Кто такой Дата инженер?

Data Scientist и Data Engineer — в чем разница?

Несмотря на то, что дата-саентист и дата-инженер — разные роли, разграничение их навыков и задач зачастую может быть непонятным. Нередки ситуации, когда сами работодатели не могут до конца разграничить этих специалистов, так как есть определенные навыки, необходимые для обеих ролей. Однако, наряду с этим, есть и совершенно противоположные, которые присущи только дата-инженеру. В мире все чаще прослеживается тенденция продвижения к функциональной дата саенс, поэтому вам нужны специалисты, способные работать с конвейерами и структурой данных, а это, как мы пониманием, не ученые, а инженеры.

Если сравнивать эти две роли, то ясно одно — дата-инженер — это практик, который хорошо разбирается в программировании. На плечи дата-саентиста ложится работа со статистикой.

Представьте ситуацию, когда дата-саентист предоставляет код плохого качества для модели-прототипа. Без дата-инженера ценность этого кода стремится к нулю, потому что его невозможно реализовать в проект и, соответственно, решить бизнес-проблему

Какие навыки должны быть у дата-инженера?

В первую очередь у таких специалистов должно быть понимание структуры данных, а также принципов работы дата-сетов и структур в их основе.

Алгоритмы и структуры

Правильная структура данных — ключ к улучшению производительности алгоритмов. Для ознакомления с этой темой совсем необязательно записываться на дорогостоящие курсы, начинающие дата-инженеры могут найти в интернете большое количество материалов, которые помогут им уверенно войти в эту профессиональную среду.

• SQL

SQL — это язык структурированных запросов, который является основным языком общения для специалистов, желающих “говорить” с дата-сетами на их языке. Несмотря на расхожие мнения, SQL будет востребован еще многие годы, поэтому, если вы мечтаете влиться в область дата-инжиниринга, вам необходимо выучить его, ведь все современные хранилища данных поддерживают этот язык. Профессионалы говорят, что проще всего это сделать на практике, однако в интернете вы можете найти большое число различных пособий и учебников.

• Программирование

Самыми полезными языками программирования для дата-инжиниринга станут Python и Java/Scala. На Java и Scala написано много инструментов для хранения и обработки биг дата, а Python считается одним из самых распространенных и подходящих для работы в сфере Data Science. Превосходство Scala над Python заключается в высокой скорости и параллельной обработке данных.

Для эффективного решения поставленных задач лучше всего знать несколько языков программирования.

• Инструменты для взаимодействия с биг дата

В мире биг дата есть наиболее популярные и востребованные. Будущие дата-инженеры обязательно должны изучить Spark и Kafka, при этом важно понимать и их внутреннее функционирование.

• Облачные сервисы

Если вы находитесь в поиске работы, то наверняка заметили, что большинство работодателей выдвигают в качестве требования знание хотя бы одной облачной платформы.

Тройка лидеров включает платформы от Amazon, Google и Microsoft.

• Распределенные системы

Наверняка многих из тех, кто только начинает свой путь в инженерии данных, пугает взаимодействие с распределенными системами, однако для того чтобы стать востребованным специалистом необходимо понимать проблемы распределенных систем и знать о существующих для них решениях.

• Конвейер данных

Последнее, но далеко не по значимости, что требуется от дата-инженера — понимание и умение работать с конвейером данных, ведь с ним протекает большая часть рабочего времени.

На этом требования не заканчиваются, однако выше представлен пулл основных навыков, без которых вы не сможете сделать первые шаги в сторону дата-инжиниринга. 

Чтобы у вас сложилось более точное понимание различий между саентистами и инженерами, предлагаем вам ознакомиться с нашей статей о том, кто такие дата-саентисты.