Инженер данных — это IT-специалист, отвечающий за проектирование, создание и управление системами для сбора, хранения, обработки, предоставления информации для анализа. Такие специалисты владеют обширными знаниями в области теории СУБД, распределенных систем, практик обработки данных.
Data Engineers обеспечивают надежность и доступность информации для организаций. Они — мост между сырыми данными и ценной информацией, позволяющий компаниям принимать обоснованные решения. Расскажем подробнее об этой профессии, необходимых для нее знаниях и умениях, а также о достоинствах, недостатках и условиях работы.
Чем занимается Data Engineer — должностные обязанности
Дата-инженер отвечает за проектирование, создание, управление системами для работы с данными. Основные должностные обязанности таких специалистов включают в себя:
- создание и оптимизацию архитектуры для эффективного хранения, обработки больших датасетов;
- разработку и внедрение конвейеров для автоматизации задач по обработке данных, таких как извлечение, преобразование, загрузка;
- обеспечение качества и целостности информации за счет внедрения процессов проверки и очистки датасетов;
- работу с заинтересованными сторонами для выявления требований к данным, а также в связи с разработкой решений для удовлетворения этих требований;
- мониторинг, оптимизацию систем обработки данных для обеспечения высокой производительности и доступности;
- разработку и внедрение инструментов и решений для обработки данных, таких как хранилища, озера данных, конвейеры обработки;
- анализ и интерпретацию датасетов для выявления тенденций, закономерностей, другой ценной информации;
- документирование, обучение других членов команды использованию систем обработки данных.
Что должен знать и уметь инженер данных
Перечислим знания и навыки, необходимые для овладения профессией Data Engineer.
Знания:
- теория СУБД (реляционные, нереляционные, распределенные);
- распределенные системы (Hadoop, Spark, Kafka);
- обработка big data;
- практики обработки данных;
- облачные вычисления (AWS, Azure, GCP);
- языки программирования (Python, Java, Scala).
Навыки:
- проектирование, оптимизация архитектуры данных;
- разработка, внедрение конвейеров обработки данных;
- обеспечение качества, целостности данных;
- работа с заинтересованными сторонами;
- мониторинг, оптимизация систем обработки данных;
- аналитические навыки;
- решение проблем, отладка;
- документирование, обучение.
Дата-инженеры должны также обладать сильными аналитическими способностями, вниманием к деталям, страстью к работе с информацией. Им нужно быть в курсе последних тенденций, технологий в области работы с big data, постоянно стремиться к совершенствованию своих знаний и навыков.
Отличия профессии Data Engineer от Data Scientist
Ученые и инженеры по данным — это тесно связанные профессии в сфере обработки big data, но между ними есть важные различия в обязанностях, навыках, результатах работы.
Обязанности:
- Data Engineers проектируют, строят, поддерживают инфраструктуру, которая позволяет организациям хранить, обрабатывать, анализировать датасеты. Они работают над обеспечением надежности, масштабируемости, безопасности систем обработки данных.
- Data Scientists изучают датасеты с использованием статистических алгоритмов и машинного обучения, чтобы выявлять закономерности, строить предсказательные модели, давать рекомендации. Они сосредоточены на получении знаний из big data с дальнейшим использованием этой информации для решения бизнес-проблем.
Навыки:
- Data Engineers должны обладать сильными техническими навыками — проектирование СУБД, обработка больших датасетов, облачные вычисления, управление big data;
- Data Scientists нужен опыт в статистике, машинном обучении, глубоком обучении, сильные навыки программирования (Python, R).
Результаты:
- Data Engineers нацелены на создание и поддержание инфраструктуры, которая обеспечивает точными своевременными данными все структурные подразделения организации.
- Data Scientists занимаются разработкой аналитических моделей, инструментов, которые помогают организациям принимать обоснованные решения на основе данных, получать ценные идеи и рекомендации, которые могут улучшить операционную эффективность, повысить доход, снизить риски.
В целом это две взаимодополняющие профессии. Обе специальности пользуются высоким спросом: компании все больше полагаются на имеющиеся массивы информации для принятия решений. Однако потребности рынка меняются в зависимости от отрасли и от размера организации.
Востребованность и зарплаты Data Engineer
Инженеры данных востребованы в IT-отрасли по всему миру. Это связано с растущим объемом датасетов, создаваемых предприятиями, с необходимостью эффективно хранить и анализировать хранящуюся в них информацию, грамотно управлять ею.
- По данным LinkedIn, дата-инженеры входят в число десяти самых популярных IT-профессий в США.
- Согласно Glassdoor, количество вакансий для в сфере дата-инжиниринга выросло на 56% за последний год.
- Исследование IBM показывает, что к 2025 году в мире будет не хватать более 200 000 дата-инженеров.
Российский рынок IT-вакансий не отстает от глобального тренда. В России количество вакансий для дата-инженеров выросло на 30% за последний год. Вакансии для таких специалистов есть в том числе в крупных российских компаниях. Среди них — Сбер, Яндекс, Mail.ru Group, крупные торговые сети, банки.
Согласно данным Зарплата.ру, средняя зарплата дата-инженера в России составляет около 150 000 рублей в месяц. Более точная цифра зависит от грейда:
- Junior Data Engineer — 80 000–120 000 рублей в месяц;
- Middle Data Engineer — 120 000–180 000 рублей в месяц;
- Senior Data Engineer — 180 000–250 000 рублей в месяц;
- Lead Data Engineer — 250 000–350 000 рублей в месяц.
Другие факторы, влияющие на зарплату:
- опыт — как правило, чем больше лет инженер в профессии, тем больше он может заработать;
- навыки — специалисты с востребованными навыками (машинное обучение, облачные вычисления, большие данные) могут получать более высокую зарплату;
- работодатель — инженеры в крупных корпорациях и IT-гигантах, как правило, получают больше, чем в небольших.
По мере того, как организации продолжают развивать свою IT-инфраструктуру, полагаться на большие объемы информации для принятия решений, спрос на Data Engineers будет только расти. Те, кто обладает необходимыми умениями, могут рассчитывать на высокую зарплату и перспективную карьеру — как в России, так и за рубежом.
Возможность для карьерного роста
У дата-инженеров есть несколько основных направлений для карьерного роста.
- Переход на руководящие должности. По мере того как специалисты становятся более опытными, они могут перейти на руководящие должности — руководитель отдела инженеров или директор по работе с данными. На этих позициях они будут отвечать за общую стратегию работы с датасетами компаний, а также за управление командой инженеров, возможно — заниматься менторской деятельностью.
- Специализация в определенных отраслях или областях знаний. Data Engineers могут специализироваться в узких сферах, таких как здравоохранение, финансы или розничная торговля. Можно совершенствоваться в определенных теоретических сферах — например, машинное обучение или облачные вычисления. Специализация делает инженеров более ценными для потенциальных работодателей, повышая тем самым их потенциал заработка.
- Создание собственного бизнеса. Некоторые специалисты решают начать свое дело. Они могут создать консалтинговую фирму по обработке датасетов для других компаний. Еще один вариант — разработка собственного программного продукта, использующего технологии обработки big data.
Приведем примеры должностей, на которые может претендовать специалист по работе с big data, и перечислим их обязанности.
Старший дата-инженер:
- руководит командами инженеров в разработке и внедрении архитектур управления данными;
- консультирует по техническим стратегиям, дает рекомендации по обработке big data.
Руководитель отдела данных:
- отвечает за общую стратегию, а также за управление данными в организации;
- сотрудничает с заинтересованными сторонами для выявления требований к информации, обеспечения ее соответствия бизнес-целям.
Глава отдела аналитики:
- возглавляет команду дата-аналитиков, отвечающую за извлечение информации, а также за получение ценных сведений из имеющихся датасетов;
- разрабатывает, реализует стратегии дата-аналитики для поддержки процесса принятия решений.
Архитектор данных:
- проектирует, разрабатывает и поддерживает архитектуру хранилищ, обеспечивающих эффективное управление и доступ к информации;
- обеспечивает соответствие архитектур нормативным требованиям.
Ведущий инженер по машинному обучению:
- занимается разработкой, развертыванием моделей машинного обучения для решения сложных проблем;
- тесно сотрудничает с командами ученых-исследователей для внедрения и масштабирования моделей машинного обучения.
Где учиться на Data Engineer
Перечислим, где можно выучиться на инженера данных.
- Высшие учебные заведения: многие технические вузы предлагают программы бакалавриата или магистратуры в области инженерии данных либо смежных областях, таких как информатика, статистика, математика.
- Онлайн-курсы: онлайн-платформы (Coursera, edX, Udemy) предлагают специализации или сертификационные программы по инженерии данных. Эти курсы сочетают гибкость с возможностью учиться в удобное время.
- Тренинги, предлагаемые частными компаниями, могут предоставить краткое интенсивное обучение по дата-инженерии. Они часто сосредоточены на практических навыках, на подготовке к сертификации.
- Самостоятельное обучение: дата-инженером можно стать и самостоятельно, изучая книги, статьи, документацию. Однако этот путь требует самодисциплины в сочетании с сильной мотивацией.
- Сертификаты, такие как AWS Certified Data Engineer или Cloudera Certified Data Engineer, могут продемонстрировать квалификацию специалиста работодателям.
Выбор программы обучения зависит от целей, уровня квалификации, доступных ресурсов.
Дополнительные советы начинающим специалистам и тем, кто хочет учиться:
- ищите программы, которые включают практический опыт, — например, проекты с реальными данными;
- участвуйте в профессиональных сообществах, посещайте отраслевые мероприятия;
- постройте портфолио с проектами, демонстрирующими ваши навыки;
- следите за новыми тенденциями и технологиями в выбранной сфере.
Список материалов, полезных для будущих инженеров данных
Книги:
- Барбара Оакли. Думай, как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее
- Адитья Бхаргава «Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих»;
- Роберт А. Доннелли «Статистика. Шаг за шагом»;
- Лучано Рамальо «Python. К вершинам мастерства»;
- Майкл Хейдт «Изучаем Pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python»;
- Бен Форта «Освой SQL за 10 минут».
Курсы по инженерии данных на онлайн-площадках:
- Coursera,
- edX,
- Udemy,
- Dataquest,
- Google Cloud Training.
Блоги и статьи для дата-инженеров:
- блог Google Cloud,
- блог AWS,
- блог Cloudera,
- блог Data Engineering Weekly,
- блог Medium для инженеров по данным.
Документация к программам, сервисам:
- Apache Hadoop,
- Apache Spark,
- Apache Kafka,
- MySQL,
- MongoDB.
Инструменты и технологии:
- языки программирования —Java, Python, Scala;
- фреймворки big data — Hadoop, Spark, Flink;
- СУБД: MySQL, MongoDB, Cassandra;
- инструменты облачных вычислений — AWS, Azure, GCP;
- инструменты машинного обучения — TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
Изучение этих материалов поможет начинающим IT-специалистам развить необходимые знания и навыки, чтобы стать инженером данных.
Плюсы и минусы профессии
Преимущества профессии:
- высокий спрос и конкурентоспособные зарплаты — дата-инженеры востребованы в IT и смежных сферах;
- возможности для карьерного роста — руководящие должности, менторство, собственный бизнес, научные исследования;
- удовлетворение от работы — для тех, кто любит решать сложные задачи и работать с большими объемами информации, профессия Data Engineer может оказаться весьма подходящей;
- востребованность в разных отраслях, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю, высокие технологии;
- возможности для обучения и развития — профессия Data Engineer постоянно развивается, появляются новые технологии, методы. Это создает возможности для непрерывного обучения, для профессионального роста.
Недостатки профессии:
- стрессовая рабочая среда — дата-инженеры часто работают в условиях жестких сроков, высокого давления, особенно когда необходимо решать срочные проблемы;
- высокий порог вхождения — работа требует значительного уровня образования и опыта работы с big data;
- необходимость постоянно учиться, чтобы идти в ногу с новыми технологиями;
- большая ответственность за анализ конфиденциальной информации — ошибки могут иметь серьезные последствия;
- нехватка специалистов — высокий спрос привел к нехватке специалистов на рынке, потому занятость в этой сфере может привести к длительным рабочим сменам.
Профессия Data Engineer останется востребованной в ближайшие годы. Конечно, она требует хорошей подготовки, постоянного обучения, готовности работать в стрессовых условиях, но в обмен вы получите достойную зарплату в сочетании с возможностью постоянно совершенствовать свои навыки.