Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon
Einführung
Zuerst, wir sind tagtäglich von daten umgeben. Zeigt uns das Softwareentwicklung Sie möchten, dass eine zusätzliche Kategorie Data Engineering hat, was auf vielen Echtzeitplattformen als Data Warehousing nützlich ist, Transport, etc.
In diesem Artikel, wir lernen Konzepte wie
- Die Rolle des Data Engineering
- Verantwortlichkeiten des Dateningenieurs
- Kenntnisse im Bereich Datentechnik
- Andere Bereiche im Zusammenhang mit Data Engineering
Die Rolle des Data Engineering:
Data Engineering ist das Feld, das mit Analysen und Aufgaben verbunden ist, um Daten aus anderen Quellen zu erhalten und zu speichern.. Später, diese Daten verarbeiten und in saubere Daten umwandeln, die in anderen Prozessen verwendet werden können, als Datenvisualisierungen, Wirtschaftsanalyse, Data Science-Lösungen, etc.
Data Engineering konvertiert Datenwissenschaft Produktiver. Wenn es kein solches Feld gibt, wir werden mehr Zeit mit der Vorbereitung verbringen müssen Datenanalyse um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Deswegen, Data Engineering erfordert ein umfassendes Verständnis von Technologien, die schnellsten Tools und Ausführung komplexer Datensätze mit Zuverlässigkeit.
Das Ziel des Data Engineering ist es, einen organisierten Standard-Datenfluss bereitzustellen, um datengesteuerte Modelle zu ermöglichen, wie z ML-Modelle, Datenanalyse. Der oben genannte Datenfluss kann mehrere Organisationen und Teams durchlaufen. Um den Datenfluss zu erreichen, Wir verwenden die Methode namens Datenpipeline. Es ist das System, das über unabhängige Programme verfügt, die verschiedene Operationen an den gespeicherten Daten ausführen.
Data Engineering ist für das Design verantwortlich, Wartung, Erweiterung und Build-Unterstützung von Datenpipelines. Viele Data-Engineering-Teams erstellen Datenplattformen. Viele Organisationen können nicht mit einer einzigen Pipeline auskommen, um Daten in einer SQL-Datenbank zu speichern. Deswegen, haben viele Teams mit verschiedenen Arten von Techniken, um auf die Daten zuzugreifen.
Verantwortlichkeiten des Dateningenieurs:
Dateningenieur ist technischer Verantwortlicher für Architektur, Konstruktion, Prüfung und Wartung von Datensystemen. Sie sind dafür verantwortlich, aktuelle Trends in Datensätzen zu finden und effiziente Algorithmen zu entwickeln, um die Daten nützlicher zu machen.. Sie brauchen die notwendigen Fähigkeiten wie Programmieren, Mathe und Computer, Erfahrung und auch Soft Skills, um Datentrends zu kommunizieren, die das Geschäftswachstum unterstützen.
Einige der wichtigsten Aufgaben sind:
- Holen Sie sich die für die Problemstellung erforderlichen Datensätze
- Entwickeln, Architekturen erstellen und pflegen
- Architektur an Geschäftsanforderungen ausrichten
- Entwickeln Sie den Datensatzprozess
- Einsatz von Programmiersprachen und Tools zur Ausführung von Datensätzen.
- Finden Sie die Methode zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit und -effizienz
- Verwenden Sie große Datensätze, um Geschäftsprobleme zu lösen
- Statistische und maschinelle Lernmethoden importieren
- Modelle für maschinelles Lernen prädiktiv und präskriptiv gemacht
- Verwenden Sie die erforderlichen Daten, um zu automatisierende Aufgaben vorzubereiten
- Liefern Sie den Stakeholdern die Ergebnisse basierend auf der durchgeführten Analyse.
Die verschiedenen Ansätze von Data Engineers sind:
Datenfluss:
Wir müssen Eingabedaten in Form von . bekommen XML-Daten, jede Stunde aktualisierte Videos, wöchentliche Stapel von markierten Bildern, etc. Dateningenieure verbrauchen Daten, Entwerfen Sie ein Modell, das diese Daten aus verschiedenen Quellen beziehen kann, konvertieren und speichern.
Normalisierung und Datenmodellierung:
Die Datennormalisierung umfasst Aufgaben, die diese Daten für Kunden bequemer machen. Beinhaltet Prozesse wie das Bereinigen der Daten, Entfernen Sie Duplikate und passen Sie Daten an ein bestimmtes Datenmodell an. Dateningenieure speichern normalisierte Daten in einer relationalen Datenbank oder einem Data Warehouse. Normalisierung und Datenmodellierung sind Teil des Transformationsschritts von ETL(Extrakt, Umformen, Belastung) Rohrleitungen. Eine andere Möglichkeit, die Methode zu transformieren, ist die Datenbereinigung.
Datenbereinigung:
Datenbereinigung ist der Prozess des Korrigierens oder Entfernens falscher Daten, korrupt, falsch formatiert, Duplikate oder unvollständig im Datensatz. Wenn wir viele Datensätze kombinieren, es gibt viele probleme wie Verdoppelung, falsche Beschriftung, falsche Ergebnisse, unzuverlässige Produkte.
Bei dieser Methode, Wir beseitigen Duplikate oder irrelevante Beobachtungen, wir korrigieren baufehler, wir filtern unerwünschte Ausreißer heraus, wir behandeln die fehlenden Daten und geben uns schließlich den effektiven Datensatz ohne Nullwert.
Datenzugänglichkeit:
Es ist eine der wichtigsten Aufgaben der Kundenseite Datentechnik-Team. Datenzugänglichkeit bedeutet die Fähigkeit des Benutzers, auf in einer Datenbank oder einem anderen Repository gespeicherte Daten zuzugreifen oder diese abzurufen.
Kenntnisse im Bereich Datentechnik:
Data-Engineering-Kenntnisse sind meist die gleichen wie die für Software-Engineering erforderlichen Fähigkeiten. In diesem Abschnitt, Wir werden wichtige Fähigkeiten sehen wie:
1. Programmiersprachen
2. Datenbanken
3. Cloud-Engineering
Programmiersprachen:
Dateningenieure müssen über ein grundlegendes Verständnis von Designkonzepten verfügen, wie z Datenstrukturen Ja Algorithmenund objektorientierte Programmierung. Die beliebteste Programmiersprache für das Data Engineering ist Python. Es wird auch häufig von maschinellem Lernen verwendet und Künstliche Intelligenz Ausrüstung. Scala es ist auch eine beliebte Sprache wie Python, das ist eine funktionale Sprache, die auf dem läuft Java virtuelle Maschine (JVM).
Datenbanken:
Wenn wir mehr Daten zur Verwendung haben, wir brauchen einige Datenbanken, die diese Daten in einem Warehouse speichern können. Am häufigsten verwendete Datenbanktechnologien, Was SQL Ja NoSQL. SQL-Datenbanken gehören zur Kategorie der relationalen Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS). NoSQL-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht relationale Daten speichern können, als Dokumentenspeicher in MongoDB, Grafikdatenbanken werden gespeichert in Neo4j, und so weiter.
Cloud-Engineering:
Bei dieser Technik, Wir verwenden eine Methode, um unabhängige Segmente einer Pipeline auf separaten Servern laufen zu lassen, die durch eine Nachricht wie . erstellt werden Apache Kafka. Diese Systeme erfordern viele Server und verteilte Teams müssen im Allgemeinen häufig auf Daten zugreifen.. Es gibt so viele private Cloud-Anbieter wie AWS(Amazon-Webdienste), Microsoft Azure, Ja Google Cloud das sind die beliebtesten Tools zum Erstellen und Entwickeln verteilter Systeme.
Andere Bereiche im Zusammenhang mit Data Engineering:
Es gibt einige der Felder, die eng mit Data Engineering verbunden sind::
1) Datenwissenschaft:
Data Science ist das Teilgebiet des Data Engineering, in dem Data Scientists Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen gewinnen, während Dateningenieure mit Software-Engineering-Techniken wiederverwendbare Programme erstellen. Datenwissenschaftler verwenden Statistiken, Algorithmen für maschinelles Lernen, Felshaken Ö R Sprache, um effiziente Daten zu untersuchen, die wiederverwendbar sind, umfangreich.
2) Maschinelles Lernen-Engineering:
Machine Learning Engineering ist das Einsatzgebiet Softwareentwicklung analytische Data-Science-Fähigkeiten und -Einblicke und erstellen ein neues effizientes Modell für maschinelles Lernen, das für Benutzer oder Verbraucher des Produkts nützlich ist. Zum Beispiel, ein ML-Ingenieur kann einen neuen Empfehlungsalgorithmus für das Produkt eines Unternehmens entwickeln, während ein Dateningenieur die Daten bereitstellt, die zum Trainieren und Testen des vom ML-Ingenieur erstellten Algorithmus verwendet werden.
3) Business Intelligence:
Business Intelligence ist der Prozess, bei dem Unternehmen Strategien und Technologien verwenden, um Daten zu analysieren, um sich zu verbessern Entscheidungen fällen und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil. Data Science konzentriert sich auf das Tun Vorhersage und Zukunftsprognosen, während sich Business Intelligence darauf konzentriert, Einblicke in den aktuellen Stand des Geschäfts zu geben. Diese Teams verließen sich auf Dateningenieure, um einige Tools zu entwickeln, mit denen sie relevante Daten analysieren und melden konnten..
Gehalt für Data Engineer:
Diese berufliche Karriere verschafft uns den größten Vorteil. Das durchschnittliche Gehalt von Data Engineering-Rollen Komm herein $ 65,000 Ja $ 135,000 und es kommt auch auf deinen schulabschluss an, professionelle Zertifizierungen, Erfahrung (in Jahren) im entsprechenden Feld, Zusätzliche Fähigkeiten, etc.
Das Jahresgehalt für einige der höchsten Positionen, nach dem Bureau of Labor Statistics in 2019, so dass:
1. Datenbankadministrator: 93.750 Dollar
2. Computernetzwerkarchitekten: 112.690 Dollar
3. Wissenschaftler der Informatik – $ 112,840
Entsprechend Glastür, das geschätzte Grundgehalt für Data Engineers in 2020 es war von $ 102,864 Jahr.
Wie von Indeed.com berichtet, Dateningenieure können bis zu . verdienen $ 129,415 pro Jahr mit einem möglichen zusätzlichen Bonus von $ 5,000.
Ab April 2021, das durchschnittliche Gehalt eines Dateningenieurs in den USA. UU. Fällt zwischen $ 90,000 Ja $ 126,133.
Fazit:
Jetzt, Sie können sich ein Bild von einigen Konzepten und der Bedeutung von Data Engineering in realen Szenarien machen. Dieses Feld eignet sich am besten für diejenigen, die ein Interesse oder einen akademischen Hintergrund in den Bereichen Informatik und Technologie haben. Ich hoffe, Sie sind begeistert von dem Blog. Sie sind fasziniert von Data Engineering? Teile uns deine Meinung in den Kommentaren mit!!
Danke, dass du meinen Artikel gelesen hast!
Über den Autor:
Vikram Rajkumar – Ich studiere derzeit meinen Bachelor of Engineering (SEIN) in Elektro- und Kommunikationstechnik vom Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore. Ich habe Projekte und Praktika im Bereich Data Science und Business Analytics durchgeführt und mich auch für Datenanalyse interessiert, Datenvisualisierungen.
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