Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать

Причём здесь дата и почему ею должен заниматься целый инженер?

Информация может быть разной: от статистических данных потребителей зубной пасты до списка переменных и их значений в условиях некой формулы. Как раз благодаря возможностям сбора, накапливания и последующей обработки данных получилось создать все концепции и технологии “умных” городов, “интеллектуальных” алгоритмов рекомендаций и прочие новомодные взаимодействия с информацией.

Накопленная информация сама по себе ничего не даёт: для получения выгоды её нужно обработать. Тут в дело вступает дата-инженер.

Чем дата-инженер отличается от аналитика?

Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать

Термин дата-сайентист (от англ. data scientist) у всех на слуху и обозначает коллегу дата-инженера. С учётом современных трендов на объединение или работу в команде, штатные единицы сайентиста (ученого, аналитика) и инженера представлены либо в одном лице, либо эти специалисты тесно сотрудничают друг с другом.

Итак, инженер выстраивает все каналы связи – от процесса сбора информации до её преобразования в нужный формат. Как в каком-нибудь промышленном симуляторе Factorio или Satisfactory: он находит источник данных, выстраивает конвейер для их передачи, а также создаёт инфраструктуру для обрабоки и преобразования информации.

Дальше вступает в дело аналитик: получив нужные данные он трансформирует их в необходимую форму. Именно аналитики создают различные модели, графики и прочую визуализацию. И они же красиво подают менеджменту выводы в текстовом формате. Грубо говоря, инженер собирает информацию, проводит её первичную обработку и отправляет аналитику. Тот же издевается над данными по полной: анализирует, проверяет гипотезы и на основе полученной информации создает новые знания и прочую ценность для бизнеса.

Что нужно знать дата-инженеру?

Для первичной обработки информации и организации её хранения инженеру понадобятся знания бекенда и в области разработки ПО. В качестве основного и самого популярного хранилища выступают СУБД (SQL и noSQL), поэтому в начале пути можно сфокусироваться на них.

Базовые требования

Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать

Дата-инженер работает с данными, а значит ему нужно знать о данных всё:

  • Алгоритмы и структуры данных. Здесь важна не теоретическая подготовка с вызубренными определениями, а понимание всех рабочих процессов. К примеру, на Udemy есть курс , полностью посвящённый данным, их типам и структурам.
  • SQL – язык структурированных запросов. Почти каждая реляционная СУБД поддерживает этот язык организации запросов для получения или обработки данных. Он не слишком сложен, к тому же есть хороший учебник , водящий “за руку” по всем понятиями и возможностям SQL.
  • Python, Java/Scala.Python считается одним из лучших языков для работы с данными (и, определенно, самым популярным), а Java/Scala следует знать, поскольку на них написаны почти все инструменты для работы с информацией.
  • Инструменты для работы с большими данными (Hadoop, Spark, Kafka).
  • Облачные платформы (MS Azure или Amazon Web Services).
  • Распределённые системы. Большие объёмы данных предполагают, что работать с ними придётся в кластерах. Новичкам стоит прочесть книгу Эндрю Таненбаума “Распределённые системы” . Для начала она может показаться сложной, но потом это пройдет.
  • Конвейеры данных. Выстраивание путей сбора, обработки и хранения информации занимают большую часть рабочего времени дата-инженера.

Заключение

Порог входа в профессию довольно высок, причём даже от новичка требуется понимание технологий, а не простое заучивание методов работы с инструментами, но в итоге потраченные усилия окупятся.

Если вы только собираетесь стать дата-инженером, стоит заранее подготовиться к тяжёлой, а иногда и нудной учёбе. Обратите внимание курс факультета Data Engineering российской образовательной онлайн-платформы GeekBrains. Учат здесь с нуля, постепенно продвигаясь по всем важным нюансам этой непростой специализации. Занятия с экспертами-практиками из ведущих технологических компаний России позволят сэкономить время, а успешно окончив курс, вы получите диплом о профессиональной переподготовке, электронный сертификат и помощь в трудоустройстве.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Современный подход к разработке с использованием Next.js