Data-engineering is een fascinerende en bevredigende carrière - u staat aan het roer van elke bedrijfsactiviteit die gegevens vereist, en zolang gebruikers gegevens genereren, zullen bedrijven altijd data-ingenieurs nodig hebben. Met andere woorden, werkzekerheid is gegarandeerd. 

Maar met zo'n grote kracht komt een grote verantwoordelijkheid. De reis naar een succesvolle data-engineer worden beschikt over lastig terrein dat u vanaf het begin moet navigeren en goed moet doen. In dit korte en to-the-point artikel zal ik je door het hele proces leiden om een ​​data-engineer te worden, zodat je de veelvoorkomende valkuilen kunt ontwijken. 

Het is geen rocket science, maar het is ook geen walk in the park.

Wat zijn de rollen en verantwoordelijkheden van een data-engineer?

Voordat we ingaan op de kern van data-engineering, moet u in de eerste plaats begrijpen wat een data-engineer is.

Simpel gezegd, een data-engineer bouwt en onderhoudt datapijplijnen in verschillende omgevingen om ze gemakkelijk toegankelijk te maken wanneer dat nodig is. Dit omvat het ontwerpen, ontwikkelen en construeren, evenals het testen van data-architecturen in uitgebreide verwerkingssystemen.

Hier is een overzicht van enkele rollen en verantwoordelijkheden op het gebied van data engineering.

Gegevensverzameling: Het faciliteren van gegevensverzameling is waarschijnlijk de primaire rol van deze carrière, ongeacht de data-engineerstack. Data-engineers verzamelen verschillende gegevenssets uit meerdere bronnen om hun bedrijven te helpen betere, realtime inzichten in een specifiek marktsegment te krijgen. Het verzamelen van gegevens kan ook het volgende vergemakkelijken:

• Inzichten in consumentengedrag
• Inzichten in presterende en slecht presterende marketingstrategieën
• Aanpassing van producten of diensten
• Een voorsprong op concurrenten

Het soort gegevens dat de ingenieur verzamelt, hangt af van de branche, het lokale beleid, de regelgeving en overkoepelende bedrijfsdoelstellingen en -doelen.

Ruwe data-analyse: Onbewerkte gegevens omvatten alle gegevenssets die niet klaar zijn voor gebruik. Dit omvat datasets die zijn verzameld uit meerdere bronnen en geaggregeerd op een centrale locatie. Het kan binnen zijn cloud-software of een on-premises database, afhankelijk van de bedrijfscultuur.

Bedrijven gebruiken vaak data-ingenieurs om deze gegevens te analyseren om te begrijpen welke informatie wel of niet kan worden gebruikt. Ruwe gegevens kunnen fungeren als een primaire informatiebron voor BI-systemen, vooral wanneer ze correct worden geanalyseerd. Ruwe gegevens in BI-systemen helpen gebruikerspersona's te verrijken voor een meer op maat gemaakte marketing en dienstverlening.

Creatie van datamodellen en identificatie van patronen: Een typisch gegevensverzamelingsproces begint met het creëren van een gegevensmodel dat gemakkelijker patroonidentificatie zal vergemakkelijken. Data-engineers worden in de volgende stappen getraind in het maken van deze modellen:

• Selectie van gegevensbron
• Selectie van datasets
• Selectie van attributen, kolommen en metrieken
• Een relatietool bouwen om verschillende datasets aan elkaar te plakken voor eenvoudigere analyse
• Hiërarchieën bouwen voor vereenvoudigde gegevensvalidatie
• Rollen en rechten toewijzen voor toegang tot gegevensmodellen
• Inzet van het datamodel

De data-engineer kent een naam en beschrijving toe aan het datamodel, zodat andere gebruikers gemakkelijk door de opslagserver kunnen navigeren.

Onderzoek en automatisering van dagelijkse taken uitvoeren: Innovatieve technologieën, zoals automatisering, maken het verzamelen van gegevens eenvoudiger en efficiënter in moderne bedrijfspraktijken. Het is de verantwoordelijkheid van de data-engineer om te bepalen welke workflows kunnen worden geautomatiseerd als aanvulling op een naadloze routine voor het verzamelen van gegevens.

Data-ingenieurs kunnen AI en programmering gebruiken om automatisch gegevens van consumentenacties, papieren documenten of zelfs werknemersroutines vast te leggen. De software zet deze gegevens vervolgens om in gemakkelijk leesbare bestanden, die vervolgens worden gecompileerd voor latere diepgaande analyse.

Zakelijke problemen oplossen: Slechte gegevens zijn het grootste probleem waarmee moderne bedrijven worden geconfronteerd. IBM schat dat de Amerikaanse economie tot $ 3.1 biljoen elk jaar vanwege slechte gegevens. Bovendien geeft 88% van de bedrijven aan dat data de oorzaak is van bijna al hun problemen, en soms wel tot 12% van de jaarlijkse inkomsten opslokt.

Deze statistieken geven aan waar data-engineers dagelijks mee te maken hebben. Ze moeten nauw samenwerken met andere bedrijfsleiders en de verzamelde gegevens routinematig controleren om ervoor te zorgen dat dit geen nadelige gevolgen heeft voor het bedrijf. Ook brainstormen data-ingenieurs en stellen ze ideeën voor die kunnen helpen bij het oplossen van elk ander zakelijk probleem.

Zorg voor naleving van gegevensbeheer: Elk bedrijf is verantwoordelijk en aansprakelijk voor de gegevens die ze verzamelen van consumenten of andere bronnen. Bovendien is er in elk rechtsgebied wet- en regelgeving die aangeeft in hoeverre een bedrijf verantwoordelijk moet zijn voor zijn gegevens. Data engineers zorgen ervoor dat hun werkgevers zich aan deze regelgeving houden. Dit kan zijn door te zorgen voor de grootst mogelijke transparantie, kwaliteit en consistentie van gegevens, evenals standaardisatie.

Hoe word je een data-engineer: een stappenplan

Interesse om data engineer te worden? Een recent Data Science-inventarisatierapport rangschikt data engineering als de snelst groeiende carrière naar vraag, zelfs in vergelijking met zijn naaste tegenhanger, data science. Uit het rapport blijkt dat het aantal interviews voor banen in data-engineering in 40 met 2020% is gegroeid, in tegenstelling tot datawetenschap, die slechts een groei van 10% registreerde.

Het is dan ook geen verrassing dat data-engineering een carrière is die je zou willen verkennen. Hier is een carrièrepad voor data-engineering dat je naar dit beroep zal leiden.

1. Volg een opleiding in data-engineering

U moet een bachelordiploma behalen om data-ingenieur te worden, ongeacht uw favoriete branche. Sommige niet-gegradueerde majors die u kunnen leiden naar een carrièrepad op het gebied van data-engineering, zijn software-engineering, informatietechnologie (IT) en informatica.

Het is vermeldenswaard dat data-engineering nauw samenvalt met wiskunde en wetenschap. Met dat in gedachten kun je ook een data-ingenieur worden als je een bachelordiploma behaalt in een IT-gerelateerde cursus die kruist met wiskunde en informatica. Deze vereiste is verplicht voor de meeste werkgevers die data-engineers willen inhuren.

2. Leer onmisbare vaardigheden op het gebied van data-engineering

Een data-engineer moet over een reeks technische vaardigheden beschikken om zijn dagelijkse rollen en verantwoordelijkheden aan te vullen. Hoewel verschillende functies mogelijk specifieke technische vaardigheden vereisen, zijn sommige capaciteiten van toepassing op alle data-engineers, zowel ervaren als beginnende professionals.

Enkele van de technische vaardigheden die nodig zijn om de roadmap voor data-engineer te voltooien, zijn onder meer:

• Algemene basisprincipes van coderen en programmeren

De algemene basis van een data-engineer omvat voorbeeldige beheersing van: SQL. Met deze vaardigheid kunt u een relationeel databasebeheersysteem (RDBMS) beheren en geoptimaliseerde query's uitvoeren. Het zal ook helpen als je bekend bent met de data engineer-stack, voor zover het codering betreft.

U moet bijvoorbeeld de programmeertaal Python en enkele van de bibliotheken die hiervan gebruikmaken, begrijpen, waaronder Matplotlib voor gegevensanalyse en Panda's voor gegevenswetenschap. Andere Python-bibliotheken zijn NumPy, SQLAlchemy, Pyglet en SciPy.

Bovendien heb je technische kennis nodig op basis van het Linux-besturingssysteem (OS). Dit systeem biedt meer hardwareondersteuning en een voorbeeldige rekensnelheid op Windows als het gaat om data-engineering. 

• Algemene data-engineering (DE) basisprincipes

Een andere reeks vaardigheden die je zou moeten hebben om te slagen in deze carrière, omvat algemene basisprincipes van data-engineering. Het helpt bijvoorbeeld als u begrijpt hoe datawarehousing werkt, inclusief het bouwen en onderhouden van de infrastructuur. Dit zal u helpen om onbewerkte gegevens te verzamelen die uit meerdere bronnen zijn verzameld.

Bovendien moet u begrijpen hoe big data-tools werken als het gaat om gegevensmodellering. Enkele van de tools waarmee u waarschijnlijk zult werken bij het modelleren van datastructuren zijn Hadoop en MapReduce, Apache Spark, Apache Hive, Kafka, Apache Pig en ETL-systemen. Vergeet vooral niet uw vaardigheden aan te scherpen op het gebied van databasevisualisatie en -beheer, en ook op het gebied van testen.

3. Beschikken over essentiële zachte vaardigheden 

Met de toenemende aandacht voor de werkcultuur, zijn soft skills tegenwoordig voor de meeste bedrijven niet meer onderhandelbaar. Een goede werknemer moet niet alleen over technische vaardigheden beschikken, maar ook over zachte vaardigheden. Enkele van de soft skills die nodig zijn om een ​​veelgevraagde data-engineer op de markt te worden, zijn:

• Samenspel
• Eerlijkheid en verantwoordelijkheid
• Passie
• Bekwaam communicatievaardigheden
• Kritisch denken

4. Werk aan je eerste project

Nadat je aan de bovenstaande vereisten hebt voldaan, moet je aan een data-engineeringproject werken om relevante ervaring op te doen voordat je je op de arbeidsmarkt begeeft. Het is vermeldenswaard dat de meeste werkgevers eerder data-ingenieurs met enige ervaring zullen inhuren, in vergelijking met iemand die direct uit het klaslokaal komt.

Dat gezegd hebbende, zoek naar banen op instapniveau als IT-assistent. Het kan op uw school zijn of een ander klein bedrijf in uw stad. Het doel is om naast een gevestigde data engineer te werken zodat je proactief on the job kan leren. Terwijl u met het eerste project opschiet, moet u ervoor zorgen dat u uw programmeer-, coderings- en andere technische vaardigheden aanscherpt om potentiële werkgevers aan te trekken.

5. Land je eerste baan

Het krijgen van je eerste baan zal gemakkelijker zijn als je alle vereisten hebt bovenop relevante ervaring. Je kunt op verschillende recruitmentsites letten op vacatures en hierop solliciteren. U kunt zich ook aanmelden voor vacaturenieuwsbrieven om op de hoogte te worden gehouden als er een functie ontstaat waarvoor een data-engineer nodig is. Als alternatief kun je gigantische technologiebedrijven koud pitchen, vooral als je iets out-of-the-box hebt dat hun aandacht kan trekken. 

6. Ga verder met je carrière in data-engineering

Net als in elke carrière, moet je je vaardigheden op het gebied van data-engineering verbeteren als je de leiding hebt over complexe projecten of zelfs adviesdiensten wilt aanbieden. Hier zijn enkele van de vaardigheden en certificeringen die u kunnen helpen uw vaardigheden op het gebied van data-engineering te verbeteren.

• Vaardigheid in Amazon Web Services (AWS)
• Vaardigheden in machinetaal (ML) en distributiesystemen
• Technische knowhow met tools voor gegevensvisualisatie
• Big data kennis en achtergrond

Wrapping It Up

Data-engineering is misschien wel een van de snelstgroeiende posities in de technologiesector, dankzij de opkomst van big data en datawetenschapstoepassingen. 

En met de toenemende vraag is data-engineering tegenwoordig een lucratieve carrière. Volgens Glassdoor, verdient de gemiddelde data-engineer in de VS meer dan $ 110,000 per jaar. En een ervaren data-engineer die voor een gigantisch technologiebedrijf werkt, kan maar liefst $ 150,000 per jaar verdienen.

Maak gebruik van deze gids om uw carrière in data-engineering te starten en uzelf klaar te stomen voor succes!