Кто такой Big Data Engineer

Кто такой Big Data Engineer

Big Data Engineer или дата инженер — это специалист в области Information Technology (IT), который:

  • проектирует;
  • создает;
  • тестирует;
  • обслуживает сложные системы обработки данных, работающие с большими наборами информации.

Специалисты этой профессии собирают, очищают, трансформируют и обогащают различные формы данных. Big Data Engineer выполняет эти действия для того, чтобы последующие потребители данных, такие как бизнес-аналитики и специалисты по обработке данных, могли систематически извлекать информацию.

Что такое Big Data?

Big Data — это термин, который описывает огромные объемы данных о клиентах, продуктах и производственных данных (обычно в терабайтах и петабайтах).

Источники данных включают:

  • кредитные карты и операции в точках продаж;
  • транзакции электронной торговли;
  • участие в социальных сетях;
  • взаимодействие с мобильным устройством;
  • а также показания датчиков, которые генерирует интернет вещей (IoT).

С помощью Big Data можно получить следующие сведения:

  • оптимизация ключевых бизнес-процессов и сценариев использования;
  • снижение комплаенс и нормативных рисков;
  • создание новых чистых потоков доходов;
  • создание убедительного и дифференцированного клиентского опыта.

Какие функции выполняет Big Data Engineer?

Функции, которые выполняет дата инженер заключаются в создании, обслуживании и обеспечении готовой к работе среды больших данных. То есть Big Data Engineer работает со средой, которая включает в себя архитектуру, технологические стандарты, варианты с открытым исходным кодом, процессы подготовки и управления данными.

Функции дата инженера заключаются в следующем:

  • Проектировать, конструировать и обслуживать крупномасштабные системы обработки данных. При этом собирается информация из разных источников данных, структурированных или нет.
  • Хранить данные в Data Warehouse или озере данных.
  • Обрабатывать Raw Data с помощью преобразований и алгоритмов обработки данных для создания предопределенных структур данных. Сохранять результаты в хранилище данных или Data Lake для последующей обработки.
  • Преобразовывать и интегрировать различные данные в масштабируемое хранилище данных (например, Data Warehouse, Data Lake, Cloud).
  • Понимать различные инструменты, методы и алгоритмы преобразования информации.
  • Внедрять технические процессы и бизнес-логику для преобразования собранных данных в значимую и ценную информацию. Эта информация должна соответствовать необходимым требованиям к качеству, управлению и соответствию для эксплуатационного и делового использования, чтобы считаться надежными.
  • Понимать варианты эксплуатации и управления, а также различия между структурами репозитория данных, базами данных с массово-параллельной обработкой (Massively Parallel Processing или MPP) и гибридным облаком.
  • Оценивать, сравнивать и улучшать конвейеры данных (Pipelines). Это включает в себя инновации в шаблонах проектирования, проектирование жизненного цикла данных, согласование онтологий информации, аннотированные наборы данных и подходы эластичного поиска.
  • Подготовить автоматизированные конвейеры данных для преобразования и передачи данных в среду разработки, контроля качества и производственную среду.

Какие навыки и обязанности Big Data Engineer?

Дата инженеры собирают, подготавливают и загружают организационные данные в среду Big Data. Также Big Data Engineer занимаются подготовкой и созданием процессов извлечения данных и конвейеры данных, которые автоматизируют информацию из множества внутренних и общедоступных систем. Дата инженеры создают алгоритмы, которые преобразуют данные в операционный или деловой формат.

Для того, чтобы стать успешным дата инженером нужно понимать:

  • Общие архетипы данных, функции написания и кодирования, алгоритмы, разработку логики, поток управления, объектно-ориентированное программирование, работу с внешними библиотеками и сбор данных из разных источников. То есть у дата инженера должны быть знания парсинга, API, баз данных и общедоступных репозиториев.
  • Структурированные (например, СУБД, электронные таблицы), полуструктурированные (например, файлы журналов, XML, JSON) и неструктурированные (например, текст, видео, аудио, изображения, вибрация) источники данных.
  • Реляционные базы данных (такие как SQL, диаграммы сущностей-взаимосвязей, многомерное моделирование) и базы данных NoSQL (такие как Hadoop, Spark, базы данных с массовой параллельной обработкой).
  • Запросы к базам данных на основе SQL с использованием объединений, агрегатов и подзапросов.
  • Инструменты с открытым исходным кодом, которые могут включать в себя продукты для обработки данных в реальном времени, такие как Beam, Kafka, Spark Streaming; базы данных временных рядов, такие как InfluxDB; реляционная база данных, такая как Postgres, графическая база данных, такая как Neo4j; и среды разработки, такие как Git и GitHub.
  • Инструменты абстракции, такие как Kubernetes.
  • Владение компьютерным программированием и языками программирования (C, C ++, Java, Python). А также дата инженер должен иметь возможность создавать логику программирования и обработки.
  • Наличие опыта работы с алгоритмами машинного обучения и автоматизированным машинным обучением (AutoML) для автоматизации и создания непрерывно обучающихся потоков и конвейеров обработки данных тоже важный навык для дата инженера.

Какая зарплата у Big Data Engineer в Украине?

Согласно статистике средняя заработная плата дата инженера по Украине составляет 60000 гривен. Это среднее значение зарплат по 119 вакансиям «Big Data Engineer» на сайте Work.ua за осень 2021 года.

Средняя заработная плата Big Data Engineer по Украине:

Кто такой Big Data Engineer фото 1

Распределение зарплат для дата инженеров выглядит так:

  • минимальная составляет 7000-12000 грн и соответствует 5% вакансий;
  • средняя равна 60000 грн (54001-68000 грн) и отвечает 10,9%;
  • максимальная сумма находится в пределах 124001-160000 грн и соответствует 7,6% вакансиям.
Кто такой Big Data Engineer фото 2

Как стать дата инженером?

Формальное обучение информатике, математике или инженерным принципам — основа работы любого успешного дата инженера. Big Data Engineer занимаются изучением необходимых концепций, таких как функциональная декомпозиция, логическое мышление, решение проблем, разработка решений, абстракция и создание повторяемых процессов.

Успешный дата инженер должен иметь солидный опыт обработки данных и желание изучать новые инструменты и методы. Big Data Engineer должен быть готов отказаться от своих текущих наборов инструментов и использовать новые, более мощные наборы инструментов по мере их появления. Дата инженеру необходимо иметь естественное любопытство и желание узнавать о постоянно меняющемся ландшафте открытого исходного кода.

В идеале перспективный дата инженер должен иметь опыт работы как с бизнес-аналитикой (BI), так и с Data Warehouse, а также с проектами в области Data Science и Data Lake.

Дата инженеры должны обладать сильными коммуникативными навыками. Также Big Data Engineer должен чувствовать себя комфортно во время собеседований и сотрудничества с экспертами в предметной области, бизнес-аналитиками и группами специалистов по анализу данных. Это поможет выявить, проверить, оценить и расставить приоритеты бизнес-требований и операционных требований.

Facebook Comment

Still dont know about MAD?

Lets get acquainted! We will throw off intro materials about us and Data products. We promise - no spam ;)



[recaptcha]