Landas sa Karera tungo sa Pagiging Isang Data Engineer

Informatec Digital » Kayamanan » Landas sa Karera tungo sa Pagiging Isang Data Engineer

Ang landas ng karera tungo sa pagiging isang Data Engineer Ito ay naging isa sa mga pinakakaakit-akit na larangan sa mundo ng datos, lalo na para sa mga may karanasan tulad ng Data Analyst o Data Scientist At naghahanap sila ng mas teknikal na pamamaraan. Parami nang parami ang mga kumpanyang nangangailangan ng mga taong may kakayahang magdisenyo, bumuo, at magpanatili ng mga sistemang naglilipat ng impormasyon, hindi lamang mga modelo o dashboard ng machine learning.

Kasabay nito, ang dami ng mga mapagkukunan, kurso at rekomendasyon Ang impormasyong kumakalat online ay maaaring maging napakalaki: kung magsisimula ba sa Python, o magsisimula sa SQL at visualization, o dumiretso sa cloud o Spark… Sa artikulong ito, makikita mo ang kumpletong landas sa pag-aaral sa Espanyol, batay sa nilalaman ng sanggunian at pinalawak na may praktikal na konteksto, para malaman mo nang eksakto kung saan magsisimula, kung paano uunlad, at kung anong mga desisyon ang gagawin sa iyong pag-unlad bilang isang Data Engineer.

Ano ang isang Data Engineer at bakit umuusbong ang kanilang tungkulin?

Un Ang Data Engineer ay responsable sa pagdidisenyo, pagbuo, at paglulunsad Ang mga sistemang nangongolekta, nagbabago, nag-iimbak, at nagbibigay-daan sa mga kumpanya na gumawa ng mga desisyon. Bagama't mas nakatuon ang isang data scientist sa mga modelo at pagsusuri, tinitiyak naman ng isang data engineer na ang impormasyon ay naihahatid sa oras, maaasahan, nasusukat, at ligtas.

Sa pagsasagawa, ang pang-araw-araw na gawain ng isang Data Engineer Karaniwang kinabibilangan ito ng pagbuo ng mga pipeline ng ETL o ELT, orkestasyon ng proseso, at pagdidisenyo mga arkitektura ng datos (mga lawa ng datos, mga bodega ng datos, mga datamart), ang pagsasama ng maraming mapagkukunan at pakikipagtulungan sa iba pang mga pangkat tulad ng analytics, agham ng datos o produkto.

Ayon sa iba't ibang ulat ng industriya, Patuloy na lumalaki ang pangangailangan para sa mga Data Engineer At ang kanilang mga suweldo sa pangkalahatan ay mas mataas kaysa sa mga profile sa agham ng datos sa maraming merkado, dahil mismo sa direktang epekto nila sa teknikal na imprastraktura at sa kakayahan ng kumpanya na gamitin ang datos nito.

Itinatampok ng mga platform na dalubhasa sa pagsasanay ng datos na mahigit 70% ng mga posting ng trabaho para sa Data Engineer Nangangailangan sila ng matibay na kaalaman sa software engineering at Mga sistemang ibinahagiat ang mga saklaw ng suweldo para sa tungkuling ito ay madaling malalampasan ang mga nasa ibang mas analitikal na profile kapag pinagsama ang mga kasanayan sa programming, cloud, at arkitektura.

Mula Data Scientist patungong Data Engineer: bakit marami ang gumagawa ng transisyon

Sa maraming organisasyon, lalo na ang mga startup o lumalaking kumpanya, ang mga hangganan sa pagitan ng Data Scientist at Data Engineer Hindi malinaw ang mga ito. Kadalasan, ang taong nagsasanay sa mga modelo ay kailangan ding maglinis ng datos, bumuo ng mga script ng pagkuha, maglipat ng mga file, mag-automate ng mga proseso, at mag-set up pa ng mga API upang maghatid ng mga hula.

Kung naranasan mo na ang paggawa ng mga pipeline, pag-deploy ng mga modelo "sa pamamagitan ng kamay" o pagkonekta ng isang libong mapagkukunan ng dataMalamang na malapit ka nang nakikipagtulungan sa ginagawa ng isang Data Engineer. Ang teknikal na karanasang ito ay kadalasang nagpapasigla sa interes na maging dalubhasa sa buong daloy ng trabaho, mula sa pagkuha ng datos hanggang sa produksyon, at hindi masyadong umasa sa ibang mga koponan o pansamantalang mga solusyon.

Ang isang pangunahing dahilan para sa pagbabagong ito ay ang teknikal na awtonomiyaKapag naunawaan mo kung paano dinisenyo ang mga data platform, kung anong mga teknolohiya ang nasa likod ng mga ito, at kung paano ito inilalagay sa cloud, mas matibay mong maisasagawa ang iyong mga ideya, nang hindi natigil sa mga experimental notebook na hindi kailanman nakakarating sa end user.

Bukod dito, Matindi ang paghahanap ng mga profile sa data engineering sa merkado ng trabahoBagama't may posibilidad na maging matatag ang mga tungkulin sa purong agham ng datos, lumalaki ang pangangailangan para sa mga tao na bumuo ng imprastraktura ng datos, mga real-time pipeline, at mga scalable system, na ginagawa ang transisyon na isang medyo estratehikong desisyon para sa mga darating na taon.

Mga antas ng propesyonal na ruta: baguhan, intermediate, at advanced

Para maiwasan ang labis na pagkalat ng impormasyon, makabubuting hatiin ang landas ng Data Engineer sa tatlong antas mga antas ng kapanahunan: baguhan, intermediate, at advanced. Ang ideya ay hindi para maliitin ang iyong sarili, kundi para tulungan kang unahin kung ano ang dapat munang matutunan batay sa iyong panimulang punto.

Sa antas baguhan Ang mga pangunahing kaalaman ay pinagsama-sama: programming, logic, version control, at mga pangunahing database. Ito ang kailangan mo kung nagsisimula ka lang sa simula o mula sa hindi gaanong teknikal na background, tulad ng isang mas nakatuon sa negosyo o analyst na tungkulin.

Sa antas tagapamagitan Kabilang sa mga paksang tatalakayin ang Big Data, mga distributed processing tool, disenyo ng ETL pipeline, at mga orchestrator. Dito mo sisimulang tuklasin ang mga teknolohiyang makikita mo sa mga production environment at magsisimulang mag-isip na parang isang data architect.

Sa antas advanced Kasama lahat ang mga kakayahan sa cloud, mga sertipikasyon, seguridad, patuloy na pag-deploy, real-time streaming, at ang cloud mismo. paghahanda sa paghahanap ng trabaho at teknikal na panayamIto ang yugto kung saan nilalayon mo ang mas matataas o espesyalisadong mga posisyon.

Bilang tuntunin, kung Hindi ka pa matatas mag-program.Mas makabubuting magsimula sa seksyong Programming at Databases. Kung komportable ka na sa SQL at ilang Python, mas mabilis kang makakapunta sa Big Data at Data Processing. At kung ang layunin mo ay isang cloud certification, ang seksyong Cloud ang magiging susi.

Mga pangunahing kaalaman sa programming at pagkontrol ng bersyon

Ang pundasyon ng halos lahat ng bagay sa data engineering ay pag-alam kung paano magprograma nang may mahusay na pagpapasyaHindi lamang ito tungkol sa pagsulat ng mga script na "gumagana," kundi tungkol din sa paglikha ng code na madaling mapanatili, mabasa, at i-debug. Sa aspetong ito, ang Python ay kadalasang pinakamahusay na entry point dahil sa simpleng syntax nito at sa napakalaking ecosystem nito sa data science at data engineering.

Sa yugtong ito, ipinapayong itulak nang malakas mga pangunahing konsepto ng programmingSaklaw na lahat ang mga uri ng datos, istruktura (mga listahan, diksyunaryo, set), mga function, klase, paghawak ng error, at pagbabasa at pagsulat ng file. Kung mas gusto mo ang ibang mga wika tulad ng Java, Scala, R, o kahit Julia, balido rin ang mga iyon, ngunit sa totoong mundo ng data engineering, ang Python at Java/Scala ang pinakamahusay.

Kasabay nito, mahalagang matutunan kontrol ng bersyon gamit ang GitMarami ang nakakakita lamang nito bilang kapaki-pakinabang para sa pagtutulungan, ngunit sa katunayan ay nagbibigay-daan ito sa iyong subaybayan ang kasaysayan ng iyong code, maunawaan kung ano ang nagbago at kailan, subukan ang mga ideya nang walang takot, at panatilihing organisado ang iyong trabaho. Ang GitHub o GitLab ay magiging iyong pang-araw-araw na plataporma para sa pagho-host ng mga repository at pakikipagtulungan.

Hindi mo kailangang maging isang Git guru mula sa unang araw, ngunit kailangan mo matutunan ang mga pangunahing utos (init, add, commit, branch, merge, push, pull) at pag-unawa kung paano gumagana ang mga branch, pull request, at code review. Ang ganitong paraan ng pagtatrabaho ay karaniwan sa anumang minimally serious technical team.

Mga database, SQL, at pagmomodelo ng impormasyon

Kapag naitatag na ang mga pundasyon ng programming, oras na para pag-aralan ito nang mabuti. mga database at SQLDito nalilito ang maraming tao tungkol sa pagkakasunod-sunod: Python muna, saka SQL, o vice versa? Ang pinakamakatwirang paraan ay ang pag-usad nang sabay-sabay, ngunit siguraduhing ang paghawak ng SQL ay magiging likas na sa iyo.

Para sa nakabalangkas na datos, isang lubos na inirerekomendang opsyon ay Pagsisimula sa PostgreSQLDahil sa lakas nito at dahil ito ang de facto na pamantayan sa maraming proyekto. Kung pamilyar ka na sa MySQL, SQLite, o iba pang mga engine, gagana pa rin ito, bagama't ang PostgreSQL ay may posibilidad na mag-alok ng higit na kakayahang umangkop sa mga propesyonal na kapaligiran.

Maipapayo rin na maging pamilyar sa Mga database ng NoSQLtulad ng MongoDB para sa mga dokumento o Redis para sa mga key-value pair, pati na rin ang iba pa tulad ng Cassandra para sa mga column. Ang ideya ay hindi para kabisaduhin ang lahat ng mga ito, kundi para maunawaan ang kanilang mga gamit, ang kanilang mga kalamangan at kahinaan, at para malaman kung kailan pipiliin ang isa kaysa sa isa pa.

Dito matatagpuan ang pagmomodelo ng dataModelong relasyonal, modelong dimensional, mga konsepto ng mga katotohanan at dimensyon, normalisasyon, mga pangunahing at dayuhang susi, integridad ng reperensya. Matututunan mong mag-isip batay sa mga iskema ng talahanayan, mga ugnayan, at mahusay na mga query, na mahalaga para sa anumang kasunod na arkitektura.

Mamaya, mas lalo mo pang tatalakayin ang mga data lake, data warehouse, data mart at data hubBukod sa mga pamamaraang tulad ng column versus row storage, star schema, snowflake schema, at mga estratehiyang on-read versus on-write schema, bibigyan ka nito ng wika at mga pattern na ginagamit sa mga proyekto sa totoong buhay upang isaayos ang impormasyon nang malawakan.

Mga Konsepto ng Big Data, analytics at business intelligence

Kung may malinaw na pag-unawa sa mga pangunahing kaalaman sa SQL at database, mainam na tingnan ang mga konsepto ng Big Data at analyticsHindi mo kailangang maging eksperto sa bawat balangkas sa ecosystem, ngunit kailangan mong maunawaan kung anong mga problema ang sinusubukan nilang lutasin at kung bakit umiiral ang mga ito.

Ang mundo ng Big Data ay nakasalalay sa distributed processingSa modelong ito, sa halip na patakbuhin ang lahat sa iisang makina, ang workload ay ipinamamahagi sa maraming node. Ang mga tool tulad ng Apache Spark ay naging napakapopular para sa pagproseso ng malalaking volume ng data, kapwa sa batch at streaming, at kadalasang bahagi ng mga technology stack ng mga kumpanyang nakabase sa data.

Bukod sa Big Data, interesante ring magkaroon ng pangkalahatang-ideya ng artipisyal na katalinuhan, pagkatuto ng makina at katalinuhan sa negosyoBagama't bilang isang Data Engineer hindi mo na kailangang magsanay ng mga kumplikadong modelo, kakailanganin mong ihanda ang data para sa mga ito at magdisenyo ng mga imprastraktura na magpapakain sa mga ito.

Makikita mo rin kung paano ang mga bagay tulad ng Mga kagamitan sa BI (Power BI, Tableau, Looker, atbp.), mga proseso ng pag-uulat, at mga pangangailangan ng mga business analyst. Ang pag-unawa sa kanilang mga daloy ng trabaho ay makakatulong sa iyo na magdisenyo ng mas kapaki-pakinabang na mga pipeline at modelo ng data para sa mga taong kumukuha ng impormasyon.

Pagproseso ng datos: ETL, orkestrasyon at mga pipeline ng datos

Ang tunay na puso ng data engineering ay ang disenyo at konstruksyon ng mga pipeline ng datosDito mo matututunan kung ano talaga ang isang ETL (Extract, Transform, Load), kung kailan makatuwiran ang isang pamamaraan ng ELT, kung paano isaayos ang mga gawain, subaybayan ang mga ito, at kung paano bumangon mula sa mga pagkabigo.

Ang isang tipikal na pipeline ay may kasamang mga yugto ng pagkuha ng datos mula sa maraming mapagkukunan (mga API, database, file, pila ng mensahe), mga hakbang sa paglilinis at pagbabago (normalisasyon, pagsasama-sama, pagpapayaman) at sa huli ay ang paglo-load sa ilang target na sistema, na maaaring isang data warehouse, isang data lake, isang NoSQL database o isang halo ng ilan.

Sa kontekstong ito, lumilitaw ang mga kagamitan upang orkestrasyon ng daloy tulad ng Apache Airflow o iba pang mga modernong alternatibo, na nagbibigay-daan sa iyong tukuyin ang mga dependency sa pagitan ng mga gawain, mag-iskedyul ng mga pagpapatupad, subaybayan kung ano ang naisagawa, at tumugon sa mga error. Bagama't gumagamit ang bawat kumpanya ng iba't ibang stack, ang kaisipan ng pag-oorganisa at pag-automate ng mga proseso ay karaniwan sa lahat.

Ang isang mahalagang punto ay ang katalogo ng mga konsepto na karaniwang ginagamit sa mga ganitong kapaligiran: modelong relasyonal at dimensyonal, data lake, data mart, data warehouse, disenyo ng kolum o hilera, mga iskema ng bituin at snowflakeat mga estratehiya sa pagbasa at pagsulat na may iba't ibang iskema. Ang malinaw na pag-unawa sa terminolohiyang ito ay magbibigay-daan sa iyo upang maunawaan ang teknikal na dokumentasyon, mga espesyalisadong aklat, at mga diagram ng arkitektura.

Ang seksyong ito ay isa sa mga pinakanakikinabang sa mga praktikal na pagsasanay at maliliit na personal na proyekto, kung saan maaari mong bumuo ng mga pipeline mula dulo hanggang dulokahit na ito ay gamit ang pampublikong datos, at gawin ang mga tipikal na padron na makikita mo kalaunan sa mga propesyonal na tungkulin.

Seguridad sa mga pipeline at mga platform ng data

Ang unang hakbang ay ang paglalapat ng prinsipyo ng pinakamababang pribilehiyo sa mga tungkulin at pahintulotAng bawat serbisyo, user, o application account ay dapat lamang magkaroon ng access na mahigpit na kinakailangan upang maisagawa ang trabaho nito, at wala nang iba. Binabawasan nito ang saklaw ng pag-atake at nililimitahan ang epekto ng mga error o leak.

Mahalaga ring maunawaan kung paano ito gumagana pag-encrypt ng data habang dinadala at habang hindi ginagamitGumamit ng HTTPS, TLS, at mga secure na protocol kapag naglilipat ng data sa pagitan ng mga serbisyo, at paganahin ang pag-encrypt sa mga database, storage bucket, o iba pang mga system kung saan nakaimbak ang impormasyon.

Kapag naglalantad ng mga API o serbisyo ng modelo, dapat mong bigyang-pansin ang mga detalye tulad ng pagpapatunay at awtorisasyon (mga token, API key, OAuth, atbp.), limitahan ang access sa mga kritikal na endpoint, at i-log ang aktibidad ng system para ma-audit para sa maling paggamit. Hindi mo kailangang maging eksperto sa seguridad, ngunit kailangan mo ng sapat na antas ng kadalubhasaan para makagawa ng mga responsableng desisyon.

Ang lahat ng ito ay hindi lamang pumipigil sa mga takot, kundi pati na rin Palakasin ang iyong propesyonal na profile sa paningin ng kumpanya, dahil ipinapakita mo ang kamalayan sa tunay na epekto ng iyong trabaho sa negosyo at sa proteksyon ng datos ng customer at user.

Mga uri ng disenyo ng imbakan at arkitektura ng data

Kapag lumilipat mula sa pagtatrabaho gamit ang mga static dataset bilang isang data scientist patungo sa pagiging isang data engineer, ganap na binabago ang iyong kaugnayan sa imbakanHindi na ito tungkol sa pagbubukas ng isang CSV nang lokal, kundi tungkol sa pagdidisenyo ng mga sistemang sumusuporta sa patuloy na daloy ng data, pagpapalit ng mga scheme, at maraming mamimili nang sabay-sabay.

Sa iyong pang-araw-araw na buhay, pagsasamahin mo ang iba't ibang uri ng imbakan: mga database ng relational (PostgreSQL, MySQL) para sa nakabalangkas at transaksyonal na impormasyon; Mga database ng NoSQL tulad ng MongoDB (mga dokumento), Redis (key-value) o Cassandra (mga hanay) para sa mga partikular na pangangailangan ng pagganap, kakayahang umangkop sa schema o pahalang na pag-scale.

Idinagdag dito ay ang imbakan ng mga bagay sa ulap (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage), na naging pundasyon ng maraming modernong data lake. Malaking dami ng hilaw at naprosesong data ang iniimbak dito, kadalasan sa mga format tulad ng Parquet o Avro, na handa nang gamitin ng iba't ibang analytics engine.

Ang pagdidisenyo ng mga modernong arkitektura ng datos ay nagsasangkot ng pag-iisip tungkol sa kung paano dumadaloy ang datos Mula sa pinagmumulan hanggang sa mamimili, anong mga intermediate layer ng kalidad, pamamahala, o transpormasyon ang kinakailangan, at paano maaayos ang lahat ng ito upang mapanatili ito? Ang pag-alam kung paano magbasa at lumikha ng mga architectural diagram ay magiging regular na bahagi ng iyong trabaho.

Bukod pa rito, maraming organisasyon ang gumagamit ng mga arkitekturang nakasentro sa streaming, kung saan ang mga teknolohiyang tulad ng Apache Kafka Gumaganap sila ng pangunahing papel bilang gulugod ng mga pangyayari, na nagdadala sa atin sa susunod na seksyon.

Pag-stream at real-time na pagproseso gamit ang Apache Kafka

Karamihan sa tradisyonal na pagsusuri ng datos ay ginawa sa batch mode: pana-panahong naglo-load ng data, pinoproseso ito, at bumubuo ng mga resulta.Gayunpaman, parami nang parami ang mga kumpanyang kailangang tumugon sa totoong oras sa nangyayari, mula sa mga transaksyong pinansyal hanggang sa aktibidad ng gumagamit o mga sensor ng IoT.

Sa kontekstong ito, lumilitaw si Apache Kafka bilang plataporma ng pag-stream ng kaganapan Pinagtibay ng sampu-sampung libong organisasyon sa buong mundo, pinapayagan ng Kafka ang mga user na mag-publish at gumamit ng mga mensahe sa mga paksa, kasama ang mga pinaghiwalay na prodyuser at mamimili, at palakihin ang sistema upang humawak mula sa ilan hanggang sa milyun-milyong mga kaganapan bawat segundo.

Para sa isang Data Engineer, lubos na nauunawaan Arkitektura ni Kafka Kabilang sa mga pangunahing konsepto ang: kung ano ang mga paksa, partisyon, broker, prodyuser, mamimili, grupo ng mamimili, at mga offset. Gayundin, kung paano i-integrate ang Kafka sa mga downstream system (mga database, data warehouse, alert system) at sa mga real-time analytics process.

Maraming modelo ng machine learning ang nagsisimula na ring tumakbo sa mga data stream, na siyang pumipilit sa kanila na pagsamahin Mga MLOp na may mga streaming platform upang maghatid ng mga live na hula. Ang Kafka ay hindi na lamang "isa pang teknolohiya" at nagiging sentro ng mga modernong arkitektura na nakasentro sa kaganapan.

Itinuturing ng mga IT manager sa malalaking kumpanya ang mga streaming system bilang mahalagang bahagi ng kanilang mga estratehiya sa datos at AIPag-uulat ng mga makabuluhang pagpapabuti sa balik ng puhunan kapag ginagamit ang mga arkitekturang ito. Ang pag-aaral ng Kafka at mga kaugnay na konsepto ay naglalagay sa iyo ng isang hakbang sa unahan ng maraming kandidato.

Mga lalagyan, Docker, at pag-deploy ng serbisyo

Sa transisyon mula sa data scientist patungo sa data engineer, isang mahalagang punto ay ang pagiging dalubhasa sa Mga serbisyo sa pag-iimpake at pag-deploy gamit ang DockerMula sa pagpapatakbo ng mga script sa iyong makina, gagawa ka ng mga imahe na maaaring ilunsad sa anumang server o cloud environment nang walang mga sorpresa sa dependency.

Pinapayagan ka ng Docker na tukuyin sa isang Dockerfile Lahat ng kailangan mo para patakbuhin ang iyong aplikasyonBersyon ng Python o Java, mga library, mga pangunahing configuration… Pagkatapos, kailangan mo lang buuin ang imahe, subukan ito nang lokal, at patakbuhin ang container kung saan kinakailangan. Malaki ang nababawasan nito sa klasikong senaryo na "gumagana ito sa aking computer" at pinapadali ang pakikipagtulungan sa DevOps.

Para sa isang Data Engineer, karaniwan ang pag-package mga serbisyo sa pag-ingest, mga model API, mga manggagawa sa pagproseso o mga gawain sa orkestrasyon na naka-container. Ang mga container na ito ay isinasama sa mga platform tulad ng Kubernetes o iba pang mga orkestrator, bagaman ang hakbang na iyon ay maaaring gawin sa ibang pagkakataon.

Iginigiit ng mga publikasyong sanggunian at mga teknikal na komunidad na Ang Docker ay naging halos isang kailangang-kailangan na kasanayan Para sa mga nagtatrabaho sa model deployment at pipelines, dahil pinapayagan ka nitong kopyahin ang mga environment, i-automate ang mga deployment, at mga version infrastructure sa paraang katulad ng kung paano mo ginagawa ang version code.

Mga modelo ng produksyon: mula sa script patungo sa API gamit ang Flask o FastAPI

Isa pang mahalagang hadlang sa landas na ito, lalo na kung nagmula ka sa Data Science, ay ang pag-aaral kung paano Paglalantad ng mga modelo bilang mga serbisyo sa webHindi na sapat ang mag-save lang ng atsara o configuration file: kailangan gumawa ng mga API na maaaring gamitin ng ibang mga computer o application.

Mga magaan na balangkas tulad ng Prasko o FastAPI Ang mga ito ay mainam para dito. Gamit ang mga ito, maaari kang mag-set up ng isang API sa loob lamang ng ilang linya na tumatanggap ng data sa pamamagitan ng POST, nagpapatakbo ng iyong modelo, at nagbabalik ng prediksyon sa format na JSON. Ang mga serbisyong ito ay maaaring maisama sa mas malalaking arkitektura o mga daloy ng streaming.

Ang pagsasama-sama ng kakayahang ito sa Docker ay nagbibigay-daan sa iyong lumikha mga lalagyang may sariling kapasidad gamit ang iyong modeloHanda nang i-deploy sa iba't ibang plataporma. Bukod pa rito, kasama sa FastAPI ang madaling integrasyon sa mga scheme ng OpenAPI at awtomatikong dokumentasyon na istilo ng Swagger, na ginagawang mas madali ang buhay para sa mga gumagamit ng iyong serbisyo.

Ang pamamaraang ito ang daan patungo sa mundo ng Mga MLOKabilang dito hindi lamang ang pag-deploy ng isang modelo, kundi pati na rin ang pagsubaybay sa performance nito, pag-bersyon ng data, pag-automate ng retraining, at pamamahala sa buong lifecycle sa produksyon. Kahit na ang iyong pokus bilang isang Data Engineer ay hindi lamang sa mga MLOp, mahalaga ang pag-unawa sa kontekstong ito.

Napakalaki ng pagkakaiba sa pagitan ng isang modelo na permanenteng nasa isang laptop at ng isa na nasa isang matatag at minomonitor na endpoint sa mga tuntunin ng halaga para sa kumpanya, at Ang data engineering ay nasa sentro mismo ng transpormasyong iyon.

Ang cloud bilang natural na kapaligiran para sa Data Engineer

Sa kasalukuyan, karamihan sa mga platform ng datos ay nakabatay sa ilang pampublikong tagapagbigay ng serbisyo sa ulapLalo na ang AWS, Google Cloud, o Azure. Para makumpleto ang iyong karera, mahalagang mangakong matutunan nang malalim ang kahit isang ecosystem.

Ang isang kawili-wiling unang pagpipilian ay ang kombinasyon Databricks + Apache SparkLalo na kung pamilyar ka na sa PySpark. Nag-aalok ang Databricks ng isang pinamamahalaang kapaligiran para sa mga distributed cluster, collaborative notebook, at maraming tool na nakatuon sa data engineering at machine learning. Ang pagiging dalubhasa sa kombinasyong ito ay nagbubukas ng maraming pinto sa mga kumpanyang may malalaking volume ng data.

Isa pang mas magaan na opsyon, na kapaki-pakinabang para sa mga prototype, ay ang pagsamahin MongoDB na may mga tool tulad ng Streamlitkung saan maaari kang mag-imbak ng semi-structured data sa MongoDB at bumuo ng napakabilis na mga dashboard o data application gamit ang Streamlit nang walang gaanong karagdagang imprastraktura.

Kung gusto mong pumili ng mas "cloud-native" na ruta, maaari kang tumuon sa Mga serbisyo ng AWS o GCP tulad ng Kinesis, Lambda, API Gateway, Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, at mga katulad na tool, na nagbibigay-daan sa iyong bumuo ng mga serverless workflow at scalable architecture halos mula sa simula. Sa maraming pagkakataon, lubos na pinahahalagahan ng malalaking kumpanya ang karanasan sa totoong mundo gamit ang mga serbisyong ito.

Nag-aalok ang mga provider tulad ng Google Cloud Mga landas sa pag-aaral na partikular sa Data EngineerGamit ang mga koleksyon ng mga on-demand na kurso, hands-on lab, skill badge, at paghahanda para sa mga opisyal na sertipikasyon, ang learning path na ito ay nagbibigay-daan sa iyong istruktura ang iyong pagkatuto at subaybayan ang iyong progreso hanggang sa handa ka nang kumuha ng pagsusulit.

Mga mapagkukunan, imbakan, at kung paano epektibong magsanay

Isang karaniwang tanong para sa mga nagsisimula sa rutang ito ay aling mga mapagkukunan ang pipiliin at aling mga proyekto ang isasagawa Upang ang pagkatuto ay hindi mananatiling puro teoretikal lamang. Sa kasalukuyan, may mga imbakan ng komunidad sa Espanyol na may mga konsepto, teknikal na hamon, at mga koleksyon ng mga libreng materyales na maaaring magsilbing gabay sa buhay.

Sa mga repositoryong ito, ang mga mapagkukunan ay karaniwang minarkahan ng antas (baguhan, panggitna, abante) At sa pamamagitan ng wika, para matulungan kang magdesisyon kung ano ang unang papanoorin. Bagama't karamihan sa nilalaman ay nasa Ingles, maaari mong gamitin ang opsyong "translate to Spanish" ng iyong browser o samantalahin ang mga awtomatikong subtitle at transcript sa mga video.

Ilan sa mga halimbawa ng mga kapaki-pakinabang na kasanayan ay kinabibilangan ng mga hamong tulad ng "100 araw ng data engineering"kung saan ka nangangakong maglalaan ng oras bawat araw sa pagbuo ng isang bagay: isang maliit na pipeline, isang cleanup script, isang data model, isang API connector, at iba pa. Ang consistency ay karaniwang mas malaki ang naitutulong kaysa sa paminsan-minsang pagsabog ng aktibidad.

Lubos din na inirerekomenda na basahin ang mga libro at mga pattern ng disenyo na nakatuon sa data engineeringBagama't marami sa kanila ay nasa Ingles, itinuturo ng mga ito ang mga napatunayang pamamaraan sa pagdidisenyo ng matatag na sistema, inilalantad ka sa mga arkitektura sa totoong mundo, at tinutulungan kang maiwasan ang mga karaniwang pagkakamali ng mga nagsisimula.

Kung may makita kang tunay na kapaki-pakinabang, isaalang-alang mag-ambag sa mga imbakang iyon may mga pagpapabuti, pagsasalin, mga bagong mapagkukunan, o mga pagwawasto. Ang pakikilahok sa mga bukas na proyekto ay hindi lamang nakakatulong sa iyong matuto, kundi nagpapahusay din sa iyong pampublikong portfolio kasama ang mga potensyal na employer.

Paghahanap ng trabaho, paghahanda sa panayam at mga madalas itanong

Sa mga huling yugto ng ruta, oras na para magtuon sa Paano ipakita ang iyong profile sa merkadoKabilang dito ang pagpapaganda ng iyong CV, paglikha ng portfolio ng mga proyektong pang-data, pagpapanatili ng aktibong profile sa mga propesyonal na plataporma, at pagsasanay ng mga teknikal na panayam na partikular sa mga Data Engineer.

Karaniwan itong pinahahalagahan ng mga kompanya. praktikal na karanasan at sariling mga proyekto kung saan malinaw kung anong problema ang iyong nalutas, anong mga teknikal na desisyon ang iyong ginawa, anong teknolohiya ang iyong ginamit, at anong mga resulta ang iyong nakamit. Hindi mo kailangang nagtrabaho bilang isang Data Engineer dati; ang isang mahusay at mahusay na dokumentadong personal na proyekto ay maaaring gumawa ng malaking pagkakaiba.

Tungkol sa mga madalas itanong, palaging pareho ang mga sumusunod: aling mga teknikal na kasanayan ang dapat unahinSapat na ba ang pag-aaral ng Spark o Pandas at SQL, sulit ba ang paglalaan ng oras sa mga cloud certification, gaano katagal bago ito lumipat, o bakit sinasabi ng ilan na "lipas na sa panahon" ang Data Analyst.

Sa usapin ng mga kasanayan, ang panalong kombinasyon ay karaniwang mahusay na pagprograma, advanced SQL, mga pangunahing kaalaman sa pagmomodelo ng datosMahalaga ang karanasan sa pamamahala ng kahit isang cloud platform at ang pangunahing pag-unawa sa orchestration at streaming. Nagiging lubos na mahalaga ang Spark kapag humaharap sa malalaking volume ng data o sa mga kapaligiran kung saan ito naipatupad na.

Tungkol sa mga takdang panahon, ang oras na kailangan para lumipat mula sa data scientist o developer patungong Data Engineer ay nag-iiba, ngunit may isang palagian at mahusay na nakatuong dedikasyonSa loob ng ilang buwan, maaari ka nang maging handa na mag-aplay para sa mga posisyong pang-junior o transisyonal. Ang mahalaga ay bumuo ng matibay na pundasyon, iwasan ang paglipat-lipat ng kurso nang hindi natatapos ang kahit ano, at tumuon sa mga proyektong nagpapakita ng iyong mga kasanayan.

Pinagsasama ng landas na ito patungo sa data engineering mga pundasyong teoretikal, maraming pagsasanay, at maraming kuryusidadNgunit bilang kapalit, binubuksan nito ang mga pinto sa isa sa mga pinaka-in-demand at may pinakamahusay na posisyon sa sektor ng teknolohiya, kasama ang karagdagang kasiyahan ng pag-unawa at pagkontrol sa buong paglalakbay na tinatahak ng data sa loob ng isang organisasyon.