Als Job ist Big Data Engineer sehr gefragt. Alle Big-Data-Fans und Menschen, die in diesem Bereich arbeiten möchten, sollten es in Betracht ziehen. Aber bevor Sie fortfahren können, müssen Sie wissen, was Data Engineering ist. Dateningenieure bauen Orte, an denen Daten gespeichert werden können, und sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Verwaltung dieser Orte und der Daten, die aus unseren digitalen Aktivitäten hervorgehen. Sie entwerfen, bauen, testen und betreuen Infrastrukturen zum Speichern von Daten, wie Datenbanken und große Datenverarbeitungssysteme. Viele Menschen möchten wissen, wie man ein Big-Data-Ingenieur wird.
Ein Big-Data-Ingenieur richtet Pipelines ein, die zu und von riesigen Pools gefilterter Informationen führen, aus denen Data Scientists relevante Datensätze für ihre Analysen abrufen können. Dies ähnelt dem Aufbau eines physischen Gebäudes. In großen Computerumgebungen arbeiten Dateningenieure mit großen Datenverarbeitungssystemen und Datenbanken.
Sie sortieren die riesigen Datenmengen, um relevante Sätze für die Analyse zu finden, die Organisationen dann verwenden, um das Verhalten vorherzusagen. Big-Data-Ingenieure helfen Unternehmen herauszufinden, wie gut sie abschneiden, herauszufinden, wer sich in ihrem Zielmarkt befindet, und Veränderungen und Markttrends vorherzusagen. Big-Data-Ingenieure werden in fast allen Bereichen benötigt, weil sie Erkenntnisse gewinnen können, die in Wirtschaft, Regierung, Gesundheitswesen, Wissenschaft, Telekommunikation und anderen Bereichen verwendet werden können.
Wie man ein Big-Data-Ingenieur wird
Wie man ein Big-Data-Ingenieur wird
Machen Sie einen Abschluss
Sogar Dateningenieure auf Einstiegsniveau benötigen einen Abschluss, normalerweise in einem Bereich wie Informatik, Softwareentwicklung, Physik oder angewandte Mathematik. Dies sollte Ihnen nicht nur die Grundlagen der Softwareentwicklung und/oder Daten beibringen, sondern Ihnen auch dabei helfen, die „Soft Skills“ zu entwickeln, die Sie benötigen, um im Job erfolgreich zu sein. Kommunikation, Teamarbeit und Problemlösung sind Beispiele für Soft Skills.
Die duale Ausbildung wird an vielen Hochschulen immer beliebter und ist eine tolle Alternative zum klassischen Studium. Eine abgeschlossene Ausbildung kombiniert das Lernen im Klassenzimmer mit der praktischen Arbeitserfahrung bei einem Arbeitgeber. Auf diese Weise können Sie lernen und gleichzeitig reale Fähigkeiten erwerben. Dies wird immer beliebter, da es weniger kostet als ein Vollzeitstudium und die meisten Menschen gleich nach dem Abschluss ihren ersten Job bekommen.
Ziehen Sie in Erwägung, einen zertifizierten Kurs zu belegen
Sie können sich bereits in einem anderen Bereich einen Namen gemacht haben oder einen Abschluss haben. Dann könnten Sie auch einen zertifizierten Online-Kurs in einem Bereich wie Data Analytics belegen. Im Vergleich zu einem Vollstudium ist dies eine gezielte, schnelle und relativ kostengünstige Möglichkeit, Ihre relevanten Fähigkeiten „aufzufüllen“.
Je nach gewähltem Studiengang können Sie sich auf Schlüsselbereiche wie Big-Data-Architektur konzentrieren , maschinelles Lernen oder Datenanalyse. Sie lernen auch die grundlegenden Werkzeuge, die Sie benötigen, um Data Engineer in einem gründlichen und gut gemachten Kurs zu werden (z. B. Python und SQL). Dies ist eine großartige Option, wenn Sie nicht aufs College gehen möchten, was ziemlich teuer ist, seien wir ehrlich.
Sammeln Sie praktische Erfahrungen
Auch wenn Sie einen Abschluss haben , Data Engineering ist nicht wirklich eine Rolle für Ihren ersten Job nach dem College. Dies beginnt sich langsam zu ändern, da Data Engineering immer mehr zu einem Spezialgebiet wird. Aber im Moment brauchen Sie noch einige relevante Erfahrungen in der realen Welt.
Die meisten Einstiegsjobs in der Datentechnik erfordern Erfahrung, aber was sie mit „Erfahrung“ meinen, ist oft ziemlich weit gefasst, und das ist a gute Sache. Möglicherweise haben Sie schon einmal mit Daten gearbeitet (vielleicht als Analyst oder in der Datenwissenschaft), Software entwickelt oder ein Praktikum in einem verwandten Bereich absolviert. Schließen Sie keine Türen. Auch das Erstellen eines Portfolios von Projekten, die Sie bereits durchgeführt haben, ist ein guter Anfang.
Lernen Sie Ihre Datenbanken kennen
Stellen Sie sicher, dass Sie allgemeine Kenntnisse über Datenbanken und die Tools haben, die Sie für die Verwaltung verwenden könnten sie sind aktuell. Datenbanken sind ein wichtiger Teil des Data Engineering, da sie die Bausteine größerer Infrastrukturen sind.
Zumindest sollten Sie sich mit den Frameworks SQL (Structured Query Language) und NoSQL (Not Only SQL) vertraut machen. Es ist auch eine gute Idee, mit einem Datenbankverwaltungssystem wie MySQL oder PostgreSQL herumzuspielen. Diese beiden gefallen uns besonders gut, weil sie beide kostenlos nutzbar sind, es aber auch viele kostenpflichtige Optionen gibt.
Wer ist Big Data Engineer
Auf der ganzen Welt, mehr und mehr Es werden immer mehr Big Data erstellt. Aber es ist nutzlos, bis es richtig verarbeitet und analysiert wird. Big Data wird analysiert, um nützliche Informationen daraus zu gewinnen, was die Leistung insgesamt verbessert. Auf diese Weise können Unternehmen die Effektivität ihrer Geschäftsentscheidungen, Produkte und ihres Marketings verbessern. Und Experten im Bereich „Big Data“ helfen bei diesem Job.
Ein Big Data Engineer ist einer der besten Jobs in diesem Bereich. Big Data Engineers sind Fachleute, die die Big Data-Infrastruktur eines Unternehmens aufbauen, warten, testen und bewerten. Sie spielen mit Big Data herum und nutzen sie, um das Wachstum des Unternehmens zu unterstützen.
Sowohl ein Data Engineer als auch ein Big Data Engineer machen die gleichen Dinge. Da Big Data im Datenmanagementsystem immer wichtiger wird, müssen auch Data Engineers damit umgehen können. Dafür lernen sie, „Big Data Engineers“ zu sein. Um Big Data zu verwalten, arbeitet ein Data Engineer also mit mehreren Big Data-Frameworks und NoSQL-Datenbanken.
Aufgaben eines Big Data Engineer
In erster Linie ist es seine Aufgabe, zu entwerfen und umzusetzen Softwaresysteme in Aktion. Sie überprüfen und halten diese Systeme auch in gutem Zustand. Big-Data-Ingenieure stellen auch starke Systeme zum Einbringen und Verarbeiten von Daten her. Der ETL-Prozess ist das, was Big Data Engineers tun. Es steht für „Extrahieren, Transformieren und Laden“. Sie suchen auch nach neuen Wegen, um Informationen zu sammeln und ihre Qualität zu verbessern. Big Data Engineers müssen auch Datenarchitekturen aufbauen, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Sie sind dafür verantwortlich, eine strukturierte Lösung zu finden, indem sie verschiedene Programmiersprachen und Tools zusammenstellen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Informationen aus vielen verschiedenen Quellen zu sammeln und daraus gute Geschäftsmodelle zu entwickeln. Schließlich arbeiten Big Data Engineers mit anderen Teams, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern zusammen.
FAQ
Was Sie wissen müssen, um ein Big Data Engineer zu sein?
Ein Big Data Engineer muss mit gängigen Programmiersprachen wie Java, C++ oder Python gearbeitet haben. Nachdem Sie wissen, wie man programmiert, müssen Sie viel über DBMS und SQL wissen. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, wie Informationen in einer Datenbank gespeichert und verwaltet werden.
Lohnt es sich, ein Big-Data-Ingenieur zu sein?
Zwischen 2020 und 2030 wird die Zahl der Arbeitsplätze für Computer-und Informationsforscher werden um 22 % wachsen. Die BLS sagt, dass der Job eines „Big Data Engineer“ in den nächsten vier bis fünf Jahren wahrscheinlich viel beliebter werden wird, was ihn zu einer guten Wahl für eine Karriere macht.