Laluan kerjaya untuk menjadi Jurutera Data

Informatec Digital » Sumber » Laluan kerjaya untuk menjadi Jurutera Data

Laluan kerjaya untuk menjadi Jurutera Data telah menjadi salah satu yang paling menarik dalam dunia data, terutamanya bagi mereka yang datang daripada latar belakang seperti Penganalisis Data atau Saintis Data yang mencari perubahan yang lebih teknikal. Semakin banyak syarikat memerlukan orang yang mampu mereka bentuk, membina dan menyelenggara sistem yang memacu maklumat, bukan sekadar model pembelajaran mesin atau papan pemuka.

Pada masa yang sama, jumlah sumber, kursus dan cadangan yang diedarkan dalam talian boleh menjadi sangat membebankan: sama ada untuk bermula dengan Python, mempelajari SQL dan visualisasi terlebih dahulu, terus ke awan atau beralih kepada Spark… Dalam artikel ini, anda akan menemui laluan pembelajaran lengkap dalam bahasa Sepanyol, berdasarkan bahan rujukan dan dikembangkan dengan konteks praktikal, jadi anda akan tahu dengan tepat di mana hendak bermula, cara untuk maju dan keputusan yang perlu dibuat dalam pembangunan anda sebagai Jurutera Data.

Apakah itu Jurutera Data dan mengapa peranan mereka sedang berkembang pesat?

Jurutera Data bertanggungjawab untuk mereka bentuk, membina dan melaksanakan sistem yang mengumpul, mengubah, menyimpan dan menyediakan data yang digunakan oleh syarikat untuk membuat keputusan. Walaupun saintis data lebih menumpukan pada model dan analisis, jurutera data memastikan maklumat dihantar tepat pada masanya, andal, boleh diskala dan selamat.

Dalam praktiknya, kerja harian Jurutera Data biasanya merangkumi pembinaan saluran paip ETL atau ELT, mengatur proses, mereka bentuk seni bina data (tasik data, gudang data, pusat data) , mengintegrasikan pelbagai sumber dan bekerjasama dengan pasukan lain seperti analitik, sains data atau produk.

Menurut pelbagai laporan industri, permintaan untuk Jurutera Data terus meningkat , dan gaji mereka pada amnya lebih tinggi daripada profesional sains data di banyak pasaran, tepatnya kerana kesan langsung yang mereka berikan terhadap infrastruktur teknikal dan keupayaan syarikat untuk memanfaatkan datanya.

Platform yang mengkhusus dalam latihan data menekankan bahawa lebih 70% daripada iklan jawatan Jurutera Data memerlukan pengetahuan yang kukuh tentang kejuruteraan perisian dan sistem teragih , dan julat gaji untuk peranan ini boleh dengan mudah melebihi profil lain yang lebih analitikal apabila menggabungkan kemahiran pengaturcaraan, awan dan seni bina.

Daripada Saintis Data kepada Jurutera Data: mengapa ramai yang membuat peralihan

Dalam banyak organisasi, terutamanya syarikat baharu atau syarikat yang sedang berkembang, perbezaan antara Saintis Data dan Jurutera Data adalah kabur. Biasanya, model latihan individu juga perlu membersihkan data, membina skrip pengekstrakan, memindahkan fail, mengautomasikan proses dan juga menyediakan API untuk menyampaikan ramalan.

Jika anda pernah mendapati diri anda membina saluran paip, menggunakan model secara manual atau menghubungkan sumber data yang tidak terkira banyaknya , kemungkinan besar anda sudah pun bekerja hampir dengan apa yang dilakukan oleh Jurutera Data. Pendedahan teknikal ini selalunya mencetuskan minat untuk menguasai keseluruhan aliran kerja, daripada pengambilan data hingga pengeluaran dan mengurangkan pergantungan pada pasukan lain atau penyelesaian sementara.

Sebab utama perubahan ini adalah autonomi teknikal : apabila anda memahami bagaimana platform data direka bentuk, teknologi yang digunakan di sebaliknya dan bagaimana ia digunakan di awan, anda boleh menghasilkan idea anda dengan lebih mantap, tanpa tersekat dalam buku nota eksperimen yang tidak pernah sampai kepada pengguna akhir.

Tambahan pula, pasaran kerja sangat menuntut profil kejuruteraan data . Walaupun jawatan sains data semata-mata cenderung untuk stabil, keperluan untuk orang yang membina infrastruktur data, saluran paip masa nyata dan sistem berskala sentiasa berkembang, menjadikan peralihan ini keputusan yang agak strategik untuk tahun-tahun akan datang.

Tahap laluan profesional: pemula, pertengahan dan lanjutan

Untuk mengelakkan diri daripada dibebani dengan begitu banyak maklumat, adalah berguna untuk membahagikan laluan Jurutera Data kepada tiga tahap kematangan: pemula, pertengahan dan lanjutan. Ideanya bukanlah untuk mengecilkan anda, tetapi untuk membantu anda mengutamakan apa yang perlu dipelajari terlebih dahulu berdasarkan titik permulaan anda.

Tahap pemula merangkumi asas-asas: pengaturcaraan, logik, kawalan versi dan pangkalan data asas. Inilah yang anda perlukan jika anda bermula dari awal atau datang dari latar belakang yang kurang teknikal, seperti peranan perniagaan atau penganalisis.

Tahap pertengahan merangkumi topik seperti Data Besar, alat pemprosesan teragih, reka bentuk saluran paip ETL dan orkestrator. Di sini anda mula meneroka teknologi yang akan anda lihat dalam persekitaran pengeluaran dan berfikir seperti arkitek data.

Tahap lanjutan merangkumi kemahiran pengkomputeran awan, pensijilan, keselamatan, penggunaan berterusan, penstriman masa nyata, serta mencari kerja dan persediaan untuk temu duga teknikal . Ini adalah fasa di mana anda menyasarkan jawatan yang lebih kanan atau khusus.

Sebagai peraturan umum, jika anda belum mahir dalam pengaturcaraan , adalah lebih masuk akal untuk bermula dengan bahagian Pengaturcaraan dan Pangkalan Data. Jika anda sudah biasa dengan SQL dan sedikit Python, anda boleh beralih dengan lebih cepat ke Data Besar dan Pemprosesan Data. Dan jika matlamat anda adalah pensijilan awan, bahagian Awan akan menjadi penting.

Asas pengaturcaraan dan kawalan versi

Asas hampir semua perkara dalam kejuruteraan data adalah mengetahui cara pengaturcaraan yang berkesan . Ia bukan sekadar menulis skrip yang "berfungsi", tetapi juga mencipta kod yang boleh diselenggara, dibaca dan mudah dinyahpepijat. Dalam bidang ini, Python selalunya merupakan titik masuk terbaik kerana sintaksnya yang mudah dan ekosistemnya yang luas dalam sains data dan kejuruteraan data.

Pada peringkat ini, adalah penting untuk mendalami konsep pengaturcaraan asas : jenis data, struktur (senarai, kamus, set), fungsi, kelas, pengendalian ralat dan membaca serta menulis fail. Jika anda lebih suka bahasa lain seperti Java, Scala, R atau Julia, bahasa-bahasa tersebut juga sah, tetapi dalam dunia kejuruteraan data sebenar, Python dan Java/Scala adalah yang terbaik.

Secara selari, mempelajari kawalan versi dengan Git adalah penting . Ramai yang melihatnya hanya berguna untuk kerja berpasukan, tetapi ia sebenarnya membolehkan anda menjejaki sejarah kod anda, memahami apa yang berubah dan bila, menguji idea tanpa rasa takut dan memastikan kerja anda teratur. GitHub atau GitLab akan menjadi platform harian anda untuk mengehoskan repositori dan bekerjasama.

Anda tidak perlu menjadi pakar Git dari hari pertama, tetapi anda perlu menguasai arahan asas (init, add, commit, branch, merge, push, pull) dan memahami cara branch, pull request dan semakan kod berfungsi. Cara kerja ini adalah kebiasaan dalam mana-mana pasukan teknikal yang agak serius.

Pangkalan data, SQL dan pemodelan maklumat

Sebaik sahaja anda telah membina asas yang kukuh dalam pengaturcaraan, tiba masanya untuk mendalami pangkalan data dan SQL . Di sinilah ramai orang keliru tentang susunannya: Python dahulu, kemudian SQL, atau sebaliknya? Pendekatan yang paling bijak adalah untuk maju secara selari, tetapi memastikan penggunaan SQL menjadi kebiasaan anda.

Untuk data berstruktur, PostgreSQL merupakan titik permulaan yang sangat disyorkan kerana kuasanya dan statusnya sebagai standard de facto dalam banyak projek. Jika anda sudah biasa dengan MySQL, SQLite atau enjin pangkalan data lain, ia masih akan berfungsi, walaupun PostgreSQL biasanya menawarkan lebih banyak fleksibiliti dalam persekitaran profesional.

Adalah juga idea yang baik untuk membiasakan diri dengan pangkalan data NoSQL , seperti MongoDB untuk dokumen atau Redis untuk pasangan nilai-kunci, serta yang lain seperti Cassandra untuk lajur. Matlamatnya bukanlah untuk menghafal semuanya, tetapi lebih kepada untuk memahami kes penggunaan, kelebihan dan kekurangannya, dan untuk mengetahui bila perlu memilih satu daripada yang lain.

Fasa ini memperkenalkan pemodelan data : model hubungan, model dimensi, konsep fakta dan dimensi, penormalan, kunci primer dan asing, dan integriti rujukan. Anda akan belajar berfikir dari segi skema jadual, perhubungan dan pertanyaan yang cekap, yang penting untuk sebarang seni bina seterusnya.

Kemudian, anda akan mendalami tasik data, gudang data, mart data dan hab data , serta pendekatan seperti storan lajur lawan baris, skema bintang, skema kepingan salji dan strategi skema baca lawan tulis. Semua ini akan memberi anda bahasa dan corak yang digunakan dalam projek dunia sebenar untuk menyusun maklumat pada skala besar.

Konsep Data Besar, analitik dan risikan perniagaan

Dengan pemahaman yang kukuh tentang asas SQL dan pangkalan data, adalah idea yang baik untuk meneroka konsep Data Besar dan analitik . Anda tidak perlu menjadi pakar dalam setiap rangka kerja dalam ekosistem, tetapi anda harus memahami masalah yang ingin diselesaikan dan mengapa ia wujud.

Dunia Data Besar bergantung pada pemprosesan teragih , di mana kerja tersebar merentasi banyak nod dan bukannya menjalankan semuanya pada satu mesin. Alat seperti Apache Spark telah menjadi sangat popular untuk memproses sejumlah besar data, baik dalam kelompok mahupun penstriman, dan selalunya merupakan sebahagian daripada susunan teknologi syarikat yang dipacu data.

Selain Data Besar, adalah bermanfaat untuk memperoleh pemahaman umum tentang kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan kecerdasan perniagaan . Walaupun sebagai Jurutera Data, anda tidak akan melatih model yang kompleks, anda akan bertanggungjawab untuk menyediakan data untuk mereka dan mereka bentuk infrastruktur yang membekalkan mereka.

Anda juga akan melihat bagaimana perkara seperti alat BI (Power BI, Tableau, Looker, dll.), proses pelaporan dan keperluan penganalisis perniagaan saling berkaitan. Memahami aliran kerja mereka akan membantu anda mereka bentuk saluran data dan model yang lebih berguna untuk mereka yang menggunakan maklumat tersebut.

Pemprosesan data: ETL, orkestrasi dan saluran data

Inti sebenar kejuruteraan data ialah reka bentuk dan pembinaan saluran paip data . Di sini anda akan mempelajari dengan tepat apa itu saluran paip ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat), bila pendekatan ELT masuk akal, cara mengatur tugas, memantaunya dan pulih daripada kegagalan.

Satu saluran paip biasa merangkumi fasa pengambilan data daripada pelbagai sumber (API, pangkalan data, fail, baris gilir mesej), langkah pembersihan dan transformasi (penormalan, pengagregatan, pengayaan) dan akhirnya pemuatan ke dalam beberapa sistem sasaran, yang boleh menjadi gudang data, tasik data, pangkalan data NoSQL atau gabungan beberapa.

Dalam konteks ini, alat pengorganisasian aliran kerja seperti Apache Airflow dan alternatif moden lain telah muncul, yang membolehkan pengguna menentukan kebergantungan antara tugas, menjadualkan pelaksanaan, menjejaki apa yang telah dilaksanakan dan bertindak balas terhadap ralat. Walaupun setiap syarikat menggunakan susunan yang berbeza, pemikiran untuk mengatur dan mengautomasikan proses adalah perkara biasa bagi semua orang.

Perkara penting ialah memahami katalog konsep yang biasanya digunakan dalam persekitaran ini: model hubungan dan dimensi, tasik data, mart data, gudang data, susun atur lajur dan baris, skema bintang dan kepingan salji , serta strategi baca dan tulis untuk skema yang berbeza. Pemahaman yang jelas tentang terminologi ini akan membolehkan anda memahami dokumentasi teknikal, buku khusus dan seni bina yang anda lihat dalam gambar rajah.

Bahagian ini merupakan salah satu bahagian yang paling mendapat manfaat daripada latihan praktikal dan projek peribadi kecil, di mana anda boleh membina saluran paip hujung ke hujung , walaupun dengan data awam, dan mengamalkan corak tipikal yang akan anda lihat kemudian dalam peranan profesional.

Keselamatan dalam saluran paip dan platform data

Langkah pertama adalah menerapkan prinsip keistimewaan paling rendah kepada peranan dan kebenaran : setiap akaun perkhidmatan, pengguna atau aplikasi hanya perlu mempunyai akses yang diperlukan untuk menjalankan tugasnya, dan tidak lebih daripada itu. Ini mengurangkan permukaan serangan dan mengehadkan kesan ralat atau kebocoran.

Ia juga penting untuk memahami cara penyulitan data berfungsi semasa transit dan semasa disimpan . Ini termasuk menggunakan HTTPS, TLS dan protokol selamat lain semasa memindahkan data antara perkhidmatan, serta mendayakan penyulitan dalam pangkalan data, baldi storan dan sistem lain tempat maklumat disimpan.

Apabila mendedahkan API atau perkhidmatan model, anda mesti memberi perhatian kepada butiran seperti pengesahan dan kebenaran (token, kunci API, OAuth, dll.), hadkan akses kepada titik akhir kritikal dan log aktiviti sistem untuk diaudit bagi penyalahgunaan. Anda tidak perlu menjadi pakar keselamatan, tetapi anda memerlukan tahap kepakaran yang mencukupi untuk membuat keputusan yang bertanggungjawab.

Semua ini bukan sahaja menghalang kejutan, tetapi juga mengukuhkan profil profesional anda di mata syarikat, sambil anda menunjukkan kesedaran tentang impak sebenar kerja anda terhadap perniagaan dan perlindungan data pelanggan dan pengguna.

Jenis-jenis reka bentuk storan dan seni bina data

Apabila anda beralih daripada bekerja dengan set data statik sebagai saintis data kepada menjadi jurutera data, hubungan anda dengan storan berubah sepenuhnya . Ia bukan lagi tentang membuka fail CSV secara setempat, tetapi tentang mereka bentuk sistem yang menyokong aliran data berterusan, skema yang berkembang dan berbilang pengguna secara serentak.

Dalam kerja harian anda, anda akan menggabungkan pelbagai jenis storan: pangkalan data hubungan (PostgreSQL, MySQL) untuk maklumat berstruktur dan transaksi; pangkalan data NoSQL seperti MongoDB (dokumen), Redis (nilai kunci) atau Cassandra (lajur) untuk keperluan khusus prestasi, fleksibiliti skema atau penskalaan mendatar.

Di samping itu, storan objek berasaskan awan (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) telah menjadi asas kepada banyak tasik data moden. Sejumlah besar data mentah dan diproses disimpan di sini, biasanya dalam format seperti Parquet atau Avro, sedia untuk digunakan oleh pelbagai enjin analitik.

Mereka bentuk seni bina data moden melibatkan pertimbangan bagaimana data mengalir dari sumber kepada pengguna, lapisan pertengahan kualiti, tadbir urus atau transformasi yang diperlukan dan cara mengatur semua ini untuk memastikan kebolehpelanjaran. Kebolehan membaca dan mencipta gambar rajah seni bina akan menjadi sebahagian daripada kerja anda.

Di samping itu, banyak organisasi sedang menerima pakai seni bina berpusatkan penstriman, yang mana teknologi seperti Apache Kafka memainkan peranan utama sebagai tulang belakang peristiwa, yang membawa kita ke bahagian seterusnya.

Penstriman dan pemprosesan masa nyata dengan Apache Kafka

Kebanyakan analisis data tradisional telah dilakukan dalam mod kelompok: memuatkan data secara berkala, memprosesnya dan menjana keputusan . Walau bagaimanapun, semakin banyak syarikat perlu bertindak balas dalam masa nyata terhadap apa yang berlaku, daripada transaksi kewangan kepada aktiviti pengguna atau sensor IoT.

Dalam konteks ini, Apache Kafka muncul sebagai platform penstriman acara yang diguna pakai oleh puluhan ribu organisasi di seluruh dunia. Kafka membolehkan pengguna menerbitkan dan menggunakan mesej dalam topik, dengan pengeluar dan pengguna yang diasingkan, dan menskalakan sistem untuk mengendalikan daripada beberapa hingga berjuta-juta peristiwa sesaat.

Bagi seorang Jurutera Data, pemahaman yang kukuh tentang seni bina Kafka adalah penting: apakah topik, pembahagian, broker, pengeluar, pengguna, kumpulan penggunaan dan ofset. Ia juga penting untuk memahami cara mengintegrasikan Kafka dengan sistem hiliran (pangkalan data, gudang data, sistem amaran) dan dengan proses analitik masa nyata.

Banyak model pembelajaran mesin kini juga berjalan pada aliran data, yang memerlukan gabungan MLOp dengan platform penstriman untuk menyampaikan ramalan langsung. Kafka bukan lagi sekadar "teknologi lain" tetapi menjadi teras seni bina dipacu peristiwa moden.

Pengurus IT di syarikat besar menganggap sistem penstriman sebagai komponen utama strategi data dan AI mereka , melaporkan peningkatan ketara dalam pulangan pelaburan apabila menerima pakai seni bina ini. Mempelajari Kafka dan konsep berkaitan meletakkan anda selangkah di hadapan ramai calon lain.

Kontena, Docker dan penggunaan perkhidmatan

Dalam peralihan daripada saintis data kepada jurutera data, titik perubahan adalah menguasai pembungkusan dan penggunaan perkhidmatan dengan Docker . Anda beralih daripada menjalankan skrip pada mesin anda kepada membina imej yang boleh dilancarkan pada mana-mana pelayan atau persekitaran awan tanpa masalah kebergantungan yang tidak dijangka.

Docker membolehkan anda menentukan semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi anda dalam Dockerfile : versi Python atau Java, pustaka, konfigurasi asas dan banyak lagi. Kemudian anda hanya perlu membina imej, mengujinya secara setempat dan menjalankan kontena di mana sahaja yang diperlukan. Ini dapat mengurangkan senario klasik "ia berfungsi pada komputer saya" dan memudahkan kerjasama dengan pasukan DevOps.

Bagi Jurutera Data, adalah perkara biasa untuk membungkus perkhidmatan pengingesan, API model, pekerja pemprosesan atau tugas orkestrasi ke dalam bekas. Bekas ini kemudiannya disepadukan ke dalam platform seperti Kubernetes atau orkestrasi lain, walaupun langkah itu mungkin akan datang kemudian.

Penerbitan teknikal rujukan dan komuniti menegaskan bahawa Docker telah menjadi kemahiran yang hampir tidak boleh diketepikan bagi mereka yang bekerja dengan penggunaan model dan saluran paip, kerana ia membolehkan anda meniru persekitaran, mengautomasikan penggunaan dan infrastruktur versi dengan cara yang serupa dengan cara anda membuat kod versi.

Model pengeluaran: daripada skrip kepada API dengan Flask atau FastAPI

Satu lagi langkah penting dalam laluan ini, terutamanya jika anda berasal dari latar belakang Sains Data, adalah mempelajari cara mendedahkan model sebagai perkhidmatan web . Hanya menyimpan fail acar atau konfigurasi tidak lagi mencukupi: anda perlu mencipta API yang boleh digunakan oleh pasukan atau aplikasi lain.

Rangka kerja ringan seperti Flask atau FastAPI sesuai untuk ini. Dengannya, anda boleh menyediakan API hanya dalam beberapa baris kod yang menerima data melalui POST, menjalankan model anda dan mengembalikan ramalan dalam format JSON. Perkhidmatan ini kemudiannya boleh diintegrasikan ke dalam seni bina yang lebih besar atau aliran kerja penstriman.

Menggabungkan keupayaan ini dengan Docker membolehkan anda mencipta kontena kendiri dengan model anda , sedia untuk digunakan pada platform yang berbeza. Tambahan pula, FastAPI merangkumi penyepaduan mudah dengan skema OpenAPI dan dokumentasi automatik gaya Swagger, menjadikan kehidupan lebih mudah bagi mereka yang menggunakan perkhidmatan anda.

Pendekatan ini merupakan pintu masuk ke dunia MLOp , yang bukan sekadar tentang penggunaan model, tetapi juga tentang pemantauan prestasinya, pemversian data, mengautomasikan latihan semula dan mengurus keseluruhan kitaran hayat dalam pengeluaran. Walaupun fokus anda sebagai Jurutera Data bukan semata-mata pada MLOp, adalah penting untuk memahami konteks ini.

Perbezaan antara model yang kekal pada komputer riba dan model yang berada pada titik akhir yang teguh dan dipantau adalah sangat besar dari segi nilai kepada syarikat, dan kejuruteraan data berada betul-betul di tengah-tengah transformasi tersebut.

Awan sebagai persekitaran semula jadi untuk Jurutera Data

Hari ini, kebanyakan platform data dibina berdasarkan penyedia awan awam , terutamanya AWS, Google Cloud atau Azure. Untuk melengkapkan laluan kerjaya anda, adalah penting untuk melabur dalam mempelajari sekurang-kurangnya satu ekosistem secara mendalam.

Pilihan pertama yang menarik ialah kombinasi Databricks + Apache Spark , terutamanya jika anda sudah menggunakan PySpark. Databricks menawarkan persekitaran terurus untuk kluster teragih, buku nota kolaboratif dan pelbagai alatan yang tertumpu pada kejuruteraan data dan pembelajaran mesin. Menguasai kombinasi ini membuka banyak peluang dalam syarikat dengan jumlah data yang besar.

Satu lagi pilihan yang lebih ringan, berguna untuk prototaip, adalah menggabungkan MongoDB dengan alatan seperti Streamlit , di mana anda boleh menyimpan data separa berstruktur dalam MongoDB dan membina papan pemuka atau aplikasi data yang sangat pantas dengan Streamlit tanpa banyak infrastruktur tambahan.

Jika anda ingin mengambil pendekatan yang lebih berasaskan awan, anda boleh menumpukan pada perkhidmatan AWS atau GCP seperti Kinesis, Lambda, API Gateway, Pub/Sub, Dataflow, BigQuery atau alatan serupa, yang membolehkan anda membina aliran kerja tanpa pelayan dan seni bina yang boleh diskala hampir dari awal. Dalam banyak kes, syarikat besar sangat menghargai pengalaman dunia sebenar dengan perkhidmatan ini.

Penyedia seperti Google Cloud menawarkan laluan pembelajaran Jurutera Data khusus , dengan koleksi kursus atas permintaan, makmal amali, lencana kemahiran dan persediaan untuk pensijilan rasmi. Dengan mengikuti laluan sedemikian, anda boleh menstrukturkan pembelajaran anda dan mengukur kemajuan anda sehingga anda bersedia untuk mengambil peperiksaan.

Sumber, repositori dan cara berlatih dengan berkesan

Satu persoalan yang sangat lazim bagi mereka yang memulakan laluan ini ialah sumber apa yang perlu dipilih dan projek apa yang perlu dijalankan supaya pembelajaran tidak kekal hanya teori semata-mata. Pada masa kini, terdapat repositori komuniti dalam bahasa Sepanyol dengan konsep, cabaran teknikal dan koleksi bahan percuma yang boleh dijadikan panduan hidup.

Repositori ini biasanya mengkategorikan sumber mengikut tahap (pemula, pertengahan, lanjutan) dan bahasa untuk membantu anda memutuskan apa yang hendak ditonton dahulu. Walaupun kebanyakan kandungan adalah dalam bahasa Inggeris, anda sentiasa boleh menggunakan pilihan "terjemah ke bahasa Sepanyol" pada pelayar anda atau memanfaatkan sari kata dan transkrip automatik dalam video.

Beberapa contoh amalan berguna termasuk cabaran "100 Hari Kejuruteraan Data" , di mana anda komited untuk meluangkan sedikit masa setiap hari membina sesuatu: saluran paip kecil, skrip pembersihan data, model data, penyambung API dan sebagainya. Ketekalan biasanya lebih berkesan daripada letusan aktiviti sekali-sekala.

Ia juga sangat disyorkan untuk membaca buku dan corak reka bentuk yang tertumpu pada kejuruteraan data , walaupun kebanyakannya dalam bahasa Inggeris. Ia mengajar pendekatan yang terbukti untuk mereka bentuk sistem yang mantap, mendedahkan anda kepada seni bina dunia sebenar dan membantu anda mengelakkan kesilapan biasa bagi pemula.

Jika anda mendapati sesuatu yang benar-benar berguna, pertimbangkan untuk menyumbang kepada repositori tersebut dengan penambahbaikan, terjemahan, sumber baharu atau pembetulan pepijat. Menyertai projek terbuka bukan sahaja membantu anda belajar tetapi juga meningkatkan portfolio awam anda dengan bakal majikan.

Pencarian kerja, persediaan temu duga dan soalan lazim

Pada peringkat akhir perjalanan ini, tiba masanya untuk memberi tumpuan kepada cara mempersembahkan profil anda kepada pasaran . Ini termasuk menggilap CV anda, mencipta portfolio projek data, mengekalkan profil aktif di platform profesional dan mengamalkan temu duga teknikal khusus untuk Jurutera Data.

Syarikat-syarikat sangat menghargai pengalaman praktikal dan projek peribadi yang menunjukkan dengan jelas masalah yang anda selesaikan, keputusan teknikal yang anda buat, teknologi yang anda gunakan dan hasil yang anda capai. Pengalaman terdahulu sebagai Jurutera Data tidak diperlukan; projek peribadi yang didokumentasikan dengan baik boleh membuat semua perbezaan.

Berkenaan soalan lazim, soalan yang sama selalu muncul: kemahiran teknikal yang perlu diutamakan , sama ada berbaloi untuk mempelajari Spark atau Panda dan SQL sudah mencukupi, sama ada berbaloi untuk melabur masa dalam pensijilan awan, berapa lama masa yang diperlukan untuk membuat peralihan, atau mengapa sesetengah orang mengatakan bahawa Penganalisis Data "sudah ketinggalan zaman".

Dari segi kemahiran, kombinasi yang menang biasanya pengaturcaraan yang kukuh, SQL lanjutan, pemahaman yang kukuh tentang model data , pengalaman dengan sekurang-kurangnya satu platform awan dan pemahaman asas tentang orkestrasi dan penstriman. Spark menjadi sangat relevan apabila berurusan dengan jumlah data yang besar atau dalam persekitaran di mana ia telah dilaksanakan.

Berkenaan garis masa, masa yang diperlukan untuk beralih daripada saintis data atau pembangun kepada jurutera data berbeza-beza, tetapi dengan dedikasi yang konsisten dan fokus , anda boleh bersedia untuk memohon jawatan junior atau peralihan dalam beberapa bulan. Kuncinya adalah untuk membina asas yang kukuh, elakkan beralih dari kursus ke kursus tanpa menyelesaikannya, dan fokus pada projek yang menunjukkan kemahiran anda.

Laluan ke arah kejuruteraan data ini menggabungkan asas teori, banyak amalan dan rasa ingin tahu yang tinggi , tetapi sebagai balasannya ia membuka pintu kepada salah satu profil yang paling mendapat permintaan dan kedudukan terbaik dalam sektor teknologi, dengan kepuasan tambahan dalam memahami dan mengawal keseluruhan perjalanan yang diambil oleh data dalam sesebuah organisasi.