Blog az adatkezelés tanulásával és a díjazással kapcsolatos tippekről.
1. Tanulja meg az alapokat
Az adatfejlesztés az adatok összegyűjtésének, átalakításának és mozgatásának folyamata egy adatplatform felépítése érdekében. Az adatmérnökök feladata a heterogén forrásokból származó adatok gyűjtése, az adatok szűrése és az adattudós számára elérhetővé tétele. Az adatmérnökök néha szorosan együttműködnek az adatbázis-adminisztrátorokkal az adatarchitektúra tervezésében és felépítésében. Szorosan együttműködnek az adatbázis-mérnökökkel is, hogy az adatplatform működésben maradjon, és hogy elegendő tárhellyel és memóriával rendelkezzen. A legtöbb adatmérnök a big data területén dolgozik. Nagy mennyiségű adattal dolgoznak, amelyeket nehéz mozgatni, tárolni és feldolgozni. Az adatmérnökök a felhőben lévő adatokkal és a streaming adatokkal is dolgoznak.
A Data Engineering egy átfogó folyamat, amely számos összetett és időigényes feladatot foglal magában. A folyamat az adatbevitellel kezdődik, amely magában foglalja az adatgyűjtést, az átalakítást, a tisztítást és végül az integrációt. Az adatmérnökök időnként szembesülnek az alábbi kihívások némelyikével: – Nincsenek szabványosított folyamatok – Kevesebb tapasztalat a programozásban – A technikai ismeretek hiánya – Adatminőségi problémák – Az adatfolyamok hiánya – Az adatok megkettőzése – A szakma eszközeivel kapcsolatos tapasztalat hiánya Elkerülendő Ezeket a kihívásokat, és a legtöbbet hozza ki idejéből és adataiból, meg kell értenie az alapokat. Ezek az alapok segítenek a saját adatfolyam beállításában, amellyel időt, pénzt és erőfeszítést takaríthat meg.
2. Ismerje meg az alapvető eszközöket
Az adatmérnök az a személy, akinek meg kell értenie, hogyan kell használni az adatok összegyűjtésére és tisztítására rendelkezésre álló eszközöket, hogyan kell tárolni azokat, és hogyan kell dolgozni velük. Ez ijesztő feladat lehet bárki számára, aki újonc a területen, de nagyon hálás is lehet. Az alábbiakban néhány tippet adunk az adatkezelés megkezdéséhez.
1. Tanulja meg az olyan általános eszközök használatát, mint a Python, SQL és R. Ezek mind olyan nyelvek, amelyeket gyakran használnak az adattervezésben, és ezeket fogják használni a legtöbb adatmérnöki állásban, amelyre jelentkezik.
2. Ismerje meg a programozási nyelvek használatát. Az adatkezelés a tervezés és a programozás kombinációja, ezért ismernie kell egy nyelvet, hogy olyan programokat tudjon írni, amelyek automatizálják azokat a feladatokat, amelyeket egyébként kézzel kellene elvégeznie.
3. Ismerje meg az adatbázisok használatát. Ez létfontosságú készség. Adatbázisokat fog használni az adatok tárolására, lekérésére és kezelésére.
4. Ismerje meg a verzióvezérlés használatát. A verzióvezérlés a változások nyomon követésére szolgál, és szükség esetén lehetőséget biztosít a visszalépésre.
5. Ismerje meg az adatvizualizációs eszközök használatát. Meg kell tudnia mutatni a munkáját másoknak, és az adatvizualizáció nagyszerű módja ennek.
3. Ismerje meg a kompromisszumokat
Az adatkezelés bonyolult terület. Ennek az az oka, hogy sok más szoftverfejlesztési feladattól eltérően ez nem csak egy működő alkalmazás létrehozásáról szól, hanem a kritikus adattároló réteg felépítéséről, amely a háttérben található, és minden mást táplál. Az adatmérnököknek figyelembe kell venniük adatbázisuk általános szerkezetét, a tárolni kívánt adatok mennyiségét, a teljesítményt, amelyet látniuk kell, a használt eszközöket, a felmerülő költségeket és a támogatni kívánt felhasználók számát. Az adatbázis teljesítménye kulcsfontosságú tényező az alkalmazás gyors és méretezhetővé tételében. Nem tud összetett, funkciókban gazdag alkalmazást készíteni, ha az adatbázis nem tudja kezelni a terhelést – és ezért az adatmérnökök felelősek azért is, hogy az adatbázis megfelelően legyen felépítve.
Az adatmérnökök nem csak az összetett adatfolyamok tervezéséért, felépítéséért és karbantartásáért felelősek, hanem azért is, hogy az adatokat felhasználják az üzleti döntések meghozatalához. A legtöbb mérnöki tudományághoz hasonlóan az adatkezelés sem egydimenziós. A probléma megoldásához szükséges a különböző megközelítések közötti kompromisszumok alapos megértése. Az adatmérnököknek ismerniük kell a gyakori adatstruktúrákat, és tudniuk kell, hogyan kombinálják őket adatfolyamatok felépítéséhez. Az adatmérnöknek meg kell értenie a különböző megközelítések számítási költségeit is, hogy betekintést nyerjen a megoldás legjobb megvalósításába. Az adatmérnöknek ismernie kell a gépi tanulási algoritmusokat, és tudnia kell, hogyan alkalmazza azokat különböző problémákra.
4. Tanuld meg a nyelvet
Az adattechnika egy feltörekvő terület, minden nap új állások jelennek meg. Bár gyakran a szoftverfejlesztés egy részhalmazaként kezelik, valójában egy különálló, sőt interdiszciplináris tudományág. Az adatmérnökök szoftvermérnökökkel, adattudósokkal és építészekkel, valamint az üzleti érdekelt felekkel együttműködve olyan rendszereket terveznek és karbantartanak, amelyek rögzítik, tárolják és elemzik az adatokat. Az adatmérnöki kiválósághoz szükséges készségek hasonlóak azokhoz, amelyekre a szoftvermérnököknek szükségük van. mindkettőnek meg kell értenie az algoritmusok, az adatstruktúrák és az elosztott számítástechnika alapjait. Az adatmérnököknek azonban tudniuk kell az adatok kezelését termelési környezetben, és tudniuk kell kommunikálni a nem műszaki személyzettel.
Az adatmérnökök nyelvének elsajátítása és a kapcsolódó eszközök kulcsfontosságú a sikeres adatmérnökké váláshoz. Az adatok világában az adatmérnökök és adattudósok által használt eszközök és nyelvek valójában nagyon hasonlóak. Az adatmérnökök inkább az adatciklus ETL (Extract, Transform and Load) részére, míg az adattudósok inkább az analitikai és modellezési részekre összpontosítanak. Az adatmérnök gyakran használja az R nyelvet, a Pandas könyvtárat és a scikit-learn könyvtárat az adatok elemzéséhez. Az adatmérnök fő tevékenysége az adatfeldolgozás, az ETL és az adattárházak létrehozása.
5. Tanuld meg a kultúrát
Az adatmérnöki kultúra megértése elengedhetetlen, ha adatmérnök szeretne lenni. Az adatfejlesztés kultúrája eltér a szoftverfejlesztés kultúrájától. Az adatmérnökök felelősségi köre szélesebb, és inkább statisztikusként és kevésbé szoftvermérnökként kell gondolkodniuk.
Az adattechnika egy viszonylag új terület, amely nagyon keresett, így a programozók és a fejlesztők a lehető leggyorsabban megtanulják. A legtöbb embernek van fogalma arról, hogy mi az adatkezelés, de nem értik, mi kell ahhoz, hogy kiválóak legyenek. Lehet, hogy hallották, hogy ismernie kell a Pythont ahhoz, hogy kiváló legyen az adatkezelésben, de ez csak az egyik eszköz az eszköztárban. Ahhoz, hogy egy nagyszerű adatmérnök legyünk, több kell, mint a kódolási képesség. Ismernie kell az adatmérnökök kultúráját, eszközeit és nyelvét.
Az adatmérnökség nem csupán egy technikai készségkészlet, hanem egy nyelv és kultúra is. A tanfolyam során ne feledje, hogy az adatkezelés célja az adatok összegyűjtése, átalakítása és elemzése, hogy megalapozott üzleti döntéseket hozhasson. Útközben megtudhatja, hogyan használhatja fel hatékonyan az adatokat a problémák megoldására, és hogyan tekinthet az adatokra, mint vállalkozása eszközeire. Azt is megtanulja, hogyan azonosíthatja és hogyan használhatja fel ezeket az eszközöket vállalkozása előremozdítása érdekében.
Következtetés
Az adatmérnökök az egyik legjobban fizetett munkakör a világon. Nem csoda, hogy miért akarnak olyan sokan adatmérnök lenni. Ha Ön is közéjük tartozik, vagy csak érdeklődik a terület iránt, íme öt tipp az adatmérnöki tanuláshoz.
