Для работы с данными нужны системы совершающие подготовку к анализу, то есть инфраструктура. Именно для выполнение этой задачи нужен Data Engineer, а обучение онлайн профессии доступно абсолютно всем.
Data Engineer – кто это
Для ведения бизнеса необходимы данные, источником которых являются интернет ресурсы, приложения, камеры видеонаблюдения и датчики на производстве. С этой информацией работают специалисты. Таким образом удаётся сделать анализ спроса, предположить поведение клиентов или разработать рекламную компанию. В итоге эффективность работы компании растет, как и её доход.
Специалисты по Data Science проводят анализ данных. Но где им взять информацию для работы? Ответ логичен – это невозможно сделать без наличия специальной инфраструктуры включающей
- хранилища;
- серверные мощности для анализа;
- инструменты для сбора, очистки и доставки данных.
Инженер данных, или Data Engineer берет на себя создание инфраструктуры и её обследование, кроме того, он выполняет предварительную обработку. В обязанности инженера не входит анализ, он только предоставляет аналитикам мощности и инфраструктуры для работы. Проходя обучение онлайн профессии, вас этому научат.
Что делает инженер данных
В обязанности инженера данных входит:
- создание хранилищ, инструментов и сервисов для работы с информацией;
- сбор данных из любых источников в одну базу;
- очистка данных от повторяющихся и ошибочных данных;
- создание структуры данных подходящих для проведения анализа. Информация напрямую из источников не подходит для работы и их нужно подготовить;
- настройка процесса загрузки данных и контроль за их перемещением от одного инструмента к другому посредством созданных пайплайнов. Это процессы перемещения данных от источника к адресату;
- обновление вовлеченных в работу инструментов и поиск возможностей для оптимизации рабочих процессов и повышения их эффективности.
Чем отличаются Data Engineer и Data Scientist
Оба специалиста являются коллегами и нередко работают над одними и теми же проектами. В обязанности дата-инженера входит сбор, хранение, подготовка и передача данных для Data Science. Он выполняет аналитику и создаёт модели машинного обучения. То есть инженер является единственным источником больших данных. В то же время Data Science также является важным участником процесса, так как он выполняет анализ. А если ни одно из этих направлений вам не подходит, вы можете выбрать из десятков других IT-профессий и начать свою реализацию в новом направлении.
