Кто такой Data Engineer, что он делает, что должен знать и уметь и сколько зарабатывает

Здравствуйте, друзья!

Не секрет, что с каждым днем и с каждой секундой количество информации в мире становится все больше. Ее нужно собирать, обрабатывать, распределять и хранить, чтобы в дальнейшем можно было воспользоваться данными. Это ответственная и полезная работа, которую обязательно должен кто-то делать.

В сфере Data Science, то есть в науке о данных, имеется много профессий, в том числе и дата-инженер. Специальность появилась около 10–15 лет назад, сейчас она является весьма востребованной. Профессия находится на подъеме, поэтому осваивать ее сейчас весьма выгодно.

Сегодня я расскажу, кто такой Data Engineer, что он делает, чем отличается от Data Scientist и Data Analyst, где специалист работает, сколько получает и как им стать.

Как я строю свой дом с нуля

Мой канал "В СВОЁМ ДОМЕ" про переезд на землю, путешествия, жизнь

Перейти на канал и подписаться

Основы профессии

Data Engineer – это первый специалист, в чьи руки попадают данные. Именно он их собирает, предварительно обрабатывает и систематизирует, чтобы после передать другим работникам, которые уже используют информацию в бизнесе. Кроме добычи и структурирования, дата-инженер еще занимается очисткой данных от повторов и ошибок, а также их хранением.

Для того чтобы эффективно выполнять свои задачи, специалист использует определенные инструменты: хранилища, сервисы по обработке, сбору, очистке и доставке данных. Перечень инструментов может меняться в зависимости от объема информации, а также скорости их поступления.

От дата-инженера зависит удобство и простота дальнейшего процесса работы с Big Data, или большими объемами данных. При этом специалист не участвует в аналитике, а только обеспечивает Data Scientist, Data Analyst и других работников необходимыми инструментами и информацией, помогает им заниматься только их работой, не отвлекаясь на другие задачи.

Для бизнеса могут понадобиться различные данные. Например, дата-инженер может собирать информацию со всевозможных онлайн-площадок, мобильных приложений, опросов и пр. Благодаря этим данным другие специалисты могут сделать прогноз спроса, изучить поведение потребителей, разработать эффективные рекламные кампании и многое другое.

Объясню по-простому. Например, в ресторанном бизнесе дата-инженер может собирать информацию о том, что именно заказывают клиенты, каков размер среднего чека, часто ли оформляется доставка и т. д. После этого данные сортируются, очищаются от ошибок и повторов, а дальше передаются дата-сайентисту.

В результате бизнесмены смогут понять, нужно ли и как обновить меню, удержать имеющихся клиентов и завлечь новых, повысить размер среднего чека, улучшить услуги доставки и т. д.

Обязанности специалиста

Следует сказать, что не каждый работодатель до конца понимает, где начинается и заканчивается зона ответственности дата-инженера. И все из-за того, что профессия все еще считается новой. Поэтому можно говорить лишь о наиболее часто встречающихся в вакансиях задачах и функциях этого специалиста. Среди них:

1. Использование хранилищ, сервисов и других инструментов для работы с данными.
2. Сбор информации из различных источников.
3. Работа с облачными платформами.
4. Очистка данных от дублей, искажений фактов, ошибок и т. д.
5. Структурирование информации.
6. Подготовка данных для передачи их другим специалистам.
7. Поиск способов улучшения и автоматизации существующих процессов.
8. Обеспечение хранения данных.
9. Работа с SQL.
10. Организация базы данных, чтобы информацию можно было быстро найти и использовать снова.
11. Подготовка отчетов.
12. Создание системы для работы с данными.

Обязанности Data Engineer могут меняться. Точный перечень задач зависит от конкретной компании.

Отличия Data Scientist и Data Engineer

В сфере Data Science имеется несколько профессий, чьи обязанности могут пересекаться. По этой причине возникает путаница, и один специалист в глазах работодателей превращается в другого. Так происходит и с дата-инженерами, дата-сайентистами и дата-аналитиками.

Про Data Engineer мы уже поговорили. Это он находит, собирает, хранит, обрабатывает и подготавливает данные, после чего передает их Data Scientist и Data Analyst.

Дата-аналитик, как понятно из названия, занимается аналитикой данных. Также он строит статистические гипотезы и проверяет их, вычисляет важные показатели для бизнеса, трансформирует информацию в нужную ему форму, визуализирует данные, делая выводы и передавая их работодателям.

Дата-сайентист занимается тем, что придумывает, как использовать полученные данные для бизнеса. Он исследователь и разработчик моделей машинного обучения и аналитических моделей. Data Scientist ищет решения бизнес-задач, экспериментирует и помогает работодателям увеличить продажи.

Без дата-инженеров никто не сможет получить данные, им просто неоткуда будет взяться. Без дата-аналитиков не получится эффективно использовать эти данные, ведь останется лишь поток информации без выводов, не будут выявлены наиболее ценные и полезные сведения. А без дата-сайентистов собранные и обработанные данные останутся ненужными, ведь не будет понятно, где и как их применить.

Эти специалисты являются коллегами и практически всегда трудятся в команде, работая с данными на разных этапах. В небольших компаниях обязанности этих трех работников может выполнять один человек, однако в крупных организациях это невозможно из-за огромного объема данных.

Требования к дата-инженерам

Для того чтобы стать профессионалом, дата-инженер должен обладать внушительным списком навыков и умений. Среди них:

1. Умение работать с базами данных.
2. Навык Python-программирования, а также написание кода на Java или Scala.
3. Знание SQL для того, чтобы создавать запросы для получения сведений.
4. Умение пользоваться инструментом Docker.
5. Навык устной и письменной речи.
6. Знание инструментов для работы с большим объемом информации, например, Hadoop, Apache Spark, Kafka и т. п.
7. Умение определять типы баз данных.
8. Навык использования облачных технологий.
9. Знание математических алгоритмов и структур данных.
10. Навык быстрой адаптации к изменяющимся условиям.
11. Знание распределенных систем.
12. Навыки тайм-менеджмента.
13. Навык командной работы.
14. Умение писать отчеты.
15. Навык визуализирования данных.
16. Умение собирать информацию.
17. Понимание особенностей распределенных систем.
18. Умение обрабатывать данные.
19. Навык тестирования кода.
20. Умение работать с хранилищами данных.

Личные качества тоже не нужно списывать со счетов. Профессиональный дата-инженер должен быть:

• коммуникабельным;
• с системным мышлением;
• ответственным;
• внимательным к деталям;
• усидчивым и терпеливым;
• целеустремленным;
• с аналитическим складом ума;
• самостоятельным.

Размер заработной платы

Как я уже писала, объем информации постоянно увеличивается. С каждым часом мир все больше пополняется новыми данными. Поэтому потребность в дата-инженерах растет. Более того, эта профессия является одной из самых быстрорастущих.

Data Engineer нужны как в крупных корпорациях, например, в Google, так и в небольших организациях. Можно сказать, что практически любой бизнес нуждается в специалистах, умеющих качественно и эффективно собирать и хранить большие объемы информации.

Наиболее нужны дата-инженеры в финансовой и IT-сфере, стартапах, телекоммуникационном секторе, ритейле, банкинге, транспортных компаниях, в маркетинге и т. д.

Чаще всего Data Engineer трудятся в офисе, но иногда специалистам предлагают и удаленную работу.

Обычно в профессию приходят из аналитики, при этом новички уже знают языки программирования. Однако стать дата-инженером могут и “неайтишные” аналитики, готовые изучать и развиваться в технической специальности.

Помимо того, что профессия является быстрорастущей, она еще и высокооплачиваемая. Даже начинающие специалисты получают от 60 000 руб. в месяц. Если же говорить о Data Engineer с опытом работы от 1 года, то они могут зарабатывать до 120 000 руб. А зарплата настоящих профессионалов стартует с отметки в 200 000 руб.

Самые приятные суммы выплачивают крупные организации в столице. В регионах доход специалистов меньше, однако он все еще остается высоким.

Плюсы и минусы профессии

Все еще раздумываете, осваивать эту профессию или нет? Тогда я могу вам немного помочь с принятием решения. Для этого давайте рассмотрим плюсы и минусы работы.

Сначала я перечислю достоинства:

1. Высокие зарплаты даже у начинающих специалистов.
2. Возможность работать удаленно.
3. Востребованность в специалистах растет с каждым годом.
4. Можно легко переквалифицироваться и уйти в смежные профессии.

А минусами являются:

1. Стать дата-инженером сложно, ведь нужно разбираться в разработке, аналитике и базах данных. К тому же надо знать большое количество инструментов.
2. Из-за относительной новизны профессии список обязанностей и требований к специалисту может меняться, что затрудняет обучение.
3. Нужно постоянно учиться и совершенствоваться, следить за новшествами в своей области деятельности, чтобы поддерживать должный уровень профессионализма.

Обучение на Data Engineer

Как я уже писала, в профессию в основном приходят из аналитики. Либо Data Engineer становятся программисты, которые умеют программировать на Python и знают SQL. Эти навыки являются базовыми. С нуля же освоить специальность очень сложно, а самостоятельно это сделать практически невозможно.

Поэтому лучшим вариантом будет обучение на онлайн-курсах по Data Engineering. К счастью, существует немало обучающих программ по теме, в том числе от крупных и известных онлайн-школ. Многие из них помогают со стажировкой и трудоустройством, а также организовывают практику, чтобы студенты могли учиться на реальных проектах.

Лучшими курсами для дата-инженеров являются:

1. Профессия Data Engineer – Skillbox.
2. Дата-инженер с нуля до middle – Нетология.
3. Курс по Data Engineering – SkillFactory.
4. Data Engineer – OTUS.
5. Инженер данных – GeekBrains.

Заключение

Дата-инженер – это сложная, но в то же время высокооплачиваемая и интересная профессия. К тому же специалисты этого направления не испытывают проблем с трудоустройством, так как компании с радостью нанимают не только профессионалов, но и новичков.

Однако легко и просто стать Data Engineer не получится. Нужно много учиться и практиковаться, да и после освоения профессии придется совершенствоваться. От этих специалистов зависит развитие компаний и их продуктов, так как они собирают, обрабатывают и хранят большие объемы ценной и полезной информации.

Если вы решили освоить эту профессию, вам еще могут пригодиться следующие статьи на блоге iklife.ru:

• Курсы по Java программированию
• Курсы по Python
• Курсы по аналитике данных
• Кто такой аналитик

Всего доброго и удачи!