Обучение специальности Data Engineer с нуля до профессионала

Фильтры
Цена
От
До
Уровень
Сертификат
Дата начала
Не раньше
Не позднее
Длительность
Показывать сначала
Ближайшие Дешевые Короткие
Cначала
Ближайшие

Что такое профессия Data Engineer


Сбор и обработка данных требуется во многих категориях деятельности. Это предприятия, бизнес, наука, коммерция и многое другое. Все, что делается в этом мире, напрямую связанно с числовыми данными.

Статистические данные позволяют оптимизировать результат и выявить недочеты в работе. Управление данными позволит:

  • поднять продажи;
  • увеличить продуктивность;
  • разработать логистику;
  • расширить потребительскую аудиторию;
  • и многое другое.

Существуют организации, которым необходимо получать огромный пакет данных, измеряемый в сотнях терабайт в секунду. Есть мелкие организации, которые используют лишь несколько байт статистических данных. В любом случае требуется оборудование для получения данных, программное обеспечение и штат специалистов для их обработки и написания алгоритмов и лицо, которое будет руководить этой деятельностью. Руководителем как раз и является Data Engineer.

В его обязанности входит управление оборудованием для получения и хранения данных (если речь идет о крупных серверах, состоящих из сотен жестких дисков) аналитиками, программистами и операторами. Инженер отвечает за получение и предоставление результата в удобном формате. Другая сторона уже использует эти данные для принятия стратегических решений в бизнесе.

Что касается самих данных, то здесь всё куда сложнее. Получаемые данные должны обрабатываться специальными программными алгоритмами. Данные могут сортироваться, распределяться по категориям, отсеиваться, участвовать в вычислительных процессах. Выдача готового результата происходит в следующих формах:

  • текстовой;
  • числовой;
  • графической.

Анализ получение данных производится по требованию или по плану. К примеру, директор просит главу аналитического отдела предоставить статистику продаж фотоаппаратов определенной марки за месяц. Или каждый рабочий день инженер сдает статистический отчет директору компании.

Чтобы стать инженером данных требуется обладать опытом работы в аналитике или иметь соответствующие навыки. Инженер обязан разбираться в создании вычислительных программ, знать весь процесс получения данных. Когда специалист по машинному обучению может лишь создавать определенные алгоритмы, инженер руководит всем проектом.

Изучение инженерии по данным рекомендуется тем, кто уже стал частью технического отдела. Так проще переквалифицироваться и выйти на новый уровень. При этом, инженер должен не просто быть аналитиком, но и разбираться в работе предприятия. Ведь требуется не только оперировать данными, но и знать, к какой области они относятся и какую важность представляют.

Сейчас существует множество частных организаций, которые направлены на ведение аналитики для предприятий. Они состоят из определенного штата сотрудников, которые обеспечивают и поддерживают процесс получения аналитических данных в каком-либо бизнесе.

Инженер этой организации должен вести переговоры с представителем предприятия и получить список необходимых данных, над которыми должна происходить работа.

То есть, представитель бизнеса говорит, что ему нужно узнать популярность той или иной продукции у покупателей, количество продаж, клиенты какого статуса покупают тот или иной товар и другие данные. Инженер обязан настроить аппаратную часть под нужды конкретного бизнеса, использовать необходимые готовые алгоритмы или создать свои.

Итак, для того, чтобы стать Data Engineer требуется владеть следующими технологиями:

  1. Уметь использовать хранилища данных — как аппаратные, так и облачные.
  2. Уметь программировать базы данных и управлять их серверами.
  3. Уметь работать с источниками данных.
  4. Знать библиотеки алгоритмов машинного обучения и владеть навыками программирования, преимущественно на языке Python.
  5. Уметь создавать программы для машинного обучения.
  6. Иметь хорошие знания математики, а лучше еще и тригонометрии для правильной организации графиков.

Почему Python? Конечно для машинного обучения можно создавать алгоритмы и на других языках. Сами же эти алгоритмы очень сложные и большие. Поэтому, чтобы сократить время на их написание, алгоритмы создаются как функции.

Каждая функция отвечает за ту или иную операцию — сохранение и распределение данных в памяти, математическая обработка, логическая и тому подобное. Множество функций объединяют в специальные библиотеки. Таким образом, чтобы организовать механизм получения статистики на предприятии, требуется написать небольшой алгоритм из функций.

А больше всего подобных библиотек написано как раз для универсального языка программирования Python.

Лучшие школы по обучению инженера данных


  1. Нетология. Школа предоставляет огромное количество курсов для аналитиков. Также здесь вы найдете и курс по инженерии данных. Данный курс охватит все аспекты организации работы аналитического отдела. Вы получите навыки и знания автоматизации всех процессов получения и обработки данных, а также получения нужного результата. Вы получите портфолио и помощь в трудоустройстве.
  2. Learn Python. Для тех, кто хочет стать аналитиком, но не владеет программированием, это отличная школа узкого профиля, направленная на изучения языка Python. Ведь большинство аналитиков используют именно данный язык. Курсы разделены от простых к углубленным. Это хорошее начало для становления специалистом по данному языку и первый шаг в аналитику.
  3. SkillFactory. Школа, профиль которой преимущественно относится к науке о данных. Выпускники школы становятся специалистами по Python, аналитиками, программистами машинного обучения, инженерами по обработке данных и другими. Каждый курс предоставляет теоретическую и практическую программы для обучения. Здесь вы примете участия в контрольных работах и курсовых проектах. Сделаете себе хороший фундамент для устройства на работу в виде портфолио из десятка работ.

Перспективы обучения


Преимущество данной специальности — это ее востребованность. Инженеров по данным не так уж и много и всегда требуются хорошие специалисты.

Мир динамичен и постоянно меняется — появляются новые предприятия, совершенствуются старые. Обработка данных позволяет наладить производство и увеличить продажи, определить проблемы бизнеса. Поэтому, эта профессия сейчас в тренде.

Аналитические отделы могут быть даже на шахте. Владелец предприятия, который хочет улучшить репутацию своего детища, обязательно сделает вложения в организацию аналитического отдела.

Еще раз, инженером по данным нельзя стать с нуля — эта профессия переходная. В нее переквалифицируются из:

  • программистов;
  • ученых по данным;
  • специалистов по машинному обучению.

Прохождение полного курса без знания программирования может обернуться плохим освоением материала. Поэтому, рекомендуется обучаться на инженера уже подготовленным людям.