Data Engineer- быстрорастущая область с неоднородность трудоустройств.
Google, Facebook, Quora, Twitter, Zomato генерируют данные с беспрецедентной скоростью и масштабом. Организации с таким большим объемом пытаются справиться с этими данными, быстро внедряя методы использования больших данных, чтобы их можно было правильно использовать и по мере необходимости. Узнать больше информации, записаться на курс вы всегда сможете на сайте Robot Dreams.
Инженеры по Data Engineer
Инженеры по Data Engineer несут ответственность за хранение, предварительную обработку и использование этих данных другими членами организации. Они создают конвейеры данных, которые собирают данные из нескольких ресурсов, преобразуют их и хранят в более удобной для использования форме.
9 навыков, чтобы стать инженером по Data Engineer
- Языки программирования
- Базы SQL
- Базы NoSQL
- Apache Airflow
- Apache Spark
- Стекло ELK
- Экосистема Hadoop
- Apache Kafka
- Amazon Redshift
Языки программирования
Программирование дает способность общаться с машинами. Вам определенно нужно будет с этим чувствовать себя комфортно. Вам потребуется кодировать процесс ETL и построить конвейеры данных.
Среди инженеров по популярны следующие языки программирования:
- Python: это один из самых простых для изучения языков программирования и богатейшая библиотека.
Если вы хотите изучить Python, вот отличный бесплатный курс, к которому вы можете обратиться:
- Введение в Python
- Scala: Когда дело доходит до инженерии данных, Spark - один из наиболее широко используемых инструментов, он написан как Scala. Scala - это расширение языка Java. Если вы работаете над проектом
Вот некоторые из рекомендуемых ресурсов для начала:
- Scala для начинающих
- Официальная документация языка Scala.
Базы данных SQL
Вы не можете не изучать базы данных, если хотите стать инженером по данным. На самом деле, нам нужно хорошо знать, как работать с базами данных, как быстро выполнять запросы и т. д. Как профессионалы. Никакого выхода!
Ты должен знать
- Как вставлять, обновлять и удалять записи из вашей базы данных.
- Как создать отчеты и выполнять базовый анализ с использованием агрегатных функций SQL.
- Как выполнять эффективные объединения для извлечения данных из нескольких таблиц.
