Dataingenjörernas arbete är extremt tekniskt. De är ansvariga för att designa och underhålla arkitektur av datasystem, som innehåller koncept som sträcker sig från analytiska infrastrukturer till datalager. En dataingenjör måste ha en gedigen förståelse för vanliga skriptspråk och förväntas stödja den stadiga utvecklingen av förbättrad datakvalitet och ökad kvantitet genom att utnyttja och förbättra dataanalyssystem. Dataingenjörer är också ansvariga för att skapa de steg och processer som används vid modellering, gruvdrift, verifiering och förvärv.

Smakämnen efterfrågan på skickliga dataingenjörer förväntas växa snabbt. I den moderna världen kräver företag och organisationer en robust Dataarkitektur för att lagra och komma åt data. Dataingenjörer behövs när en organisation expanderar till att använda Data Science. Följaktligen har det nyligen skett en körning på dataingenjörer.

Dataingenjör vs. Dataforskare

Smakämnen kompetens och ansvar av datavetare och dataingenjörer överlappar ofta varandra, även om de två positionerna blir alltmer uppdelade i distinkta roller. Data scientists tenderar att fokusera på översättning av stora uppgifter in i business intelligence, medan dataingenjörer fokuserar mycket mer på att bygga dataarkitekturen och infrastrukturen för datagenerering. Dataforskare behöver dataingenjörer för att skapa miljön och infrastrukturen de arbetar inom.

En dataforskare fokuserar mer på att interagera med infrastrukturen än att bygga och underhålla den. Dataforskare får ansvaret för att ta rådata och omvandla den till användbar, begriplig och handlingsbar information. Datavetare arbetar med big data och dataingenjörer arbetar med datainfrastrukturer och grunder.

Datastiftelser

A datagrunder stöder alla typer av rapportering och analyser. Målet för en dataingenjör är att tillhandahålla pålitlig, integrerad och aktuell data för att stödja rapportering och analys. En robust databas ger organisationer enorma fördelar, vilket gör dem mer effektiva i sitt beteende och beslutsfattande. Användbara fördelar inkluderar:

• Förbättra organisatorisk kommunikation och samarbete
• One-stop shopping för data
• En enda version av journalerna
• Stöd för en gemensam förståelse av information i hela företaget

Genom att inte implementera en effektiv databas ökar en modern organisation sina egna säkerhetsrisker och stödjer ineffektivitet inom organisationen. En dålig databas kan ge flera svar på samma fråga och stödja mindre än intelligenta affärsbeslut.

Datateknik färdigheter

Dataingenjörer behöver en god förståelse för databashantering, vilket inkluderar en fördjupad kunskap om Structured Query Language (SQL). De bygger infrastrukturer, verktyg, ramverk och tjänster. Vissa tror att datateknik har blivit mer lik programvaruteknik och apputveckling än Data Science. Andra användbara färdigheter inkluderar:

• Erfarenhet av Apache Hadoop, Hive, MapReduce och Hbase.
• Maskininlärning (ML) är främst datavetares fokus, men viss förståelse för det är också viktigt för datateknik. ML är nära förknippat med big data. (ML har effektiviserat behandlingen av big data och stöder många tekniker för att hantera big data och för att förstå det.)
• Kunskap om kodning är definitivt ett plus. Bekantskap med C/C++, Java, Python, Perl, Golang eller andra språk kan vara mycket användbar. En god förståelse för Linux, UNIX och Solaris är också till stor hjälp, eftersom dessa system kommer med betydande root-åtkomst till operativsystemets funktioner och hårdvara.
• ETL (extrahera, transformera och ladda) erfarenhet är en nödvändighet för denna position. ETL är en datalagringsprocess som används för att dra ut data från källsystem och sedan lagra den i ett datalager. En förtrogenhet med ETL-verktyg, som t.ex Segmentet or Oracle Warehouse Builder, och datalagringslösningar, som t.ex arsenalen or rödförskjutning, är ganska värdefullt.

ETL (extrahera, transformera och ladda)

I datorns värld, ETL används i databaser och lagerbyggnad. Extrahering, transformering och lastning blev populärt under 1970-talet. Dataextraktion beskriver data som extraheras från homogena eller heterogena datakällor. Datatransformation uttrycker data som översätts till rätt struktur, eller format, för lagringsändamål (och senare, forskning och analys). Dataladdning är processen att ladda ner den översatta datan till en datamart, ett datalager eller ett datalager.

Ett väldesignat ETL-system kan extrahera data från källsystem och upprätthålla datakonsistens och kvalitetsstandarder. Den kan också leverera data i ett format som är redo för presentation som gör det möjligt för utvecklare att bygga en applikation, där slutanvändare bestämmer dess värde.

ETL-system integrerar traditionellt data från flera applikationer och från olika leverantörer och datorhårdvara. Separata system, som innehåller originaldata, drivs och kontrolleras ofta av olika personer. En chef för lönebokföringssystemet kan till exempel kombinera data från försäljning och inköp.

Datalager

Ett datalager används för lagring, rapportering och dataanalys. Det är viktigt i utvecklingen av modern business intelligence. Datalager används för centraliserad lagring av integrerad data som kommer från en eller flera källor. De lagrar både aktuell och historisk data, som används för att utveckla analytiska rapporter.

Utan datalager (eller deras uppdaterade arkitektoniska motsvarighetsdatasjöar), blir behandlingen av big data – och varje aktivitet associerad med Data Science – löjligt dyr eller omöjlig. Utan ett intelligent designat datalager skulle analytiker enkelt kunna rapportera olika resultat efter att ha undersökt samma fråga. De kan också oavsiktligt försöka undersöka produktionsdatabasen (medan de saknar ett datalager) och orsaka förseningar eller avbrott.

Att bli dataingenjör

I allmänhet kommer en dataingenjör med en examen i informationsteknik eller datavetenskap kombinerat med certifieringar och annan utbildning. Datateknikskolor närmar sig normalt utbildning med större flexibilitet, på grund av de mer individualiserade kraven från varje arbetsmiljö.

Examen och specialiserad utbildning är viktiga, men räcker inte till i sig. Ytterligare certifieringar kan vara oerhört värdefulla. Användbara datateknikcertifieringar inkluderar:

Sekundära certifieringar finns också. Till exempel MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) täcker ett brett spektrum av ämnen och tillämpar undercertifieringar på specifika ämnen, inklusive MCSE: Data Management and Analytics; MCSA: Business Intelligence-rapportering; och MCSA: Microsoft Cloud Platform. Dessutom kan databranschens evenemang utgöra en utmärkt källa till utbildning och utbildning (och ge ett utmärkt tillfälle att nätverka). Onlinekurser kan också erbjuda användbar utbildning för specifika situationer; det finns många tillgängliga.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/