Дата-инженер: кто это, чем занимается, как им стать

Дата-инженер: кто это, чем занимается, как им стать

«Большие данные» (или big data) — это огромные массивы структурированных или неструктурированных данных. Информация не статична: она регулярно поступает в сеть, после чего её нужно обработать, проанализировать, получить в итоге чёткие закономерности и модели.

Одним из специалистов, занимающихся big data, выступает data engineer. По-русски это читается как «дата-инженер». Расскажем о специфике этой профессии и о том, как стать дата-инженером. А также для совсем новичков в нашем блоге есть статья о том, как зайти в IT.

Кто такой дата-инженер 

Для работы с большим объёмом данных и их анализа нужна надёжная инфраструктура. Специалист, который разрабатывает и обслуживает эту инфраструктуру, называется data engineer.

Проще говоря, он собирает и обрабатывает данные, организовывает их хранение и дальнейшее использование, а также передаёт на анализ другим специалистам. Под инфраструктурой, которой и занимается дата-инженер, понимаются хранилища, серверные мощности для анализа, инструменты для сбора, сортировки и передачи данных. Без дата-инженера всех этих сведений просто не будет: конечно, они останутся в первоначальных источниках, но их никто не соберёт, а значит, никто не сможет ими воспользоваться.

Большие данные нужны практически во всех областях бизнеса: они становятся базой для ИИ-обучения, с их помощью делают прогнозы, строят рекомендательные системы, используют для иных подобных целей. Это отдельная большая и интересная тема, для которой статьи будет мало. Работать с такими данными учат на курсах. На образовательной платформе Edutoria он тоже есть — «Введение в большие данные».

Объясним на простом примере. Есть торговая сеть. Ей нужно проанализировать поведение людей, чтобы предложить им продукты, которые будут пользоваться спросом: новые акции, скидки, розыгрыши от магазина. Для этого придётся проанализировать информацию обо всех покупках. Для этого информацию нужно собрать и структурировать — поместить в таблицы или удобные для восприятия файлы, которые по цепочке смогут прочитать нужные специалисты. Именно data engineer и будет тем человеком, который переведёт кучу разрозненных картинок, цифр и текста в удобный формат и передаст дальше.

А ещё у нас в блоге есть полезные материалы про другие IT-специальности — например, про frontend-разработчика.

Что делает data engineer

В основном дата-инженеры работают с ETL-процессами. Аббревиатура состоит из трёх англоязычных понятий, касающихся должностных обязанностей специалиста.

Дата-инженер: кто это, чем занимается, как им стать

В основные профессиональные функции data engineer входят:

  • управление ETL-процессами, а именно — сбор, обработка данных (в том числе, персональных) и их загрузка в базу;
  • очистка информации от лишних дублей, устранение ошибок;
  • создание пайплайнов — специальных линий, по ним потоки информации доставляются из одного места в другое;
  • настройка мониторинга — если в системе появится неполадка, об этом придёт оповещение;
  • поддержка существующих баз данных, чтобы требуемая информация находилась быстро и легко;
  • оптимизация баз и улучшение производительности — сведения должны поступать в них даже при большой нагрузке;
  • обновление и поддержка используемых инструментов и приложений.

Более конкретный набор того, чем занимается инженер данных, зависит от работодателя. Некоторые ожидают от специалиста навыков из смежных профессий — в первую очередь, data scientist.

Чем отличается data engineer от data scientist

Дата-инженер и дата-сайентист — коллеги, которые трудятся бок о бок и постоянно сотрудничают. Все данные, подготовленные и обработанные дата-инженером, передаются на анализ именно дата-сайентисту. Это взаимодополняемые специальности, и деятельность одного бессмысленна без другого.

Оба работают с данными, просто на разных стадиях. Data engineer — это начальный этап, непосредственная подготовка данных. А data scientist — этап, который логично продолжает предыдущий, работа с уже упорядоченными сведениями, избавленными от всего лишнего. Дата-сайентист выполняет другие, не менее важные функции:

  • интерпретация полученных данных;
  • создание моделей для машинного обучения;
  • прогнозирование и разработка возможных сценариев развития событий;
  • предоставление руководству отчётов в наглядном формате.

Иногда человек может совмещать в себе обе профессии, но бывает это редко — обычно в небольших компаниях, которые не могут позволить себе расширить штат. В крупных организациях должности дата-инженера и дата-сайентиста разделены. Универсал не сможет быть таким же эффективным, как узкий специалист, особенно при большом объёме работы.

Что должен знать и уметь data engineer

Существует набор базовых навыков, которыми должен владеть человек, который строит карьеру в data engineering:

  1. Знание SQL. Язык, с помощью которого пишутся SQL-запросы. Именно он позволяет извлекать из баз данных необходимые сведения. Все современные хранилища данных поддерживают SQL, поэтому без него в инженерии делать нечего. На образовательной платформе Edutoria есть «Практический курс для новичков по SQL и PostgreSQL», который может быть полезен тем, кто хочет начать работу в IT.
  2. Программирование на Python и Java. В дополнение ко второму большим плюсом будет также освоить Scala. Язык программирования Python придётся изучать потому, что именно на нём пишутся алгоритмы для обработки данных. Он используется при работе с таблицами, при создании веб-сервисов и моделей для отслеживания стабильности уже имеющихся программ. На Java, как и на Scala, написаны собственно инструменты для работы с большими данными.
  3. Алгоритмы и структуры данных. Применение правильной структуры данных в разы улучшит производительность алгоритмов. Понимание алгоритмов позволяет дата-инженерам общаться между собой и с дата-сайентистами на одном языке и давать последним информацию в удобном виде.
  4. Инструменты для работы с Big Data. Их очень много, наиболее распространёнными считаются, например, Apache Cassandra, Spark и Kafka. Достаточно освоить только несколько инструментов и разобраться в принципах их работы: если в дальнейшем понадобится что-то ещё, то адаптироваться под требования конкретного работодателя будет легче.
  5. Облачные платформы. Большинство крупных компаний работает с облачными технологиями: там удобно хранить и обрабатывать информацию. Поэтому дата-инженер должен уметь создавать инфраструктуру на базе облачной.

Использование Docker. Это специальный сервис, который помогает компактно «упаковать» написанный на локальном компьютере сервис, а потом «развернуть» и воспроизвести его на другом компьютере — например, у коллеги.

Дата-инженер: кто это, чем занимается, как им стать

Достоинства и недостатки профессии data engineer

Ничего идеального не бывает — у каждой работы есть плюсы и минусы профессии.

К плюсам можно отнести:

  • высокий заработок для сферы IT — на конец 2023 года на различных порталах по поиску работы в большинстве объявлений стажёрам предлагают оклад от 60 000 рублей, а с опытом от года — уже от 150 000 рублей;
  • небольшая конкуренция — профессия обособилась не так давно, специалистов в этой сфере ещё мало;
  • возможность удалённой работы — дата-инженер может устроиться на работу дистанционно;
  • перспективность — отрасль развивается, данных с каждым годом становится только больше, поэтому о том, что профессия себя изживёт, говорить не приходится;
  • возможность переквалифицироваться — если надоест, data engineer сможет начать развиваться в других областях IT, например, в DevOps или менеджменте;
  • интересная работа — нужно постоянно постоянно решать непростые задачи и сталкиваться с новыми технологиями, так что про «день сурка» можно забыть.

Несмотря на это, минусы тоже имеются:

  • высокий порог входа в профессию — претендент даже на начальную позицию должен владеть несколькими инструментами для работы с данными;
  • ответственность — дата-инженеры отвечают за то, чтобы данные оставались в безопасности, поэтому во время работы приходится всегда быть сосредоточенным и сконцентрированным;
  • отсутствие чётких требований — из-за того, что профессия ещё молодая, требования к специалисту могут существенно варьироваться в зависимости от компании. Иногда работодатели и сами путаются, например, в вакансии указывают, что им нужен data engineer, а выясняется — что инженер-аналитик.

Как стать data engineer

Если вы совсем новичок с нулевыми знаниями в IT, то просто так попасть в профессию data engineer будет сложно, поскольку она требует серьёзной технической подготовки, знания алгоритмов и структур, владения языками программирования.

Очень важен практический опыт. Поэтому хорошо, если вы заходите в профессию, уже имея минимальные навыки разработки, программирования или другой работы над реальным проектом. Если такого нет и вы хотите освоить специальность «с нуля», то лучше делать это на курсах. На них вам будут давать только необходимые для дальнейшей работы знания, а на хороших курсах вы ещё и сделаете настоящий проект. Таким образом, и опыт получите, и навык взаимодействия с командой, и потом сможете добавить этот проект к себе в портфолио. Некоторые образовательные платформы помогают отличившимся студентам со стажировкой.

Если вы пока не приняли окончательное решение и хотите точно понять, стоит ли выбирать профессию data engineer и с чем вам там придётся столкнуться, попробуйте сходить на пробные уроки — они обычно бесплатные. Также можно посмотреть видеоуроки в открытых источниках. Конечно, полноценную профессию по ним не освоишь, но примерное представление о ней получить можно. Главное, не бойтесь пробовать и не сдавайтесь при первых сложностях.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *