Как стать дата-инженером: краткий карьерный гайд

Компании из разных сфер все больше полагаются на данные и активно инвестируют в это направление. Если вам интересно работать с данными, инженерия данных — один из возможных вариантов развития карьеры. 

Роль дата-инженера

Дата-инженеры занимаются проектированием и созданием систем для сбора, хранения и анализа данных. В сыром виде данные едва ли могут быть полезными, поэтому важно их обработать и интерпретировать так, чтобы они превратились в ценную информацию, которая помогает бизнесу принимать правильные решения.

Основные обязанности дата-инженера

• Работа с архитектурой — инженеры проектируют, создают, поддерживают и устраняют неполадки в инфраструктуре для работы с данными.
• Сбор и хранение результатов — нужно уметь собирать и систематизировать данные из различных источников и импортировать их в специальные хранилища.
• Проведение исследований — чтобы улучшать существующие процессы, важно изучать и анализировать актуальные тенденции в отрасли.
• Автоматизация задач — дата-инженер должен уметь автоматизировать пайплайны, рабочие процессы и задачи с помощью таких инструментов, как Apache, Luigi, Airflow или AWS Glue.
• Совершенствование текущих навыков — чтобы быть действительно хорошим специалистом, нужно постоянно обучаться и обновлять свои знания и навыки.

В чем разница между дата-инженерами, дата-сайентистами и дата-аналитиками

Все эти профессии связаны с данными, но есть определенные различия в обязанностях:

• Дата-инженер — проектирует и создает системы для сбора, хранения и анализа данных.
• Дата-сайентист — работает с большими наборами неструктурированных данных, использует методы статистики и машинного обучения, чтобы строить и тестировать прогнозные модели.
• Дата-аналитик — задача аналитиков состоит в сборе, очистке и анализе данных, а также их понятной визуализации, чтобы выявить закономерности и сделать выводы, которые могут быть полезными для принятия бизнес-решений.

Специализации в области инженерии данных

• Большие данные
• Облачные вычисления
• Машинное обучение
• Компьютерное зрение
• Архитектура данных

Образование

Если вы решили начать карьеру дата-инженера, важно понимать, какие есть требования к специалистам — необходимые навыки и знания, а также уровень образования.

Диплом vs самообучение

Чтобы стать дата-инженером, как правило, необходимо высшее образование в области информационных технологий, статистики, программирования, математики или смежной области. Традиционное образование дает теоретическую базу и глубокое понимание важных концепций, а также учит мыслить критически.

Однако если у вас есть образование в совершенно другой сфере, но вы серьезно увлеклись миром данных, самообучение — вполне рабочий вариант. Вы можете найти полезные онлайн-курсы, блоги, книги, видео, подкасты и другие ресурсы, которые помогут изучить нужные темы и инструменты. К недостаткам самообучения можно отнести сложности с самодисциплиной и мотивацией, поэтому такой путь подходит не всем. Кроме того, для многих работодателей наличие диплома — решающий фактор при принятии решения о приеме на работу.

Курсы и сертификации

Многие крупные IT-компании и университеты предлагают курсы по Data Engineering, например:

• Meta Database Engineer от Meta,
• Data Engineering Foundations от IBM,
• Microsoft Azure Data Engineering Associate от Microsoft,
• Python, Bash и SQL Essentials for Data Engineering от Duke University.

Сертификация — отличный способ подтвердить знания по определенной теме, системе или инструменту. Она предполагает сдачу экзамена после прохождения курса или отдельно, а полученный сертификат может стать весомым аргументом в вашем резюме. Вот некоторые из сертификаций для дата-инженеров:

• IBM Data Engineering Professional Certificate
• Google’s Cloud Data Engineer Professional Certificate
• Meta Database Engineer Professional Certificate

Необходимые навыки для дата-инженера

Технические навыки

• Навыки программирования — в инженерии данных чаще всего используются такие языки, как Python, Ruby, Golang, Perl, Java, Scala, MatLab, R, SAS, C, C++, поэтому необходимо знать хотя бы какой-нибудь из них.
• Управление базами данных — этот пункт включает обязательное знание SQL для эффективной работы с базами данных.
• ETL-процесс — это основной подход в управлении данными; в него входят извлечение (extract), преобразование (transform) и загрузка (load).
• Технологии обработки больших данных — чтобы обрабатывать и анализировать большие и сложные наборы данных, нужно уметь работать с такими системами, как MapReduce, Spark и Hadoop.
• Облачные вычисления — так как многие процессы, связанные с хранением данных и аналитикой, происходят в облаке, дата-инженер должен разбираться в основных облачных платформах — Azure, AWS или Google Cloud.
• Машинное обучение — понимание и применение алгоритмов и фреймворков машинного обучения, например TensorFlow, PyTorth или Scikit-learn, помогает дата-инженерам извлекать полезную информацию из собранных данных.
• API — вы должны уметь проектировать и внедрять интерфейсы API для доступа и обмена информацией между приложениями и системами, в т. ч. с помощью инструментов и протоколов, таких как REST, GraphQL или gRPC.

Soft skills

• Коммуникация — чтобы успешно взаимодействовать с коллегами, понятно объяснять какие-то идеи и объяснять свою точку зрения, пригодятся хорошие навыки коммуникации.
• Решение проблем — способность находить решения проблем высоко ценится в любой сфере, и инженерия данных не исключение.
• Сотрудничество — дата-инженерам приходится работать с аналитиками, разработчиками и другими специалистами, поэтому навыки сотрудничества очень важны.
• Тайм-менеджмент — умение приоритизировать задачи и выполнять их в срок — одно из ключевых для специалистов, которые хотят профессионально расти и управлять командами.
• Адаптивность — так как технологии постоянно развиваются, появляется множество инструментов и систем, важно уметь быстро адаптироваться к новым условиям.

Как получить первую работу

Итак, вы вроде бы уже многое знаете, но как найти первую работу, если практического опыта или очень мало, или нет вовсе? Многие сталкивались с ситуацией, уже ставшей мемом, когда от вчерашних студентов работодатели требуют десятилетнего опыта. Поэтому предлагаю простой план:

• Создайте резюме, в котором укажите образование, навыки и достижения. Если нет проектного опыта, стоит перечислить стажировки и волонтерские инициативы, которые относятся к желаемой роли. Хорошее резюме должно быть четким, лаконичным и адаптированным к конкретной вакансии.
• Подготовьте портфолио: добавьте в него подробное описание проектов, если у вас есть такой опыт, или же все, что поможет вам продемонстрировать инженерные навыки, например, написанный код.
• Вступайте в профессиональные сообщества на LinkedIn, Reddit, Twitter, Stack Overflow и Quora, где вы можете следить за новостями сферы и общаться с коллегами. Участвуйте в онлайн-мероприятиях на платформах типа Meetup, Eventbrite или Datacamp, чтобы познакомиться с экспертами и узнать что-то новое.
• Готовьтесь к собеседованиям: хорошее первое впечатление может значительно повысить шансы на трудоустройство. Повторите теорию и поищите типичные вопросы для интервью — так вы будете чувствовать себя более уверенно. Постарайтесь узнать больше о компании и заранее составьте несколько вопросов для рекрутера или потенциального работодателя — это покажет, что вы действительно заинтересованы в вакансии и хотите работать именно в этой организации.
• Соглашайтесь на стажировки, так как это отличный способ накопить реальный проектный опыт, поучиться у профессионалов и получить полезную обратную связь.
• Работайте над пет-проектами: они помогают улучшать технические навыки, находить новые идеи и нестандартные решения, а также могут выгодно выделить ваше резюме.

И самое главное — проявляйте активность и не стесняйтесь писать рекрутерам: сегодня подходящей для вас вакансии может не быть, но есть шанс, что ее откроют, и вы станете одним из первых кандидатов.