Профессия Data Engineer
Data Engineer – это специалист, который работает в сфере информационной инженерии, занимается доставкой, хранением и обработкой данных. Профессия имеет ярко выраженные технические черты, подойдет для тех, кто увлекается информационными технологиями. Если вам хочется понять себя глубже — в нашем центре профориентации есть точный тест на профориентацию, который помогает узнать, к каким профессиям у вас уже есть способности и какой у вас тип личности и интеллекта.
Краткое описание
Появление Big Data изменило стратегию работы с данными. Data Analyst и Scientist занимаются анализом и извлечением данных из огромных массивов, а Data Engineer специализируется на разработке структуры для Big Data и других типов данных. Работа связана с большим количеством профессиональных компетенций, но она популярна из-за достойного уровня оплаты труда и колоссальной востребованности на кадровом рынке.
Data Engineer востребован везде, где есть обилие источников данных, работа с которыми вместе с тем является нетривиальной задачей. Профессия очень распространена, потому что необходимость в правильном сборе и хранении данных увеличилась вслед за развитием предиктивной аналитики (предиктивная, или прогнозная, предсказательная, аналитика – класс методов анализа больших данных, которые используются для прогнозирования поведения объектов и субъектов с целью принятия оптимальных решений. – Прим. ред.), для работы которой необходимы чистые данные. Потому что чем меньше в исходных данных дефектов, тем лучше модель будет выявлять закономерности.
Особенности профессии
Data Engineer – это тот, кто занимается извлечением, последующим преобразованием, загрузкой и обработкой данных. Нередко Data Engineer и Data Scientist путают, однако это разные профессии. Первый специалист – гуру Big Data и безупречно знает программирование, второму нет равных в работах, связанных с аналитическими процессами и алгоритмами. Data Engineer – профессиональный программист, он пишет код, без которого невозможно построить пайплайн данных.
Data Engineer в первую очередь автоматизирует и в дальнейшем поддерживает извлечение данных (Extract) их преобразование (Transform) из различных источников, таких как сырые логи в JSON, таблицы в базах данных, файлы в сетевых каталогах и так далее. Затем сохраняет (Load) их в том виде, в котором ими будут пользоваться конечные потребители. Это могут быть Data Scientists (DS), Data Analyst, Buisness analyst и так далее. А весь процесс получил аббревиатурное название ETL (Extract, Transform, Load).
Во вторую очередь обязанность Data Engineer – это формирование различных фреймворков для работы с данными и анализа их качества, которые упрощают порог вхождения, а также гарантируют, что все данные будут консистентны. Также часто в требованиях к вакансии можно встретить выкатку моделей DS в продакшен, то есть в целевое использование.
Технологии, с которыми работает Data Engineer, зависят от того, какие из них необходимы в компании. В основном это различные базы данных, инструменты ETL, а из языков программирования популярны Python и Scala.
Data Engineers востребованы во всех сферах бизнеса, например, в банковском секторе, который имеет тысячи хранилищ информации с данными, касающимися клиентов, транзакций и других финансовых операций. Конкуренция в сфере информационной инженерии невысокая, как утверждают российские HR-специалисты. Сейчас отечественный рынок испытывает потребность в опытных Data Engineers, поэтому работу долго искать не придется.
Плюсы и минусы профессии
Плюсы
- Должность Data Engineer высокооплачиваемая.
- Работодатели заинтересованы в опытных Data Engineer, поэтому много возможностей устроиться в крупную отечественную или зарубежную компанию.
- Работа достаточно интересная.
- Привыкший работать в режиме многозадачности Data Engineer может реализовать свой потенциал в смежных сферах деятельности.
Минусы
- Многие компании заинтересованы в Data Engineer, но четких требований и списка должностных обязанностей для таких специалистов нет – это порождает недопонимание между работодателями и кандидатами на трудоустройство или даже уже нанятыми сотрудниками.
Важные личные качества
Data Engineer – ответственный и очень педантичный специалист, которому надо уметь трудиться в формате многозадачности. Работа с данными требует внимательности, развитого технического мышления, аналитических способностей. Data Engineer нужно умееть работать в команде.
Обучение на Data Engineer
Профессия новая, и пока требования к уровню образования размыты. Конечно, хорошей базой будет вузовская подготовка по направлениям, связанным с программной инженерией. После окончания университета или института, скорее всего, придется продолжить обучение на отечественных и зарубежных курсах.
Лучшие вузы для Data Engineer
- МГТУ им. Н. Э. Баумана.
- НИЯУ МИФИ.
- РТУ МИРЭА.
- НИУ ВШЭ.
- КубГТУ.
Курсы
GeekUniversity
На факультете Data Engineering можно освоить профессию с нуля. Программа рассчитана на низкий порог вхождения, обучение позволяет будущим Data Engineering приобрести год опыта. Курс разработан в содружестве с онлайн-университетом Mail.ru Group. Первые полгода студенты обучаются бесплатно, дальнейшая стоимость составляет 4 990 руб. в месяц. Выпускники получают сертификат и диплом о профессиональной переподготовке.
Ступени развития Data Engineer не отличаются от профессиональной траектории коллег по цеху в IT. Компетенции условно разделяют на уровни Junior, Middle, Senior, Team Lead.
Место работы
Data Engineering востребованы в IT-компаниях, финансовом и других секторах. В них заинтересованы образовательные платформы, крупные торговые площадки, операторы мобильной связи – любые виды бизнеса, которые испытывают потребность в хранении петабайтов данных.
Вместе с профессиональным ростом Data Engineer увеличивается и оплата его труда.
Заработная плата
Уровень оплаты труда дата-инжеров зависит от масштаба проекта и компании, профессиональных компетенций, опыта, наличия высшего и дополнительного профессионального образования. В целом это очень высокооплачиваемые ИТ-специалисты.
Информация из вакансий на HH.ru.
Требования в вакансии зависят от специфики бизнеса: кому-то нужен инженер для подготовки данных для DS, кому-то – для формирования витрин для построения BI-аналитик, а кому-то – для формирования управленческой и финансовой отчетности. И если от первого будут ждать понимания работы DS-модели на базовом уровне, то от последнего – знаний основ МСФО, РСБУ и т. д.
Как стать Data Engineer
Дата-инженеру нужно быть готовым постоянно развиваться в быстро меняющемся технологическом мире. Прежде всего, необходимо обладать сильной аналитической базой и пониманием принципов сбора, хранения и обработки больших объемов информации.
Образование и навыки
Карьерный путь дата-инженера обычно начинается с получения высшего образования в области информационных технологий, компьютерных наук или в другой смежной дисциплине. Знание языков программирования, таких как Python или Java, а также опыт работы с базами данных и SQL, обязательны. Понимание принципов работы распределенных систем хранения и обработки данных, как Hadoop и Spark, также критически важно.
Практический опыт
Теоретические знания необходимо подкреплять практическими навыками. Участие в проектах по сбору и анализу данных, работа с облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure, поможет развить необходимые компетенции. Экспериментирование с инструментами ETL (Extract, Transform, Load) и практика в области оптимизации процессов хранения данных укрепят ваш профессиональный профиль.
Непрерывное обучение
Технологии постоянно развиваются, и для поддержания актуальности своих навыков Data Engineer должен быть в курсе последних тенденций и разработок в области больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Участие в специализированных курсах, сертификационные программы от ведущих технологических компаний и посещение профессиональных конференций помогут значительно повысить квалификацию.
Сетевое взаимодействие
Построение профессиональных связей с другими специалистами в области данных может открыть новые возможности для обмена знаниями и развития карьеры. Социальные сети, форумы и сообщества, посвященные Data Science и инженерии данных, могут стать отличным источником информации, менторства и поддержки.
Профессиональные знания
- Big Data Engineering, SQL.
- Технологии построения хранилищ данных.
- Потоковая обработка данных.
- Технический иностранный язык.
- Алгоритмы и структуры данных.
- Программирование, в приоритете язык Python, Scala или Java.
