Профессия «Data Engineer» — подробный обзор

Большой массив информации можно представить как конструкцию, которая требует инженерного оформления в виде наглядных схем. Дата-инженер — это именно тот специалист, который способен такое оформление реализовать. Он обеспечивает структурированность собранной информации и дает возможность другим специалистам на ее основе генерировать идеи для развития общей идеи.

Что делает инженер данных

В задачи инженера входит сбор всех имеющихся в системе дата-файлов, их упорядочивание, подготовка к изучению аналитиком. Также он создает способы их транспортировки и хранения, возможность последующего извлечения из архивов, что входит в понятие ETL-процессов. Как сотрудник архивных бюро или библиотек, он знает где что лежит, формирует своего рода картотеку, из которой при необходимости извлекаются сведения для анализа. Роль дата-инженера становится все более очевидной — в организациях увеличивается доля гибридного построения процессов с использованием нескольких типов баз данных, например, SMP, MPP и Hadoop.

Чем Data Engineer отличается от Data Scientist

Ключевое различие двух близких профессий — data-инженер подготавливает данные для того, чтобы Data Scientist мог с ними работать. Сайентист использует в работе математическую статистику, с помощью которой может объединять различные на первый взгляд дата-файлы. Методом машинного обучения полученные сведения подвергаются анализу, по результатам которого формируется прогнозная модель. А есть инженер данных, кто это все оформляет с технической стороны вопроса:

• очищает информацию;
• трансформирует ее;
• повышает корректность;
• создает конвейеры данных;
• обеспечивает удобство их обработки.

Нередко две профессии объединяет в себе один человек. Многое зависит от предпочтений работодателя и его принципов формирования штата.

Какими знаниями должен обладать дата-инженер

Начинать в профессии проще человеку, который владеет высшим техническим образованием, знает основы информатики, прикладную математику. Новичку сложнее с ходу понять специализацию «Инженер данных», кто это и чем он занимается. Но обучиться можно и с нуля, на практике разобравшись с принципами работы с базами данных, востребованными языками программирования и другими IT-инструментами.

Алгоритмы и структуры данных

Составлять алгоритмы и разбираться в функциональных связях дата-инжиниринга важно не только в теории. Нужно глубокое понимание процессов, логических цепочек, последовательностей действий в каждом типе структур.

SQL

Реляционные базы данных являются основой для многих процессов современной IT-сферы, поэтому язык структурированных запросов SQL входит в обязательный перечень навыков специалистов, работающих с дата-файлами.

Языки программирования Python и Java/Scala

Python не теряет лидирующих позиций в качестве инструмента работы с data. Он считается доступным, изучить его посильно даже с нуля. Область применения обширна — от веб-дизайна до мобильных приложений. Дата-инженер— это человек, понимающий специфику Пайтона и умеющий его применять на практике. Без знания Java/Scala не получится работать с популярными программами для обработки данных — почти все построено на применении этих языков.

Инструменты для работы с большими данными

Для обработки больших файлов и создания их конвейеров в реальном времени используются технологии с открытым исходным кодом. Среди них файловая система от Hadoop, считающаяся одной из самых надежных и способных сберечь информацию даже при потере большого количества серверов. Хорошие показатели имеют также движки от Apache Spark и Kafka, с которыми знаком data инженер, кто использует это в качестве инструментов для работы в том числе с Big Data.

Облачные платформы

Облачное хранение расширяет возможности обработки сведений. Такие сервисы как MS Azure и Amazone Web Services снижают уровень затрат на разработку новых проектов и минимизируют риски, ускоряют отклик на действия пользователей. Их применяет инженер данных, что делает возможным создание оптимизированных хранилищ и структур.

Распределенные системы

В распределенных системах ресурсы распределены на несколько независимых узлов или кластеров. Они не имеют общего управляющего центра, функционируют автономно, что позволяет повысить безопасность хранения данных. Поломка одного кластера не тормозит всю систему.

Конвейеры данных

Сведения, извлеченные из исходной системы, перемещаются в хранилище. При необходимости они должны загружаться обратно для использования в различных целях. Для этого с помощью специальных инструментов data-engineer создает конвейер или пайплайн. Налаженный процесс обеспечивает перемещение и преобразование дата-файлов в режиме реального времени.

Как Data Engineer связан с аналитиками

Дата-инженер обеспечивает все обстоятельства для того, чтобы сведения попали к аналитику. Он отвечает за технические процессы и подготавливает исправно функционирующую инфраструктуру для обработки и преобразования данных. Аналитики трансформирует собранные сведения в визуал, на основе которого строятся гипотезы, рассматриваются перспективы и стратегии развития.

Полезные качества для дата-инженера

Помимо технических знаний, необходимы другие качества:

• Инженер должен обладать стремлением к непрерывному обучению. IT-пространство видоизменяется, дополняется, расширяется новыми знаниями и параметрами. Специалисту необходимо следить за прогрессом.
• Не менее важен детальный подход — при работе с Big Data один на первый взгляд незначительный нюанс может разрушить всю структуру.
• Грамотный профессионал строит свою работу на автоматизации, чтобы затем осуществлять внешний контроль с автоматически работающими процессами.
• Владение английским языком является обязательным — все современные языки программирования строятся на базе английского.

Кроме того, повысят профессионализм и ценность сотрудника умение работать в команде, сосредотачиваться на решении, усидчивость и скрупулезность.

Где искать работу data-инженеру

Удачный вариант старта – оплачиваемая стажировка. Профессия востребована в банковской сфере, ритейле, телекоммуникациях. Многие онлайн-школы после обучения помогают выпускникам с трудоустройством, организуют собеседования.

Площадки с вакансиями типа HeadHunter, Remote-Job и другие ежедневно публикуют актуальные предложения с различным уровнем зарплат и предъявляемых требований. HR-агентства международного уровня предлагают вакансии в зарубежных фирмах, расположенных как в Европе, так и, например, в ОАЭ. Некоторые опытные специалисты самостоятельно мониторят иностранный рынок труда.

Сколько зарабатывает дата-инженер

Наиболее привлекательно выглядят заработные платы инженеров по обработке данных, работающих в США. Ежемесячный доход может достигать 800 000 рублей.

В России новичок в профессии сможет рассчитывать на оклад 50000-80000 рублей вне зависимости от наличия опыта. Через пять лет зарплата может вырасти до 150000-160000 рублей. Опытные data-инженеры с опытом работы в известных фирмах и проектах оцениваются в ежемесячную сумму оплаты порядка 250 000 рублей.

Где обучиться профессии «Инженер данных»

Выбрав специализацию Data Engineering, нужно учитывать, что обучение длительное, ресурсозатратное, а вход в профессию не считается легким. При определенной настойчивости и устремленности все вложения окупаются быстро — направление является довольно востребованным. Ведущие образовательные платформы предлагают абитуриентам как обобщенные программы, так и узкотематические, которые состоят из набора навыков дата-инженера.

Курс по Data Engineering от SkillFactory

SkillFactory выпускает специалистов практически по всем востребованным IT-профессиям. Курс Data Engineering рассчитан не для новичков — для усвоения программы необходимо знание Python. За 2,5 месяца ученики получат новую квалификацию и смогут претендовать на трудоустройство по специальности. В период обучения у участников будет возможность выполнить реальный проект, взятый из работы практикующего инженера. На курсе свои знания передает опытный преподаватель со стажем в индустрии IT более 20 лет, ныне действующий сотрудник «АльфаСтрахование». Интенсив является одним из этапов получения специализации Data Science

Факультет Data Engineering от GeekBrains

GeekBrains каждые 2 недели запускает новый поток обучения на факультете Data Engineering. С учетом того, что курс длится год, оборот выпускников обеспечивает высокую заполняемость ниши специалистами. Годовое обучение разбито на четверти:

• подготовительный этап из 13 видеоуроков;
• 1 четверть, посвященная сбору и хранению данных;
• во 2 четверти изучается построение хранилищ для систем аналитики;
• в 3 четверти происходит обучение работе с распределенными базами данных;
• в 4 четверти студенты научатся потоковой обработке информации и созданию инфраструктуры;
• обязательное изучение дополнительного курса на выбор.

В подарок к программе предлагается несколько бонусов, в том числе полезный для дата-инженера бесплатный видеокурс по английскому языку для IT-специалистов.

Дата-инженер с нуля до middle от Нетологии

Нетология сравнивает свой курс для дата-инженеров с самостоятельным изучением темы в течение 2-3 лет. За 3,5 месяца обучения предоставляются концентрированные знания, оформленные в видеоуроки, лекции, практические занятия. За это время студенты решат 70 реальных задач, обрастут полезными контактами, а в конце курса получат рекомендации по резюме и поиску работы.

DataOps-инженер от Нетологии

Курс «DataOps-инженер» от онлайн-школы Нетология проходит при участии Leroy Merlin. Он предназначен для повышения квалификации в условиях повышенных требований к сотрудникам в должности дата-инженер в крупных компаниях. После обучения выпускники смогут работать с большим объемом данных и структурировать их в гибкой системе. Программа плотная, за месяц студенты усваивают 8 блоков информации. Среди бонусов — полный возврат стоимости, если в течение первых трех занятий ученик решит не продолжать учебу.

ETL-разработчик: пайплайны, хранилища данных и BI-решения от Нетологии

Еще один курс повышения квалификации для разных специалистов от Нетологии, в том числе дата-инженеров, – «ETL -разработчик». Обучение нацелено на изучение некоторых инструментов по созданию пайплайнов и работы с хранилищами, не предназначено для детального освоения всех особенностей профессии. При этом курс длительный, на 4 информационных блока отведено 5 месяцев вебинаров, видеолекций, практикумов.

Перспективы развития data-инженера

В нише дата-инженеров конкуренция практически отсутствует, зато есть высокий спрос на грамотных специалистов. В условиях растущего спроса будет расти и количество профессионалов.

Это одна из тех профессий, которая требует длительного, вдумчивого изучения и наработки опыта — работодатель готов платить достойную зарплату за навыки, знания и пользу компании. Объем информации настолько высок в специализации дата инжиниринг, что это позволяет одному человеку занимать несколько должностей по смежным специальностям, а также переквалифицироваться в новое направление.

За последние 3 года ежегодный рост вакансий Data Engineer составляет от 30 до 50%. В зарубежном сегменте статистика приблизительно такая же. Масштабирование бизнесов приводит к появлению большего количества данных, которые удобнее хранить в общей системе и обрабатывать информацию исходя из текущих запросов. Это означает увеличение потребности в продуманной инфраструктуре и автоматизации процессов обработки, хранения, извлечения данных. Дата-инженеры становятся одной из ключевых специализаций в штате крупных корпораций, и тенденция будет расти.