются в зависимости от компании, но некоторые популярные из них включают Hadoop, MongoDB и Kafka.

• Облачные вычисления

Вам необходимо разбираться в облачных хранилищах и облачных вычислениях, поскольку компании все чаще обменивают физические серверы на облачные сервисы. Новички могут рассмотреть курсы Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud.

• Безопасность данных

Хотя в некоторых компаниях могут быть специальные группы по обеспечению безопасности данных, перед многими инженерами данных по-прежнему стоит задача безопасного управления данными и их хранения, чтобы защитить их от потери или кражи.

• Получите сертификат.

Сертификация может подтвердить ваши навыки перед потенциальными работодателями, а подготовка к сертификационному экзамену — отличный способ развить свои навыки и знания. Варианты включают курсы для младшего инженера по большим данным, сертифицированного профессионального инженера данных Cloudera, сертифицированного инженера данных IBM или сертифицированного профессионального инженера данных Google Cloud. Конечно, это больше актуально для Европы и США, но подумайте о таких возможностях, если рассматриваете релокацию. В России сертификатом вполне могут считаться выше перечисленные профильные курсы от Яндекса и других организаций.

• Создайте портфолио проектов по обработке big data.

Портфолио — ключевой компонент при поиске работы, поскольку оно показывает рекрутерам, HR по найму и потенциальным работодателям, что вы можете сделать. Помните историю про «я видел его GitHub»? Вот зачем вам нужно портфолио.

Вы можете добавить проекты по обработке данных, которые вы выполнили самостоятельно или в рамках курсовой работы, на веб-сайт портфолио (используя такой сервис, как Wix или Squarespace). В качестве альтернативы опубликуйте свою работу в разделе «Проекты» вашего профиля в Headhunter, LinkedIn или на сайте, например GitHub — обе бесплатные альтернативы отдельному сайту-портфолио.

• Начните с позиции начального уровня.

Многие инженеры данных начинают с ролей начального уровня, таких как аналитик бизнес-аналитики или администратор базы данных. По мере накопления опыта вы можете приобретать новые навыки и претендовать на более продвинутые роли. Освежите свои навыки работы с большими данными с помощью готового проекта с пошаговыми инструкциями, который вы можете выполнить менее чем за два часа. Ознакомьтесь с некоторыми вакансиями, на которые вы, возможно, захотите подать заявку.

Нужно ли высшее образование, чтобы стать инженером данных?

Профессия в ИТ — дело наживное, и далеко не все сеньоры учились ИТ с 18 лет, но работают в перспективных компаниях. Чтобы стать дата-инженером, необязательно иметь высшее образование, хотя некоторые компании могут предпочесть кандидатов со степенью не ниже бакалавра. Но все-таки самое важное это скиллы, голова, полная знаний и умение их применять.

Набор скиллов инженера данных

• Инженеры данных хорошо разбираются в таких языках программирования, как C#, Java, Python, R, Ruby, Scala и SQL. Python, R и SQL — три наиболее важных языка, которые используют инженеры по обработке данных.
  
• Опытные инженеры хорошо разбираются в инструментах ETL и REST-ориентированных API для создания заданий по интеграции данных и управления ими. Эти скиллы также помогают предоставить аналитикам данных и бизнес-пользователям упрощенный доступ к подготовленным наборам данных.
  
• Инженеры данных должны понимать хранилища данных и озера данных и то, как они работают. Например, озера данных (data lakes) Hadoop, которые разгружают работу по обработке и хранению установленных корпоративных хранилищ данных, поддерживают работу инженеров по анализу больших данных.
  
• Платформы бизнес-аналитики (BI) и возможность их настройки — еще одно важное направление для инженеров данных. С платформами BI они могут устанавливать соединения между хранилищами данных, озерами данных и другими источниками данных. Инженеры должны знать, как работать с интерактивными информационными панелями, которые используют платформы BI.
  
• Наконец, важно знать операционные системы (ОС) на базе Unix. Unix, Solaris и Linux предоставляют функциональные возможности и корневой доступ, которых нет в других операционных системах, таких как Mac OS и Windows. Они дают пользователю больший контроль над ОС, что полезно для дата-инженеров.