Сите модерни бизниси и компании секојдневно генерираат огромни количества на податоци. Дата инженерите ги собираат и менаџираат тие податоци.

По дефиниција, дата инженеринг претставува дизајнирање и градење на системи за собирање, чување и анализа на податоци. Станува збор за широко поле на делување кое може да се аплицира во речиси секоја индустрија. Компаниите кои се во тек со дигитализацијата генерираат многу податоци кои мора да се искористат, а дата инженерите се оние кои обезбедуваат услови тие податоци да бидат употребливи.

Во свет каде носењето на одлуки е базирано на податоци, полињата на работа како машинско учење (machine learning) и длабинско учење (deep learning) не можат да бидат успешни без дата инженерите, кои ги обработуваат и насочуваат податоците за научниците за податоци (data scientists) и аналитичарите. 

Што работи еден Data Engineer?

Дата инженерите градат системи за собирање, менаџирање и конвертирање на необработени податоци во употребливи информации, кои подоцна научниците за податоци и аналитичарите ги интерпретираат. Крајната цел на еден дата инженер е да ги направи податоците достапни, за организациите да можат да направат евалуација и оптимизација на нивниот перформанс. 

Споредба на позиции

Вообичаени обврски кои произгледуваат од работа со податоци:

• Работење на бази на податоци за потребите на бизнисот/компанијата
• Развивање на алгоритми за трасформација на податоците 
• Трансформирање и извлекување на корисни заклучоци од податоците
• Градење, тестирање и одржување на архитектури за проток на податоци
• Соработка со менаџмент-структури и разбирање на компаниските цели
• Креирање методи за валидација на податоците и работа со алтки за анализа
• Усогласување со политиките за управуање и безбедност на податоци

Која е разликата помеѓу аналитичар (data analyst) и инженер (data engineer)? 

Професионалците кои работат како Data Scientist и Data Analyst анализираат податоци за да извлечат знаење и заклучоци. Дата инженерите градат системи за собирање, валидирање и подготвување на податоците. Дата инженерите исто така ги собираат и подготвуваат податоците и data scientists ги користат за да промовираат и нудат подобри бизнис одлуки.

Зошто кариера како дата инженер?

Кариерата во областа на дата инженерство може да биде многу интересна, но истовремено и вистински предизвик. Дата инженерите имаат важна улога во успехот на една компанија, овозможувајќи полесен пристап до податоците за научниците за податоци, аналитичарите и оние кои ги носат одлуките. Позицијата налага програмерски вештини, вештини за решавање на проблеми, се во насока на креирање на скалабилни решенија. 

Се додека има податоци за обработка, ќе постои потреба за дата инженери. Според LinkedIn, една од позициите за кои има најголем интерес од 2021 година е токму дата инженер.

Најбрзорастечки позиции во IT според Interviewbit.

Source: https://www.interviewbit.com/blog/big-data-engineer/

Кариерен пат

Дата инженерството не секогаш е почетна позиција во компаниите. Спротивно, многу дата инженери започнуваат како софтверски инженери или аналитичари за бизнис интелигенција. Како што напредуваат во кариерата, имаат можност за напредок како менаџери или како архитекти за податоци, архитекти за решенија, или инженери за машинско учење.

Потребно образование и вештини

Со вистински знаења и вештини, можете да изградите нова или да ја насочите посточеката кариера кон дата инженеринг. Голем број на дата инженери имаат завршено компјутерски науки и инженерство, но тоа не е главен предуслов. Сепак, според анализата и претходните искуства на академијата на Data Masters, професионалците од ИТ секторот кои завршиле студии и во моментов студираат на ФИНКИ, се едни од најсоодветните кадри и најлесно можат да ја насочат својата кариера кон дата инженеринг.

Неопходни вештини за еден дата инженер

Основи на cloud computing, кодирање и дизајн на датабази се почетната точка за кариера како дата инженер, која подоцна може да се надогради и во насока на наука за податоци. 

• Кодирање: Познавање на програмски јазици е клучно за оваа позиција, а најчести програмски назици кои ги користат дата инженерите се SQL, NoSQL, Python, Java, R и Scala. 
• Релациони и нерелациони датабази: Датабазите се најчестите решенија за складирање на податоци. Познавање и на релациони и на нерелациони датабази, како и начинот на нивно функционирање е многу важен. 
• ETL системи: Еxtract, transform, and load (ЕТL) е процесот за движење на податоци од датабазите до посакуваната локација, како што се складиштата на податоци (data warehouse). 
• Сладирање на податоци: Сите типови на податоци не се складираат на ист начин, особено кога станува збор за big data. 
• Автоматизација и скриптирање: Автоматизацијата е важен дел од работење со податоци, тргнувајќи од фактот дека компаниите генерираат многу информации. Важно е да знаеш да пишуваш скрипти кои ќе ги автоматизираат задачите кои се повторуваат. 
• Машинско учење: Иако машинското учење повеќе е обврска на некој што работи како data scientist, може да биде од помош доколку ги разбираш основните концепти, се во насока подобро да ги разбираш потребите на луѓето во твојот тим.
• Big Data Алатки: Дата инженерите не работат само со обични податоци. Често може да се соочат со задачи кои вклучуваат big data. Алатките и технологиите брзо и често се менуваат и секоја компанија користи различни, но некои од најпопуларните се Hadoop, MongoDB и Kafka. 
• Cloud computing: Изучување и разбирање на работа на cloud и cloud computing e многу важно, бидејќи компаниите ги заменуваат физичките сервери со оние што се на cloud. Најпознати cloud сервиси се Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud. 
• Безбедност на податоци: Некои компании имаат посебни тимови за безбедност на податоци, но тоа не е случај кај сите. Голем дел од дата инженерите имаат задача безбедно да ги менаџираат и складираат податоците и да ги заштитуваат од загуба или кражба. 

Reviewed by: Oliver Tanevski, Data Engineer @ Data Masters