В современном мире данных компании стремятся эффективно управлять информацией для оптимизации бизнес-процессов, анализа поведения клиентов и прогнозирования. Одной из ключевых ролей в этой экосистеме является Data Engineer, или инженер данных. Это специалист, который создаёт инфраструктуру для работы с данными, подготавливает их для анализа и обеспечивает их надёжное хранение.
Кто такой Data Engineer?
Data Engineer — это инженер данных, который занимается построением и обслуживанием системы обработки и хранения данных. Основная задача такого специалиста — обеспечить аналитиков и специалистов по Data Science данными, необходимыми для работы. Data Engineer создаёт системы, которые собирают данные из различных источников, структурируют их, очищают и передают на анализ. В отличие от Data Scientist, Data Engineer не занимается непосредственно анализом данных, его роль заключается в создании надёжной и эффективной среды для работы с данными.
Чем занимается Data Engineer?
Data Engineer выполняет множество задач, связанных с управлением и обработкой данных. Вот некоторые из них:
- Разработка системы для работы с данными. Инженер проектирует и создаёт хранилища данных, системы для их обработки и сервисы, обеспечивающие движение данных от источника к конечному пользователю.
- Сбор данных. Инженер данных объединяет информацию из разных источников, таких как мобильные приложения, веб-сайты, CRM-системы, датчики, и сохраняет её в хранилищах.
- Очистка данных. В процессе сбора могут возникать дубли, ошибки или некорректные данные. Data Engineer занимается их устранением, чтобы данные стали пригодными для дальнейшего использования.
- Структурирование данных. Полученные данные часто сырые и неструктурированные. Инженер данных форматирует их так, чтобы они были удобны для анализа.
- Создание пайплайнов данных. Data Engineer настраивает процессы перемещения данных между системами, создавая устойчивые пайплайны для потоковой передачи данных.
- Оптимизация и автоматизация. Инженеры данных постоянно совершенствуют используемые системы, автоматизируя повторяющиеся задачи и улучшая процессы обработки данных.
Например, крупная сеть супермаркетов может использовать Data Engineer для создания системы, которая автоматически собирает данные с мобильного приложения, CRM и кассовых аппаратов, анализирует их и помогает определить, когда и сколько товаров заказывать.
Отличие Data Engineer от Data Scientist
Хотя Data Engineer и Data Scientist тесно сотрудничают, их функции сильно различаются. Data Scientist — это специалист, который анализирует данные, создаёт модели прогнозирования и использует данные для получения полезных бизнес-инсайтов. Data Engineer, в свою очередь, отвечает за создание инфраструктуры, с помощью которой эти данные собираются, хранятся и обрабатываются.
Data Scientist использует результаты работы инженера данных для проведения аналитики. Без Data Engineer данные могут остаться в сырых источниках, и их не удастся качественно проанализировать. В некоторых случаях одна и та же роль может включать обе функции, но в крупных компаниях обычно специализация более узкая: инженеры занимаются инфраструктурой, а аналитики — обработкой и анализом.
Плюсы и минусы профессии Data Engineer
Плюсы:
- Высокий уровень зарплат. Специалисты по работе с данными востребованы на рынке труда, и их заработная плата часто выше средней по IT-сфере.
- Дефицит специалистов. Профессия новая, а специалистов мало. Это создаёт хорошие перспективы для карьерного роста и высокие шансы найти работу.
- Широкие возможности для переквалификации. Data Engineer может развиваться в такие смежные области, как MLOps, DevOps или управление данными.
Минусы:
- Высокий порог входа. Для того чтобы стать инженером данных, нужно иметь хороший бэкграунд в IT, разбираться в программировании, больших данных и аналитике.
- Множество инструментов для работы. Профессия требует овладения широким набором технологий и инструментов, что может стать сложной задачей для новичка.
- Неопределённые обязанности. Из-за новизны профессии в разных компаниях могут быть разные ожидания от Data Engineer, и иногда в вакансии могут искать специалиста, который будет выполнять другие задачи, например, аналитику.
Что должен знать Data Engineer
Data Engineer должен обладать глубокими техническими знаниями. Вот ключевые навыки, которые необходимы специалисту:
- Структуры данных и математические алгоритмы. Это основа для понимания того, как хранить, извлекать и обрабатывать данные.
- Языки программирования. Знание языков Python, Java и Scala необходимо для создания и настройки алгоритмов обработки данных. Python особенно популярен для работы с данными, а Java и Scala применяются для настройки инструментов.
- SQL и базы данных. Data Engineer должен уметь работать с классическими базами данных и писать SQL-запросы для извлечения данных.
- Инструменты для работы с большими данными. Знание экосистемы Hadoop, Spark, Kafka и колоночных баз данных необходимо для работы с большими объёмами данных.
- Облачные технологии. Важной частью работы инженера данных является создание инфраструктуры для хранения и обработки данных в облачных платформах, таких как AWS, Google Cloud или Microsoft Azure.
Как стать Data Engineer
Чтобы стать инженером данных, нужно пройти несколько важных этапов.
1. Освоить базовые навыки
Начать нужно с изучения структур данных, языков программирования и SQL. Хорошо, если вы уже работаете в IT, например, в программировании или администрировании баз данных, это даст вам базу для перехода в Data Engineering.
2. Получить практический опыт
После того как вы изучили основные навыки, важно применить их на практике. Можно поучаствовать в проектах, связанных с обработкой данных, пройти стажировку или выполнить практическую работу на курсах.
3. Устроиться на работу
Когда вы наберётесь опыта, можно начать откликаться на вакансии начинающего инженера данных. Младшие позиции помогут вам углубиться в профессию и работать с реальными проектами, что укрепит ваши знания.
Data Engineer — это профессия, которая находится на пересечении IT, анализа данных и программирования. Этот специалист создаёт и обслуживает инфраструктуру для работы с большими объёмами информации, обеспечивая компании эффективное использование данных для анализа и принятия решений. Профессия Data Engineer востребована на рынке, предлагает высокие зарплаты и множество возможностей для карьерного роста. Однако для того чтобы стать успешным инженером данных, необходимо освоить множество инструментов, научиться работать с большими данными и системами их хранения, а также постоянно развиваться и улучшать свои навыки.
