Работа с данными делает нашу жизнь проще: мы можем строить маршруты на картах, получать рекомендованные фильмы и музыку от приложений, заказывать еду и одежду онлайн. Чтобы это было возможно, нужно обрабатывать много разных данных. Чаще всего такие данные хранятся в облачных хранилищах. Из-за спроса на такую обработку, появились новые профессии. Например, инженер данных – data engineer.
Редакция MC.today разобралась, кто такой data engineer, сколько он зарабатывает и что нужно знать, чтобы им стать.
Большое количество разрозненных данных называют big data – большими данными. Это может быть что угодно: текст, изображения, координаты, цифры. Главная характеристика больших данных – их разрозненность, то есть разные форматы, и большие объемы информации.
Исследование Cloud Computing 2020 от IDG говорит, что 92% IT-компаний хранят свои данные в облачных хранилищах хотя бы частично. Значит, таким компаниям нужны специалисты по обработке облачных данных.
Data engineer – специалист, который собирает, хранит и обрабатывает такие данные. Часто big data используют для создания и обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ). Если мы посмотрим на пирамиду потребностей ИИ, первые три этапа – то, что делает data engineer: сбор, перемещение/хранение, исследование/подготовка данных.
Data engineer может создать систему, в которой будут храниться отчеты по аналитике компании за какой-то период. То есть такая система будет собирать данные из разных источников, хранить их в нужном виде и обрабатывать так, чтобы конечный пользователь мог разобраться. Например, выводить в таблицу.
Так инженеры данных создали программу для Geisinger Health System (медицинская клиника в США. – Прим. ред.). Geisinger Health System одни из первых ввели электронные медкарты для своих пациентов. Но данные хранились разрозненно, и медикам было сложно «достать» хоть какую-то важную информацию. Инженеры данных разработали программу, которая обрабатывает все данные пациентов и клиники. Программа помогает находить болезни на ранних стадиях, а еще следит за поставками и расходами клиники.
Другой пример работы инженера данных – система для «умного» дома, которая будет сообщать о неполадках. В этом случае данные нужно собирать и обрабатывать «на ходу».
Инженеры данных и data scientist вошли в список самых востребованных профессий на LinkedIn. А согласно отчету Dice Tech Job за 2020 год, популярность профессии data engineer выросла на 50% за год.
Количество данных, которое мы производим каждый день, постоянно растет. Например, к 2025 году ожидают, что мы будем производить 463 эксабайта данных в день, это можно сравнить с 212 765 957 DVD в день. Часть этих данных нужно обработать, чтобы принять то или иное бизнес-решение.
Поэтому инженер данных может работать в разных компаниях. Например, в туризме, финансах, безопасности, электронной коммерции. Подойдет любая сфера, где есть большие объемы информации разного вида. Глобально инженер данных помогает избавиться от «анархии в данных».
Data engineer делает для бизнеса следующее:
Все это инженер данных делает с помощью разных инструментов и языков программирования.
Все три специальности – data engineer, data scientist и data analyst – занимаются сбором, обработкой и анализом данных. У каждого специалиста есть свой набор задач. Обычно все три инженера работают вместе и дополняют друг друга.
Как мы уже разобрались, data engineer собирает данные из разных источников, обрабатывает и подготавливает их для дальнейшей работы. Если вернуться к пирамиде потребностей искусственного интеллекта, задачи инженера данных – это первые несколько ступеней. Следующие ступени – то, что делают data scientist и data analyst.
Data scientist анализирует данные, которые собрал и подготовил data engineer. После анализа data scientist делает прогнозы, которые помогают в дальнейшей работе. Например, после такого анализа можно понять, как увеличить продажи или кому стоит выдавать кредит в банке, а кому – нет. То есть data scientist «превращает» данные в бизнес-решения или модели, которые можно использовать для машинного обучения.
Data analyst – аналитик данных – тоже анализирует данные, но не составляет прогнозы и не обучает искусственный интеллект. Аналитик переводит данные, которые проанализировал, в понятный формат для клиента или пользователя. Например, в диаграммы или инфографику. После чего клиент может принимать решения для бизнеса или проекта.
Если посмотреть на диаграмму ниже, data scientist нужно знать математику, статистику, алгоритмы, программирование и способы передачи данных. Data engineer захватывает математику, статистику, алгоритмы и программирование. А data analyst – передачу данных, математику, статистику и алгоритмы.
Среди всех троих только инженер данных работает с полностью «сырыми», то есть необработанными данными. Остальные два специалиста работают с тем, что для них предварительно подготовил инженер.
Одна из главных обязанностей data engineer – структурирование данных компании. Инженер данных может строить ETL/ELT pipelines (системы для извлечения, загрузки и преобразования данных. – Прим. ред.) и инфраструктуры данных.
Часто инженеры данных связаны почти со всем, что касается автоматизации процессов в компании. Например, инженер данных Николас Леонг в своем блоге рассказывает, как автоматизировал работу с данным от сервиса Gmail для своей компании.
Инженеру данных нужно уметь программировать, работать с алгоритмами и структурами данных. В другой своей статье Николас Леонг пишет, что инженер данных должен знать:
Теренс Шин, Data Scientist, провел собственный анализ на основе 17 тысяч вакансий и выделил 25 главных навыков для data engineer.
Среди них:
Отдельно Теренс определил, знание каких языков программирования ждет работодатель от инженера данных.
Самыми популярными оказались:
Инженеру данных нужно понимать, как работают алгоритмы и структуры данных. Можно начать изучение с бесплатных курсов.
Например:
Data engineer ближе всего к backend-разработке. Это программно-аппаратная часть сервиса, которая отвечает за «внутреннюю» часть сайта или приложения. Если вы уже работаете в IT, проще всего перейти в инженерию данных именно из программирования. Об этом говорит Роксолана Дячук, Big Data Developer из Captify. Разработчица пишет, что на украинском рынке больше всего нужны специалисты, которые знают языки Python или Scala, третий популярный язык – Java. Она советует изучить вакансии и требования работодателей до того, как выбрать, какой язык учить. Еще очень важно иметь аналитические навыки и хорошо знать SQL.
Для развития в профессии Роксолана советует проходить курсы и стажировки. Но лучше всего, по мнению разработчицы, помогает менторинг. Ментором может стать ваш старший коллега на работе.
Что касается дальнейшего роста, из data engineer можно стать data scientist, data analyst или немного сменить направление развития и перейти на специальность, которая относится к DevOps (специалисты, которые занимаются построением инфраструктур и синхронизацией всех процессов разработки. – Прим. ред).
Сейчас направление data engineer в Украине только развивается, поэтому есть много возможностей для тех, кто хочет освоить профессию.
По статистике Glassdoor, инженер данных в США получает в среднем $111 876 в год или $9323 в месяц.
Исследование зарплат портала DOU за зиму 2021 года показало, что big data engineer в среднем зарабатывают $3 тыс.
Начинающий инженер данных может зарабатывать $600 в месяц. Для этого нужно знать SQL на базовом уровне, ООП (объектно ориентированное программирование. – Прим. ред.), HTML/XML и иметь опыт работы с TableAU, Looker или MicroStrategy.
Если у вас есть сертификация Azure, можно работать в другой стране и зарабатывать $2,5–3 тыс. в месяц. Для подобной позиции в Словакии нужно иметь высшее образование в IT, хорошо знать SQL, Python, PySpark, C#. Еще желательна сертификация и опыт работы с инструментами Azure.
Опытный специалист, у которого 3–5 лет и больше опыта работы, может зарабатывать $5–8 тыс. и работать удаленно.
Для такой позиции работодатель ждет 5+ лет опыта в программировании, 3+ года опыта в инженерии данных, 2+ года опыта работы с инструментами Cloudera stack (Kafka, Flume, Impala, Kudu), опыт работы с облачными технологиями (S3, parquet, EMR, AirFlow, Kinesis, BigQuery), знание Python или Scala и понимание бизнес-процессов.
Power BI (Business Intelligence) Microsoft – это не просто платформа для анализа данных, а ключевой…
Лас-Вегас — один из самых узнаваемых городов на планете, который ежегодно манит к себе миллионы…
Из-за широкомасштабного вторжения россии в Украине было введено военное положение и объявлена мобилизация. Военнообязанным мужчинам…
«Вижу цель – не вижу препятствий». Знакомая фраза? Часто ею руководствуются кандидаты, ищущие работу мечты.…
Национальный банк Украины работает над открытым банкингом. Речь идет о структурированном и безопасном обмене данными…
В США финансовому консультанту предъявили обвинение в растрате около $5 млн, которые принадлежали его клиенту.…