データ エンジニアの仕事は非常に技術的です。彼らは、 データシステムのアーキテクチャ、分析インフラストラクチャからデータ ウェアハウスに至るまでの概念が組み込まれています。データ エンジニアは、一般的に使用されるスクリプト言語をしっかりと理解する必要があり、データ分析システムを活用して改善することで、データ品質の向上と量の増加の着実な進化をサポートすることが期待されています。 データエンジニア モデリング、マイニング、検証、取得に使用されるステップとプロセスの作成も担当します。
熟練したデータエンジニアの需要 急速に成長すると予測されています。現代の世界では、企業や組織は堅牢な環境を必要としています。 データアーキテクチャ データの保存とアクセス用。組織がデータ サイエンスの使用を拡大する場合、データ エンジニアが必要になります。その結果、最近ではデータ エンジニアの採用が相次いでいます。
データ エンジニアとデータ サイエンティスト
スキルと責任 データ サイエンティストとデータ エンジニアは重複することが多いですが、この 2 つの立場は別々の役割に分離されつつあります。データサイエンティストは、次の翻訳に焦点を当てる傾向があります。 ビッグデータ 一方、データ エンジニアは、データ アーキテクチャとデータ生成のためのインフラストラクチャの構築に重点を置きます。データ サイエンティストは、作業する環境とインフラストラクチャを作成するデータ エンジニアを必要としています。
データサイエンティスト は、インフラストラクチャの構築と維持よりも、インフラストラクチャとの対話に重点を置いています。データ サイエンティストには、生データを取得し、それを有用で理解しやすく実用的な情報に変換する責任が与えられています。データ サイエンティストはビッグ データを扱い、データ エンジニアはデータ インフラストラクチャと基盤を扱います。
データ基盤
A データ基盤 あらゆる種類のレポートと分析をサポートします。データ エンジニアの目標は、レポート作成と分析をサポートするために、信頼できる統合された最新のデータを提供することです。堅牢なデータ基盤は組織に多大なメリットをもたらし、行動と意思決定をより効率的にします。有益な利点は次のとおりです。
- 組織のコミュニケーションとコラボレーションの改善
- データのワンストップ ショッピング
- 単一バージョンの記録が保存される
- 企業全体での情報の共通理解をサポート
効率的なデータ基盤を実装しないことにより、現代の組織は自らのセキュリティ リスクを増大させ、組織内の非効率性を助長します。データ基盤が不十分だと、同じ質問に対して複数の答えが得られ、賢明とは言えないビジネス上の意思決定がサポートされる可能性があります。
データエンジニアリングのスキル
データ エンジニアは、データベース管理について十分に理解する必要があります。これには、次のような深い知識が含まれます。 構造化照会言語 (SQL)。彼らはインフラストラクチャ、ツール、フレームワーク、サービスを構築します。データ エンジニアリングはデータ サイエンスよりもソフトウェア エンジニアリングやアプリ開発に似てきたと考える人もいます。その他の有用なスキルは次のとおりです。
- Apache Hadoop、Hive、MapReduce、Hbase の使用経験。
- 機械学習 (ML) は主にデータ サイエンティストの焦点ですが、それをある程度理解することはデータ エンジニアリングにとっても重要です。 ML はビッグデータと密接に関係しています。 (ML はビッグ データの処理を合理化し、ビッグ データを処理し、それを理解するための多くの手法をサポートしています。)
- コーディングの知識があると確実にプラスになります。 C/C++、Java、Python、Perl、Golang、またはその他の言語に精通していると非常に役立ちます。 Linux、UNIX、および Solaris にはオペレーティング システムの機能とハードウェアへの重要な root アクセス権が付いているため、これらのシステムをよく理解していることも非常に役立ちます。
- ETL (抽出、変換、ロード) 経験は必要不可欠です このポジションのために。 ETL は、ソース システムからデータを取り出してデータ ウェアハウスに保存するために使用されるデータ ウェアハウス プロセスです。次のような ETL ツールに関する知識 セグメント or Oracle Warehouse Builder、およびデータ ストレージ ソリューションなど Panoply or レッドシフト、かなり貴重です。
ETL (抽出、変換、ロード)
コンピューティングの世界では、 ETL データベースや倉庫の構築に使用されます。抽出、変換、ロードは 1970 年代に一般的になりました。データ抽出は、同種または異種のデータ ソースから抽出されるデータを表します。データ変換は、保存 (およびその後の調査と分析) の目的で、データが適切な構造または形式に変換されることを表します。データの読み込みは、変換されたデータをデータ マート、データ ストア、またはデータ ウェアハウスにダウンロードするプロセスです。
適切に設計された ETL システムは、ソース システムからデータを抽出し、データの一貫性と品質基準を強制できます。また、すぐにプレゼンテーションできる形式でデータを配信できるため、開発者はアプリケーションを構築でき、エンドユーザーはその値を決定できます。
ETL システムは伝統的に、複数のアプリケーション、さまざまなベンダーやコンピューター ハードウェアからのデータを統合します。元のデータが含まれる別個のシステムは、多くの場合、別の人によって操作および制御されます。たとえば、給与計算システムの管理者は、販売と購買のデータを組み合わせることができます。
データウェアハウス
データ ウェアハウスは、ストレージ、レポート、データ分析に使用されます。現代の発展には欠かせないものです ビジネス・インテリジェンス。データ ウェアハウスは、1 つ以上のソースからの統合データを集中的に保管するために使用されます。現在のデータと過去のデータの両方が保存され、分析レポートの作成に使用されます。
無し データウェアハウス (またはそれに対応するアーキテクチャの更新されたデータ レイク)、ビッグ データの処理、およびデータ サイエンスに関連するすべてのアクティビティは、途方もなく高価になるか、拡張不能になります。インテリジェントに設計されたデータ ウェアハウスがなければ、アナリストは同じ質問を調査した後、異なる結果を簡単に報告する可能性があります。また、(データ ウェアハウスがない場合に) 誤って運用データベースを調査しようとして、遅延や停止が発生する可能性もあります。
データエンジニアになるには
一般に、データ エンジニアは、情報テクノロジまたはコンピュータ サイエンスの学位と、認定資格やその他のトレーニングを組み合わせて取得します。データ エンジニアリング学校は通常、各作業環境の要求がより個別化されているため、より柔軟に教育に取り組んでいます。
学位や専門トレーニングは重要ですが、それだけでは十分ではありません。追加の認定は非常に価値のあるものになる可能性があります。有用なデータ エンジニアリング認定資格には次のものがあります。
二次認定も取得可能です。たとえば、 MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) は幅広いトピックをカバーしており、MCSE: データ管理と分析を含む特定のトピックにサブ認定を適用します。 MCSA: ビジネス インテリジェンス レポート。 MCSA: マイクロソフト クラウド プラットフォーム。さらに、データ業界のイベントは、トレーニングと教育の優れた情報源を提供します (また、ネットワークを築く優れた機会も提供します)。オンライン コースでは、特定の状況に役立つトレーニングも提供できます。たくさんあります。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/want-data-engineer/
