Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données
introduction
En premier lieu, nous sommes entourés de données au jour le jour. nous montre que Ingénierie du logiciel vous voulez une catégorie supplémentaire pour avoir l'ingénierie des données, ce qui est utile sur de nombreuses plates-formes en temps réel comme entrepôt de données, transport, etc.
Dans cet article, nous apprendrons des concepts comme
- Le rôle de l'ingénierie des données
- Responsabilités de l'ingénieur de données
- Compétences en ingénierie des données
- Autres domaines liés à l'ingénierie des données
Le rôle de l'ingénierie des données:
L'ingénierie des données est le domaine associé à l'analyse et aux tâches pour obtenir et stocker des données provenant d'autres sources.. Alors, traiter ces données et les convertir en données propres à utiliser dans d'autres processus, en tant que visualisations de données, Analyse commerciale, solutions de science des données, etc.
L'ingénierie des données convertit Science des données Plus productif. S'il n'y a pas un tel champ, nous devrons passer plus de temps à préparer l'analyse des données pour résoudre des problèmes commerciaux complexes. Donc, l'ingénierie des données nécessite une compréhension complète des technologies, les outils les plus rapides et l'exécution d'ensembles de données complexes avec fiabilité.
L'objectif de l'ingénierie des données est de fournir un flux de données standard organisé pour permettre des modèles basés sur les données tels que modèles ML, l'analyse des données. Le flux de données susmentionné peut transiter par plusieurs organisations et équipes. Pour obtenir le flux de données, nous utilisons la méthode appelée pipeline de données. C'est le système qui a des programmes indépendants qui effectuent diverses opérations sur les données stockées.
L'ingénierie des données est responsable de la conception, maintenance, extension et prise en charge de la construction de pipelines de données. De nombreuses équipes d'ingénierie des données créent des plateformes de données. De nombreuses organisations ne peuvent pas gérer avec un seul pipeline pour enregistrer des données dans une base de données SQL. Donc, avoir de nombreuses équipes avec différents types de techniques pour accéder aux données.
Responsabilités de l'ingénieur de données:
Ingénieur de données est une personne technique responsable de l'architecture, la construction, test et maintenance du système de données. Ils sont chargés de trouver les tendances récentes dans les ensembles de données et de créer des algorithmes efficaces pour rendre les données plus utiles.. Ils ont besoin des compétences nécessaires comme la programmation, maths et informatique, expérience et également des compétences générales pour communiquer les tendances des données qui aident la croissance de l'entreprise.
Certaines des principales responsabilités sont:
- Obtenir les ensembles de données requis pour l'énoncé du problème
- Développer, construire et maintenir des architectures
- Aligner l'architecture avec les exigences de l'entreprise
- Développer le processus de jeu de données
- Utilisation de langages de programmation et d'outils pour exécuter des ensembles de données.
- Trouver la méthode pour améliorer la fiabilité et l'efficacité des données
- Utiliser de grands ensembles de données pour résoudre des problèmes commerciaux
- Importer des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique
- Des modèles d'apprentissage automatique rendus prédictifs et prescriptifs
- Utiliser les données nécessaires pour préparer les tâches à automatiser
- Fournir les résultats aux parties prenantes sur la base de l'analyse qui a été effectuée.
Les différents types d'approches adoptées par les ingénieurs de données sont:
Flux de données:
Nous devons obtenir des données d'entrée sous la forme de Données XML, des lots de vidéos mis à jour toutes les heures, lots hebdomadaires d'images taguées, etc. Les ingénieurs de données consomment des données, concevoir un modèle qui peut prendre ces données de diverses sources, les convertir et les stocker.
Normalisation et modélisation des données:
La normalisation des données implique des tâches qui rendent ces données plus pratiques pour les clients. Inclut des processus comme le nettoyage des données, supprimer les doublons et adapter les données à un modèle de données spécifique. Les ingénieurs de données stockent des données normalisées dans une base de données relationnelle ou un entrepôt de données. La normalisation et la modélisation des données font partie de l'étape de transformation de ETL(Extraire, transformer, charge) tuyaux. Une autre façon de transformer la méthode est le nettoyage des données.
Nettoyage des données:
Le nettoyage des données est le processus de correction ou de suppression des données incorrectes, corrompu, mal formaté, doublons ou incomplets dans l'ensemble de données. Si nous combinons de nombreux ensembles de données, il y a beaucoup de problèmes comme doubler, étiquetage erroné, mauvais résultats, produits peu fiables.
Dans cette méthode, nous éliminons les doublons ou les observations non pertinentes, nous corrigeons les erreurs structurelles, nous filtrons les valeurs aberrantes indésirables, nous gérons les données manquantes et nous donnons enfin l'ensemble de données effectif sans aucune valeur nulle.
Accessibilité des données:
C'est l'une des responsabilités importantes du côté client équipe d'ingénierie des données. L'accessibilité des données désigne la capacité de l'utilisateur à accéder ou à récupérer des données stockées dans une base de données ou un autre référentiel.
Compétences en ingénierie des données:
Les compétences en ingénierie des données sont pour la plupart les mêmes que les compétences requises pour l'ingénierie logicielle. Dans cette section, nous verrons des compétences importantes comme:
1. Langages de programmation
2. Base de données
3. Ingénierie cloud
Langages de programmation:
Les ingénieurs de données doivent avoir une compréhension de base des concepts de conception tels que Structures de données Oui algorithmeset programmation orientée objet. Le langage de programmation le plus populaire utilisé pour l'ingénierie des données est Python. Il est également largement utilisé par l'apprentissage automatique et Intelligence artificielle équipement. Scala c'est aussi un langage populaire comme python, qui est un langage fonctionnel qui s'exécute sur le Machine virtuelle Java (JVM).
Base de données:
Si nous avons plus de données à utiliser, nous avons besoin de bases de données qui peuvent stocker ces données dans un entrepôt. Technologies de base de données les plus utilisées, Quoi SQL Oui NoSQL. Les bases de données SQL appartiennent à la catégorie des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Les bases de données NoSQL sont des bases de données qui peuvent stocker des données non relationnelles, comme magasins de documents dans MongoDB, les bases de données graphiques sont stockées dans Neo4j, etc.
Ingénierie cloud:
Dans cette technique, nous utilisons une méthode pour avoir des segments indépendants d'un pipeline s'exécutant sur des serveurs séparés créés par un message comme Apache Kafka. Ces systèmes nécessitent de nombreux serveurs et les équipes réparties ont généralement besoin d'accéder fréquemment aux données.. Il existe autant de fournisseurs de cloud privé que AWS(Services Web Amazon), Microsoft Azure, Oui Google Cloud qui sont les outils les plus populaires pour construire et développer des systèmes distribués.
Autres domaines liés à l'ingénierie des données:
Certains des domaines sont étroitement liés à l'ingénierie des données comme suit:
1) Science des données:
La science des données est le sous-ensemble du domaine de l'ingénierie des données dans lequel les scientifiques des données obtiennent des informations à partir de divers ensembles de données., tandis que les ingénieurs de données créent des programmes réutilisables à l'aide de techniques de génie logiciel. Les data scientists utilisent Statistiques, algorithmes d'apprentissage automatique, Piton O R langage pour explorer des données efficaces qui seront réutilisables, extensif.
2) Ingénierie de l'apprentissage automatique:
L'ingénierie de l'apprentissage automatique est le domaine d'utilisation Ingénierie du logiciel compétences et connaissances analytiques en science des données et créer un nouveau modèle d'apprentissage automatique efficace qui est utile aux utilisateurs ou aux consommateurs du produit. Par exemple, un Ingénieur ML peut développer un nouvel algorithme de recommandation pour le produit d'une entreprise, tandis qu'un ingénieur de données fournit les données utilisées pour former et tester l'algorithme créé par l'ingénieur ML.
3) L'intelligence d'entreprise:
L'intelligence d'affaires est le processus par lequel les entreprises utilisent des stratégies et des technologies pour analyser les données afin d'améliorer Prise de décisions et offre un avantage concurrentiel. La science des données se concentre sur la réalisation prévision et prévisions futures, tandis que l'intelligence d'affaires se concentre sur la fourniture d'un aperçu de l'état actuel de l'entreprise. Ces équipes se sont appuyées sur des ingénieurs de données pour créer des outils qui leur ont permis d'analyser et de rapporter des données pertinentes..
Salaire de Data Engineer:
Cette carrière professionnelle nous donne le plus grand avantage. Le salaire moyen de rôles d'ingénierie des données Entrez $ 65,000 Oui $ 135,000 et cela dépend aussi de vos diplômes, certifications professionnelles, vivre (dans des années) dans le domaine concerné, des compétences supplementaires, etc.
Le salaire annuel pour certains des postes les plus élevés, selon le Bureau of Labor Statistics en 2019, de manière que:
1. Administrateur de base de données: 93.750 Dollars
2. Architectes de réseaux informatiques: 112.690 Dollars
3. Chercheurs en informatique – $ 112,840
Selon Porte en verre, le salaire de base estimé pour les ingénieurs de données dans 2020 il était de $ 102,864 par an.
Tel que rapporté par Indeed.com, les ingénieurs de données peuvent gagner jusqu'à $ 129,415 par an avec un éventuel bonus supplémentaire de $ 5,000.
A partir d'avril 2021, le salaire moyen d'un ingénieur de données aux États-Unis. UU. Tombe entre $ 90,000 Oui $ 126,133.
conclusion:
À présent, vous pouvez vous faire une idée de certains concepts et de l'importance de l'ingénierie des données dans des scénarios du monde réel. Ce domaine est le mieux adapté pour ceux qui ont un intérêt ou une formation académique dans les domaines de l'informatique et de la technologie. J'espère que le blog vous passionne. Êtes-vous fasciné par l'ingénierie des données? Faites-nous part de vos réflexions dans les commentaires !!
Merci d'avoir lu mon article!
A propos de l'auteur:
Vikram Rajkumar – Je poursuis actuellement mon baccalauréat en génie (ÊTRE) en génie électronique et des communications du Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore. J'ai réalisé des projets et des stages dans le domaine de la science des données et de l'analyse commerciale et je me suis également intéressé à l'analyse de données, visualisations de données.
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