Cos’è un ingegnere dei dati? Stipendio, responsabilità e tabella di marcia

I dati sono il nuovo petrolio. Ma chi estrae e raffina questo olio? Ingegneri dei dati! I data engineer progettano e sviluppano sistemi per convertire i dati grezzi in dati di alta qualità che possono essere utilizzati per l’analisi e la modellazione.

Il primo passo di qualsiasi organizzazione incentrata sui dati è raccogliere dati da fonti disparate. I dati vengono quindi trasformati nel formato richiesto e caricati nell’infrastruttura dati. I data scientist e gli analisti possono quindi accedere ai dati per estrarre approfondimenti e risolvere problemi aziendali. L’ingegnere dei dati guida l’intero processo. Senza ingegneri dei dati, le organizzazioni non saranno in grado di utilizzare i propri dati in modo efficace, il che può portare a una perdita di opportunità commerciali.

Anche l’ingegneria dei dati è una carriera ben remunerata. Secondo la stima di Glassdoor, lo stipendio medio del data engineer è di $ 113.784 all’anno nel Stati Uniti.

In questo blog discuteremo le ragioni , responsabilità e la tabella di marcia per diventare un ingegnere dei dati altamente qualificato e in che modo un ingegnere dei dati differisce da uno scienziato dei dati.

Perché diventare un ingegnere dei dati?

Gli ingegneri dei dati sono la necessità dell’ora. Sono parte integrante della strategia dei dati di un’azienda perché la velocità, il volume e la varietà con cui produciamo i dati stanno aumentando rapidamente.

Entro la fine del 2025, più di 180 zettabyte di dati verranno creati, acquisiti e consumati. Abbiamo bisogno di data engineer per gestire una quantità così grande di dati grezzi. Con una domanda così elevata, offre una carriera promettente nell’ecosistema dei dati.

Responsabilità di un ingegnere dei dati

Il compito di un ingegnere dei dati è comprendere i requisiti dei dati dell’organizzazione e creare sistemi per fornire dati puliti e accessibili. Su base giornaliera, svolgono le seguenti attività:

Progettare, costruire e mantenere le pipeline di datiLavorare con analisti e scienziati dei dati per comprendere meglio i requisiti dei datiConvalidare le origini dati e concentrarsi sulla qualità dei datiGarantire la conformità alle normative sui dati

Come diventare un ingegnere dei dati?

La tabella di marcia per diventare un ingegnere dei dati è la seguente:

1) Acquisizione delle competenze di ingegneria dei dati rilevanti

a) Codifica

Secondo un analisi di 17.000 offerte di lavoro per data engineer, oltre il 70% dei reclutatori cerca candidati esperti in Python e SQL. Quindi, imparare Python e SQL dovrebbe essere il primo passo per diventare un ingegnere di dati. Inoltre, la familiarità con altri linguaggi di programmazione, come Scala e Java, può darti un vantaggio competitivo.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL significa estrarre i dati da varie fonti in un unico archivio, trasformarli in una forma destinata all’analisi e caricarli in un data warehouse. La creazione e la manutenzione delle pipeline ETL è responsabilità di un ingegnere di dati. Quindi, apprendere strumenti ETL come Integrate e Talend è necessario per l’ingegneria dei dati.

c) Sistemi di archiviazione dei dati

I database vengono utilizzati per archiviare i dati raccolti. La familiarità con data lake relazionali, NoSQL e data lake in quanto diversi tipi di archiviazione dei dati è essenziale.

d) Strumenti per big data

Capire gli strumenti per big data come Apache Spark, Apache Hadoop e Apache Hive sono necessari per diventare un ingegnere dei dati. Questi strumenti vengono utilizzati per l’elaborazione, l’archiviazione e l’interrogazione di grandi volumi di dati.

e) Cloud Computing

Fornitori di servizi cloud come AWS (Amazon Web Services ) e Microsoft Azure forniscono risorse di calcolo scalabili per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati. Le certificazioni di cloud computing possono aiutarti ad apprendere e mettere in pratica i concetti fondamentali e avanzati di varie piattaforme cloud.

f) Competenze trasversali

Un ingegnere di dati dovrebbe avere una buona capacità di comunicazione per collaborare con altri membri del team, inclusi data scientist e data analyst. La creatività e la risoluzione dei problemi possono aiutare a risolvere le sfide nel ciclo di vita dell’ingegneria dei dati.

2) Ottenere la certificazione

Le certificazioni migliorano la credibilità e guadagnano la fiducia del tuo datore di lavoro. Le certificazioni di ingegneria dei dati possono essere acquisite da piattaforme educative credibili come Coursera e Udemy. Hanno un curriculum pratico di alta qualità tenuto da educatori qualificati. Ma leggi le recensioni dei corsi e degli istruttori prima di registrarti. Puoi anche visitare i profili LinkedIn dei data engineer professionisti per scoprire quali certificazioni hanno acquisito. Ti darà una migliore comprensione di quali strumenti o piattaforme sono attualmente di tendenza nel settore.

3) Costruisci il tuo portafoglio di ingegneria dei dati

Un portafoglio è una delle migliori metriche da valutare comprensione dell’argomento da parte del candidato. La creazione di più progetti relativi alla progettazione e allo sviluppo di database può distinguerti dagli altri candidati. Caricare il tuo progetto di ingegneria dei dati su GitHub e condividere un post di blog dettagliato su piattaforme come LinkedIn o Medium è un passaggio importante per mostrare le tue competenze in materia di dati.

4) Garantire un lavoro di ingegneria dei dati di livello base

Nella maggior parte dei casi, l’ingegneria dei dati non è una posizione di livello base. Ottenere un lavoro di livello base come analista di dati può essere un buon inizio. Man mano che acquisisci maggiore esperienza e competenze, puoi raggiungere una posizione di ingegnere dei dati.

Grandi differenze tra un ingegnere dei dati e uno scienziato dei dati

Sebbene ci siano alcune somiglianze tra le competenze e gli strumenti utilizzati da data scientist e data engineer, ci sono alcune differenze distinte tra loro che sono le seguenti: