O trabalho dos engenheiros de dados é extremamente técnico. Eles são responsáveis ​​por projetar e manter o arquitetura de sistemas de dados, que incorpora conceitos que vão desde infraestruturas analíticas até data warehouses. Um engenheiro de dados precisa ter um conhecimento sólido das linguagens de script comumente usadas e espera-se que apoie a evolução constante da melhoria da qualidade dos dados e do aumento da quantidade, aproveitando e melhorando os sistemas de análise de dados. Engenheiros de dados também são responsáveis ​​pela criação das etapas e processos utilizados na modelagem, mineração, verificação e aquisição.

A demanda por engenheiros de dados qualificados está projetado para crescer rapidamente. No mundo moderno, as empresas e organizações necessitam de uma estrutura robusta Arquitetura de Dados para armazenar e acessar dados. Engenheiros de dados são necessários quando uma organização expande o uso da ciência de dados. Conseqüentemente, houve uma corrida recente aos engenheiros de dados.

Engenheiro de Dados x Cientista de Dados

A habilidades e responsabilidades dos cientistas e engenheiros de dados muitas vezes se sobrepõem, embora as duas posições estejam cada vez mais separadas em funções distintas. Os cientistas de dados tendem a se concentrar na tradução de dados grandes em inteligência de negócios, enquanto os engenheiros de dados se concentram muito mais na construção da arquitetura de dados e da infraestrutura para geração de dados. Os cientistas de dados precisam de engenheiros de dados para criar o ambiente e a infraestrutura em que trabalham.

Um cientista de dados está mais focado em interagir com a infraestrutura do que em construí-la e mantê-la. Os cientistas de dados têm a responsabilidade de pegar os dados brutos e transformá-los em informações úteis, compreensíveis e acionáveis. Os cientistas de dados trabalham com big data e os engenheiros de dados trabalham com infraestruturas e fundações de dados.

Fundações de dados

A base de dados oferece suporte a todos os tipos de relatórios e análises. O objetivo de um engenheiro de dados é fornecer dados confiáveis, integrados e atualizados para dar suporte a relatórios e análises. Uma base de dados robusta oferece enormes benefícios às organizações, tornando-as mais eficientes no seu comportamento e na tomada de decisões. Os benefícios úteis incluem:

• Melhorando a comunicação e colaboração organizacional
• Compra completa de dados
• Uma única versão dos registros mantidos
• Apoio a um entendimento comum das informações em toda a empresa

Ao não implementar uma base de dados eficiente, uma organização moderna aumenta os seus próprios riscos de segurança e apoia ineficiências dentro da organização. Uma base de dados deficiente pode fornecer múltiplas respostas para a mesma pergunta e apoiar decisões de negócios pouco inteligentes.

Habilidades de engenharia de dados

Os engenheiros de dados precisam de um bom entendimento do gerenciamento de banco de dados, o que inclui um conhecimento profundo de Linguagem de consulta estruturada (SQL). Eles constroem infraestruturas, ferramentas, estruturas e serviços. Alguns acreditam que a engenharia de dados se tornou mais semelhante à engenharia de software e ao desenvolvimento de aplicativos do que à ciência de dados. Outras habilidades úteis incluem:

• Experiência com Apache Hadoop, Hive, MapReduce e Hbase.
• Aprendizado de máquinas (ML) é principalmente o foco dos cientistas de dados, mas alguma compreensão dele também é importante para a engenharia de dados. O ML está intimamente associado ao big data. (O ML simplificou o processamento de big data e oferece suporte a muitas técnicas para lidar com big data e entendê-los.)
• O conhecimento de codificação é definitivamente uma vantagem. Familiaridade com C/C++, Java, Python, Perl, Golang ou outras linguagens pode ser muito útil. Um bom conhecimento de Linux, UNIX e Solaris também é muito útil, pois esses sistemas vêm com acesso root significativo à funcionalidade e ao hardware do sistema operacional.
• ETL (Extrair, Transformar e Carregar) experiência é uma necessidade para esta posição. ETL é um processo de armazenamento de dados usado para retirar dados dos sistemas de origem e depois armazená-los em um data warehouse. Familiaridade com ferramentas ETL, como Segmento or Construtor de Armazém Oraclee soluções de armazenamento de dados, como Panóplia or Redshift, é bastante valioso.

ETL (Extrair, Transformar e Carregar)

No mundo da computação, ETL é usado em bancos de dados e construção de armazéns. Extrair, transformar e carregar tornou-se popular durante a década de 1970. A extração de dados descreve os dados extraídos de fontes de dados homogêneas ou heterogêneas. A transformação de dados expressa os dados sendo traduzidos na estrutura ou formato adequado para fins de armazenamento (e posteriormente, pesquisa e análise). O carregamento de dados é o processo de download dos dados traduzidos em um data mart, um armazenamento de dados ou um data warehouse.

Um sistema ETL bem projetado pode extrair dados de sistemas de origem e impor consistência de dados e padrões de qualidade. Ele também pode fornecer dados em um formato pronto para apresentação que permite aos desenvolvedores construir um aplicativo, com os usuários finais decidindo seu valor.

Os sistemas ETL tradicionalmente integram dados de diversas aplicações e de diferentes fornecedores e hardware de computador. Sistemas separados, que contêm os dados originais, são frequentemente operados e controlados por pessoas diferentes. Um gerente do sistema de contabilidade da folha de pagamento, por exemplo, pode combinar os dados de vendas e compras.

Armazéns de Dados

Um data warehouse é usado para armazenamento, relatórios e análise de dados. É essencial no desenvolvimento da modernidade inteligência de negócios. Os data warehouses são usados ​​para o armazenamento centralizado de dados integrados provenientes de uma ou mais fontes. Eles armazenam dados atuais e históricos, que são usados ​​para desenvolver relatórios analíticos.

Sem armazéns de dados (ou seus data lakes de arquitetura atualizados), o processamento de big data – e todas as atividades associadas à ciência de dados – torna-se ridiculamente caro ou inescalável. Sem um data warehouse projetado de forma inteligente, os analistas poderiam facilmente relatar resultados diferentes, após pesquisar a mesma questão. Eles também podem tentar inadvertidamente pesquisar o banco de dados de produção (embora não tenham um data warehouse) e causar atrasos ou interrupções.

Tornando-se um engenheiro de dados

Geralmente, um engenheiro de dados possui um diploma em Tecnologia da Informação ou Ciência da Computação combinado com certificações e outros treinamentos. As escolas de engenharia de dados normalmente abordam a educação com maior flexibilidade, devido às demandas mais individualizadas de cada ambiente de trabalho.

A licenciatura e a formação especializada são importantes, mas não são suficientes por si só. Certificações adicionais podem ser extremamente valiosas. Certificações úteis de engenharia de dados incluem:

Certificações secundárias também estão disponíveis. Por exemplo, o MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) cobre uma ampla gama de tópicos e aplica subcertificações a tópicos específicos, incluindo MCSE: Gerenciamento e análise de dados; MCSA: Relatórios de Inteligência de Negócios; e MCSA: Microsoft Cloud Platform. Além disso, os eventos do setor de dados podem fornecer uma excelente fonte de treinamento e educação (e proporcionar uma excelente oportunidade de networking). Os cursos online também podem oferecer treinamento útil para situações específicas; há muitos disponíveis.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/