Данные играют важную роль в бизнесе, помогая принимать верные решения. Но как удается трансформировать информацию из хаоса, чтобы она обрела понятный вид метрик и статистик для анализа? Здесь на сцену и выходит дата-инженер. В статье рассмотрим, в чем заключается профессия, чем роль data engineer отличается от data scientist и как стать специалистом в этой области.
Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев
Принять участиеДата-инженер — это, своего рода, «архитектор данных». Представьте, что у вас есть различные источники данных — базы данных, веб-сервисы, файлы. В «сыром» виде они имеют неструктурированную, несогласованную форму.
Задача data engineer — сделать эти данные читаемыми.
Сначала их собирают из источников и переводят на этап очистки, где удаляются ошибки, дубликаты и другие несовершенства.
Затем данные стандартизируют и загружают в системы хранения, где они готовы к анализу и использованию. Говоря профессиональным языком, эти действия называются ETL-процессом: сбор (extract), трансформация (transform), загрузка (load).
Дата-сайентист работает с данными, которые уже обработал дата-инженер — анализирует их. В работе использует инструменты статистики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Инженер же делает так, чтобы у сайентиста были данные для работы. Дата-инженер строит «трубопровод», по которому данные будут передаваться от источников в конечный пункт. Например, в систему аналитики Яндекс.Метрика, Google Analytic и другие сервисы.
Без Data Engineering было бы невозможно анализировать данные, запускать рекламу, продвигать и масштабировать бизнес.
Представьте компанию, которая занимается онлайн и офлайн-продажами. Чтобы люди приходили в физический магазин, задействуют наружную рекламу — баннеры, листовки, билборды, подключают рекламу на ТВ. Для онлайн-покупок настраивают таргетированную и контекстную рекламу. Это далеко не единственные способы продвижения, эффективность которых нужно отслеживать.
У компании также есть склад, система логистики, клиентский сервис и множество других отделов, процессы которых взаимосвязаны и играют свою роль в успехе бизнеса.
Как компания сможет понять, какие отделы и каналы продвижения приносят прибыль, а из-за чего происходят необоснованные траты? Только с помощью данных — понятных статистик и метрик.
Роль дата-инженера на рынке огромна и необходима. По этой причине специалисты хорошо зарабатывают.
Программировать. Важно разбираться в языках программирования: Python, Java, SQL. Кодинг нужен для автоматизация обработки данных, разработки инструментов для работы с данными.
Работать с базами данных. Требуется понимание различных типов баз данных и иметь опыт работы с ними. Сюда входят реляционные базы данных, NoSQL и хранилища данных в облаке, такие как Amazon S3 или Google BigQuery.
Строить инфраструктуру. Data Engineer работает с системами хранения данных и инструментами обработки — Apache Hadoop или Apache Spark. Это позволяет ему строить масштабируемые и эффективные решения для обработки данных.
Понимать бизнес-потребности. Специалист должен понимать задачи бизнеса, чтобы создавать для них конкретные технические решения.
Дата-инженеры не то, что востребованы — их не хватает. Причем и в России, и в других странах. Все больше организаций осознают важность эффективного управления данным, чтобы обходить конкурентов.
Пока что конкуренция минимальная, поэтому можно относительно легко пробиться и начать зарабатывать от 150 000 только на начальной позиции. Более опытные инженеры зарабатывают от 250 000 – 400 000 руб в месяц.
Часто в профессию попадают через работу в аналитике, когда хотят углубить знания в работе с данными, начать применять программирование.
Если вы интересуетесь дата-инженерингом, попробуйте начать с аналитики данных или IT.
Вход через IT даст навыки программирования, а аналитика даст опыт работы с данными. Хотя в некоторых компаниях дата-аналитики тоже изучают языки программирования, но на поверхностном уровне.
Учиться можно онлайн. Выбирайте программы обучения, которые насыщены практикой, предполагают обратную связь и дают практиковаться на реальных проектах.
В Академии «Сигма» обучение в направлениях IT и аналитики длится 2-3 месяца по 8 часов в неделю — можно совмещать с основной учебой или работой.
Студенты получают помощь в трудоустройстве от Карьерного центра, например доступ в закрытые чаты с вакансиями и подготовка к собеседованиям.