Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati
introduzione
Primo, Siamo circondati da dati su base giornaliera. Ci mostra che Ingegneria del software Si desidera che una categoria aggiuntiva disponga dell'ingegneria dei dati, che è utile su molte piattaforme in tempo reale come archiviazione dei dati, trasporto, eccetera.
In questo articolo, Impareremo concetti come
- Il ruolo dell'ingegneria dei dati
- Responsabilità dei Data Engineer
- Competenze di ingegneria dei dati
- Altri campi correlati all'ingegneria dei dati
Il ruolo dell'ingegneria dei dati:
L'ingegneria dei dati è il campo associato all'analisi e alle attività di ottenimento e archiviazione di dati da altre fonti. Dopo, Elaborare tali dati e trasformarli in dati puliti che verranno utilizzati in altri processi, come visualizzazioni di dati, Analisi aziendale, Soluzioni per la scienza dei dati, eccetera.
L'ingegneria dei dati si converte Scienza dei dati Più produttivo. Se tale campo non esiste, Dovremo dedicare più tempo alla preparazione Analisi dei dati per risolvere problemi aziendali complessi. Perciò, L'ingegneria dei dati richiede una comprensione completa delle tecnologie, Strumenti ed esecuzione più rapida di set di dati complessi con affidabilità.
L'obiettivo dell'ingegneria dei dati è fornire un flusso di dati standard organizzato per abilitare modelli basati sui dati, ad esempio Modelli ML, Analisi dei dati. Il flusso di dati sopra menzionato può passare attraverso più organizzazioni e team. Per ottenere il flusso di dati, Usiamo il metodo chiamato Pipeline di dati. È il sistema che dispone di programmi indipendenti che eseguono diverse operazioni sui dati memorizzati.
L'ingegneria dei dati è responsabile della progettazione, manutenzione, Supporto per l'estensione e la creazione di pipeline di dati. Molti team di data engineering stanno costruendo piattaforme di dati. Muchas organizaciones no pueden administrar con una sola canalización para guardar datos en una Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti.... SQL. Perciò, Hanno molte attrezzature con vari tipi di tecniche per accedere ai dati.
Responsabilità dei Data Engineer:
Ingegnere dei dati è una persona tecnica responsabile dell'architettura, Costruzione, Collaudo e manutenzione del sistema dati. Sono responsabili della ricerca di tendenze recenti nei set di dati e della creazione di algoritmi efficienti per rendere i dati più utili. Hanno bisogno delle competenze necessarie come la programmazione, Matematica e Informatica, Esperienza e anche soft skills per comunicare le tendenze dei dati che aiutano la crescita del business.
Alcune delle principali responsabilità sono::
- Ottenere i set di dati necessari per l'istruzione del problema
- Sviluppare, Costruire e gestire architetture
- Allinea l'architettura ai requisiti aziendali
- Sviluppare il processo del set di dati
- Utilizzo di linguaggi e strumenti di programmazione per l'esecuzione di set di dati.
- Trova il metodo per migliorare l'affidabilità e l'efficienza dei dati
- Utilizzo di set di dati di grandi dimensioni per risolvere i problemi aziendali
- Importazione di metodi statistici e di machine learning
- Ha reso predittivi e prescrittivi i modelli di machine learning
- Usa i dati di cui hai bisogno per preparare le attività che verranno automatizzate
- Fornire i risultati agli stakeholder in base all'analisi eseguita.
I diversi tipi di approcci adottati dai data engineer sono:
Flusso di dati:
Abbiamo bisogno di ottenere dati di input sotto forma di Dati XML, Batch di video aggiornati ogni ora, Lotti settimanali di immagini taggate, eccetera. Gli ingegneri dei dati consumano i dati, Progettano un modello in grado di prendere i dati da varie fonti, convertirli e archiviarli.
NormalizzazioneLa normalización es un proceso fundamental en diversas disciplinas, que busca establecer estándares y criterios uniformes para mejorar la calidad y la eficiencia. En contextos como la ingeniería, la educación y la administración, la normalización facilita la comparación, la interoperabilidad y la comprensión mutua. Al implementar normas, se promueve la cohesión y se optimizan recursos, lo que contribuye al desarrollo sostenible y a la mejora continua de los procesos.... y modelado de datos:
La normalizzazione dei dati comporta attività che rendono tali dati più convenienti per i clienti. Include processi come la pulizia dei dati, Deduplicare e personalizzare i dati in base a un modello di dati specifico. I data engineer archiviano i dati normalizzati in un database relazionale o in un data warehouse. La normalizzazione e la modellazione dei dati fanno parte della fase di trasformazione di ETL(estratto, trasformare, portare) Cornamusa. Un altro modo per trasformare il metodo è la pulizia dei dati.
Pulizia dei dati:
La pulizia dei dati è il processo di correzione o eliminazione di dati errati, corrotto, formattato in modo errato, duplicati o incompleti all'interno del set di dati. Se combiniamo molti set di dati, Ci sono un sacco di problemi come Raddoppio, Etichettatura errata, Risultati errati, Prodotti inaffidabili.
In questo metodo, Rimuoviamo i duplicati o le osservazioni irrilevanti, Risolti errori strutturali, Filtriamo i valori anomali indesiderati, Gestiamo i dati mancanti e alla fine ci diamo il set di dati effettivo senza alcun valore nullo.
accessibilità dei dati:
Si tratta di una delle importanti responsabilità della Lato client Team di ingegneria dei dati. Per accessibilità dei dati si intende la capacità dell'utente di accedere o recuperare i dati archiviati in un database o in un altro repository.
Competenze di ingegneria dei dati:
Le competenze di ingegneria dei dati sono per lo più le stesse delle competenze necessarie per l'ingegneria del software. In questa sezione, Esamineremo abilità importanti come:
1. Linguaggi di programmazione
2. Banche dati
3. Ingegneria del cloud
Linguaggi di programmazione:
I data engineer devono avere una conoscenza di base dei concetti di progettazione come Strutture dati e algoritmie programmazione orientata agli oggetti. Il linguaggio di programmazione più popolare utilizzato per l'ingegneria dei dati è Python. È anche ampiamente utilizzato dall'apprendimento automatico e Intelligenza artificiale attrezzatura. Scala è anche un linguaggio popolare come Python, che è un linguaggio funzionale che gira sul Macchina virtuale Java (JVM).
Banche dati:
Se abbiamo più dati da usare, Abbiamo bisogno di alcuni database in grado di archiviare tali dati in un magazzino. Tecnologie di database più comunemente utilizzate, Che cosa SQL e NoSQL. I database SQL appartengono alla categoria dei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS). I database NoSQL sono database in grado di archiviare dati non relazionali, come archivi di documenti in MongoDB, I database grafici sono memorizzati in Neo4j, e così via.
Ingegneria del cloud:
In questa tecnica, Usiamo un metodo per avere segmenti separati di una pipeline in esecuzione su server separati creati da un messaggio come Apache KafkaApache Kafka es una plataforma de mensajería distribuida diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real. Desarrollada originalmente por LinkedIn, ofrece alta disponibilidad y escalabilidad, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren procesamiento de grandes volúmenes de datos. Kafka permite a los desarrolladores publicar, suscribirse y almacenar registros de eventos, facilitando la integración de sistemas y la analítica en tiempo real..... Questi sistemi hanno bisogno di molti server e i team distribuiti in genere hanno bisogno di accedere frequentemente ai dati. Ci sono tanti fornitori di cloud privato quanti sono AWS(Servizi Web Amazon), Microsoft Azure, e Google Cloud quali sono gli strumenti più diffusi per la creazione e lo sviluppo di sistemi distribuiti.
Altri campi correlati all'ingegneria dei dati:
Ci sono alcuni dei campi che sono strettamente correlati all'ingegneria dei dati come segue:
1) Scienza dei dati:
La scienza dei dati è il sottoinsieme dell'ingegneria dei dati in cui i data scientist ricavano informazioni da vari set di dati, mentre gli ingegneri dei dati creano programmi riutilizzabili utilizzando tecniche di ingegneria del software. I data scientist utilizzano Statistiche, algoritmi di apprendimento automatico, Chiodo oh R per esplorare dati efficienti che saranno riutilizzabili, Estensivo.
2) Ingegneria dell'apprendimento automatico:
L'ingegneria dell'apprendimento automatico è il campo di utilizzo Ingegneria del software tecniche e approfondimenti analitici di data science e creare un nuovo modello di machine learning efficiente utile agli utenti o ai consumatori del prodotto. Ad esempio, un Ingegnere ML È possibile sviluppare un nuovo algoritmo di raccomandazione per il prodotto di un'azienda, mentre un data engineer fornisce i dati utilizzati per addestrare e testare l'algoritmo creato dall'ingegnere ML.
3) Business intelligence:
La business intelligence è il processo attraverso il quale le aziende utilizzano strategie e tecnologie per analizzare i dati con l'obiettivo di migliorare Processo decisionale e fornire un vantaggio competitivo. La scienza dei dati si concentra sulla creazione di previsione e previsioni future, mentre la business intelligence si concentra sul fornire informazioni sullo stato attuale dell'azienda. Questi team si sono affidati a ingegneri dei dati per creare alcuni strumenti che consentissero loro di analizzare e riportare i dati rilevanti.
Stipendio dell'ingegnere dei dati:
Questo percorso di carriera ci dà il più grande vantaggio. Lo stipendio medio di Ruoli di Data Engineering Entra $ 65,000 e $ 135,000 E dipende anche dal tuo titolo di studio, Certificazioni professionali, Esperienza (in anni) nel settore pertinente, Competenze aggiuntive, eccetera.
Lo stipendio annuo per alcune delle posizioni più alte, secondo il Bureau of Labor Statistics in 2019, In modo che:
1. Amministratore del database: 93.750 dollari
2. Architetti di reti informatiche: 112.690 dollari
3. Ricercatori informatici – $ 112,840
Secondo Porta di vetro, Lo stipendio base stimato per gli ingegneri dei dati in 2020 era da $ 102,864 all'anno.
Secondo quanto riportato da Indeed.com, I data engineer possono guadagnare fino a $ 129,415 all'anno con un eventuale bonus aggiuntivo di $ 5,000.
Ecco che arriva la magia della libreria Python chiamata 2021, Lo stipendio medio di un ingegnere dei dati negli Stati Uniti. UU. Cadere tra $ 90,000 e $ 126,133.
conclusione:
Ora, Puoi farti un'idea di alcuni concetti e dell'importanza dell'ingegneria dei dati in scenari reali. Questo campo è più adatto a quelle persone che hanno un interesse o un background accademico nei campi dell'informatica e della tecnologia. Spero che tu sia entusiasta del blog. Sei affascinato dall'ingegneria dei dati?? Fateci sapere cosa ne pensate nei commenti!
Grazie per aver letto il mio articolo!
Circa l'autore:
Vikram Rajkumar – Attualmente sto conseguendo la laurea in Ingegneria (ESSERE) in Ingegneria Elettronica e delle Comunicazioni presso lo Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore. He realizado proyectos y pasantías en el dominio de la ciencia de datos y la analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... empresarial y también me he interesado en el análisis de datos, Visualizzazioni dei dati.
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