О работе Инженером Данных
Мы подготовили для вас два взгляда на то, кто такой инженер данных, какими hard-скиллами он должен обладать и какие задачи выполняет.
В конце страницы вы найдете пошаговый план, который поможет вам в развитии как инженера данных.
Взгляд первый - "Кто такой Data Engineer и чем он занимается?"
Data Engineer — это специалист, занимающийся разработкой и поддержкой инфраструктуры для сбора, хранения, обработки и предоставления данных. Его главная цель — обеспечить надёжное и эффективное функционирование систем, работающих с большими объемами данных. Эта роль стала критически важной в эпоху больших данных, когда компании стремятся извлекать ценную информацию из огромных массивов данных для принятия обоснованных бизнес-решений.
Основные задачи Data Engineer
  1. Сбор данных. Data Engineer отвечает за проектирование и реализацию механизмов сбора данных из различных источников, будь то базы данных, веб-сервисы, датчики IoT или социальные сети. Он должен уметь интегрировать разнородные источники данных и обеспечивать их корректное поступление в системы обработки.
  2. Хранение данных. Специалист организует хранение данных таким образом, чтобы они были доступны для анализа и использования в будущем. Это может включать работу с реляционными и нереляционными базами данных, хранилищами данных (Data Warehouses), озёрами данных (Data Lakes) и распределёнными файловыми системами.
  3. Обработка данных. Data Engineer проектирует и поддерживает ETL/ELT процессы (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform), которые включают очистку, трансформацию и агрегирование данных перед их передачей в аналитические системы. Он также занимается построением конвейеров данных, обеспечивающих непрерывную обработку потоков данных в реальном времени.
  4. Оптимизация производительности. Специалист работает над улучшением производительности систем обработки данных, применяя различные техники оптимизации, такие как индексация, шардирование, кеширование и сжатие данных.
  5. Мониторинг и поддержка. Data Engineer следит за состоянием систем обработки данных, выявляет и устраняет неисправности, обеспечивает бесперебойную работу и своевременное обновление инфраструктурных компонентов.
  6. Безопасность данных. Важной задачей является защита данных от несанкционированного доступа, утечек и кибератак. Data Engineer внедряет механизмы шифрования, аутентификации и авторизации, а также следит за соблюдением стандартов безопасности.
Hard skills Data Engineer
  1. Знание языков программирования. Data Engineer должен владеть хотя бы одним языком программирования, чаще всего это Python или Java. Эти языки позволяют писать скрипты для автоматизации задач, обработки данных и интеграции с различными системами.
  2. Опыт работы с базами данных. Необходимо хорошо разбираться в реляционных (MySQL, PostgreSQL) и нереляционных (MongoDB, Cassandra) базах данных, а также уметь работать с хранилищами данных (Redshift, BigQuery) и озёрами данных (AWS S3, Azure Data Lake).
  3. Навыки работы с ETL/ELT инструментами. Специалист должен знать инструменты для организации процесса извлечения, трансформации и загрузки данных, такие как Apache NiFi, Talend, Informatica, Pentaho и другие.
  4. Знания в области распределённой обработки данных. Опыт работы с технологиями, такими как Hadoop, Spark, Kafka, позволяет обрабатывать большие объемы данных параллельно и в режиме реального времени.
  5. Понимание принципов DevOps. Data Engineer должен уметь настраивать и поддерживать CI/CD процессы, работать с системами управления версиями (Git), автоматизировать деплоймент и мониторинг.
  6. Основы машинного обучения и аналитики. Хотя Data Engineer не обязательно должен быть специалистом по ML, понимание основных принципов и умение готовить данные для моделей машинного обучения значительно расширяет его возможности.
  7. Операционные системы и инфраструктура. Навыки администрирования Linux, знание сетевых протоколов и облачных платформ (AWS, Google Cloud, Azure) помогают эффективно управлять инфраструктурой и обеспечивать её стабильность.
Заключение
Data Engineer играет ключевую роль в современной IT-экосистеме, обеспечивая надёжную и эффективную работу с данными. Этот специалист должен обладать широким спектром технических навыков, от программирования до администрирования систем, и постоянно совершенствоваться, следуя за развитием технологий.
Взгляд второй - "Кто такой Data Engineer и чем он занимается?"
Data Engineer (инженер данных) — это специалист, который занимается проектированием, разработкой и поддержкой инфраструктуры для работы с данными. Его основная задача — обеспечить сбор, хранение, обработку и передачу данных таким образом, чтобы они были доступны для анализа и использования другими специалистами, такими как аналитики, data scientists и бизнес-пользователи.
Data Engineer играет ключевую роль в экосистеме данных, так как без качественной и надежной инфраструктуры невозможно эффективно работать с большими объемами информации. Он создает "трубопроводы данных" (data pipelines), которые автоматизируют процессы обработки данных, и обеспечивает их стабильность и масштабируемость.
Основные задачи Data Engineer:
  1. Проектирование и создание ETL/ELT-процессов
  2. ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс извлечения данных из различных источников, их преобразования и загрузки в хранилище данных. Data Engineer разрабатывает и поддерживает эти процессы, чтобы данные были готовы для анализа.
  3. Работа с базами данных
  4. Data Engineer должен уметь проектировать и оптимизировать базы данных (реляционные и NoSQL), а также писать сложные SQL-запросы для обработки данных.
  5. Разработка и поддержка data pipelines
  6. Создание автоматизированных потоков данных, которые собирают информацию из различных источников (API, логов, IoT-устройств и т.д.) и передают их в хранилища или аналитические системы.
  7. Работа с большими данными (Big Data)
  8. Использование технологий, таких как Hadoop, Spark, Kafka, для обработки и анализа больших объемов данных.
  9. Обеспечение качества данных
  10. Data Engineer следит за тем, чтобы данные были точными, полными и консистентными. Это включает в себя проверку данных, очистку и устранение ошибок.
  11. Интеграция данных
  12. Объединение данных из разных источников в единую систему для последующего анализа.
  13. Оптимизация производительности
  14. Улучшение скорости обработки данных и снижение нагрузки на системы.
Hard-скилы, которыми должен обладать Data Engineer:
  1. Языки программирования:
  • Python (основной язык для работы с данными).
  • SQL (для работы с базами данных).
  • Java/Scala (для работы с Big Data-технологиями, такими как Apache Spark).
  1. Базы данных:
  • Реляционные (PostgreSQL, MySQL).
  • NoSQL (MongoDB, Cassandra).
  • Колоночные (ClickHouse, Amazon Redshift).
  1. Технологии для работы с большими данными:
  • Hadoop, Spark, Kafka, Flink.
  1. Облачные платформы:
  • AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure.
  • Знание сервисов для работы с данными, таких как AWS S3, Redshift, Google BigQuery.
  1. ETL-инструменты:
  • Apache Airflow, Talend, Informatica.
  1. Системы хранения данных:
  • Data Lakes (например, на основе Apache Hadoop или облачных решений).
  • Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift).
  1. Контейнеризация и оркестрация:
  • Docker, Kubernetes.
  1. Основы DevOps:
  • Знание CI/CD, инструментов для автоматизации (Jenkins, GitLab CI).
  1. Основы Linux:
  • Умение работать в командной строке и настраивать серверы.
Заключение
Data Engineer — это ключевой специалист в мире данных, который обеспечивает инфраструктуру для работы с информацией. Его работа требует глубоких технических знаний и умения решать сложные задачи, связанные с обработкой и хранением данных. С ростом объемов информации и развитием технологий спрос на таких специалистов продолжает расти, делая профессию Data Engineer одной из самых востребованных в IT-сфере.
Рост от новичка до Junior+ / Middle Data Engineer
1
Постановка целей и сроков
На самом начальном этапе необходимо четко поставить перед собой цель.
Самая простая формулировка: «Я хочу стать инженером данных и найти работу».
Важно установить четкие сроки, потому что без временных рамок цель остается лишь мечтой.
Сроки выбираются индивидуально:
  • Кому-то нужно срочно найти новую работу (1–2 месяца).
  • Кто-то готов к более размеренному процессу (4–6 месяцев).
На наш взгляд, оптимальный срок для достижения такой цели — 5 месяцев.
2
Подготовка обучающей среды
На этом этапе важно убедиться, что у вас есть всё необходимое для обучения.
Например:
  • Ноутбук или ПК (не слишком устаревший).
  • Доступ ко всем необходимым сайтам и ресурсам.
  • Установленные программы и драйверы, требуемые для изучения выбранной технологии.
И самое главное - время.
3
Изучение Python как первого языка программирования
Существует множество мнений о Python как о языке программирования. Однако все сходятся в одном: он наиболее удобен для старта на пути изучения науки о работе с данными. Сильная база по Python позволит при желании изменить карьерный вектор в будущем.
Кроме того, разрабатывая проекты на Python, вы можете использовать сложные фреймворки и сервисы, которые легко интегрируются в ваши скрипты. Например:
  • Apache Airflow;
  • Apache Kafka;
  • Apache Spark;
  • и многие другие.
4
Изучение SQL
В современных реалиях разработки невозможно обойтись без знания SQL. Различные типы хранилищ данных интегрируются в множество проектов, и сложно представить сервис, который не использует базы данных.
Для инженера данных необходим уровень владения SQL как минимум выше среднего. Это связано с тем, что значительная часть работы будет связана с архитектурой хранилищ данных и обработкой потоков данных, которые также можно выполнять с использованием функционала хранилищ.
Кроме того, важно уметь писать сложные запросы, так как это необходимо для анализа качества проделанной работы и проведения аналитики.
5
Изучение Apache Airflow
Самые производительные проекты сейчас разрабатываются с использованием оркестраторов. Apache Airflow — это популярный и востребованный оркестратор, который позволяет разбивать задачи обработки данных на отдельные рабочие единицы, что упрощает их тестирование и отладку. Интерфейс Airflow предоставляет наглядные отчеты о работе проекта, включая структуру графа, историю его выполнения, временные диаграммы и логи задач.
6
Изучение GIT
Для обеспечения бесперебойной доставки версий большинство разрабатываемых проектов используют системы контроля версий (например, Git). Версионирование позволяет команде работать эффективно: каждый участник может выполнять задачи над своей частью проекта, не мешая работе коллег.
7
Создание первого варианта резюме
На этом этапе уже можно начинать искать работу. Поскольку больше половины требований к кандидату мы практически закрыли.
8
Изучение Apache Spark
Apache Spark используется для высокопроизводительной обработки больших данных благодаря распределенным вычислениям и оптимизации in-memory, что ускоряет анализ в десятки раз. Он поддерживает разнообразные задачи: ETL-процессы, машинное обучение (MLlib), потоковую обработку (Structured Streaming) и SQL-аналитику, интегрируясь с Hadoop, Kafka и облачными платформами. Spark также упрощает разработку за счет удобных API на Python, Scala, Java и R и автоматической оптимизации запросов через Catalyst.
9
Подготовка к секции "Алгоритмы"
Большинство компаний использую практику организации Алгоритмического этапа собеседований. На этом этапе соискателю предлагают решить задачи по Python или SQL, тех кто не справился или не продемонстрировал хороший подход к рассуждению отсеивают. Чтобы пройти достойно этот этап - необходимо потратит достаточное время на решение такие задач.
Мы предлагаем тренажер на сервисе LeatCode.
10
Корректировка резюме
На этом этапе мы в последний раз просматриваем резюме, чтобы исправить те недочеты, которые не были замечены ранее.
На все возникшие вопросы ответим вам в нашем ТГ аккаунте.
Made on
Tilda