Есть много определений, что такое Big Data Engineering, и все они вращаются вокруг информации и работы с ней. Эта статья будет интересна тем, кто впервые слышит о Big Data Engineer, тем, кто знает о существовании этой профессии, но не понимает, в чем суть, и тем, кто интересуется Big Data и желает работать в этом направлении.
Детально рассказывают преподаватели образовательной экосистемы GeekBrains.
Big Data Engineering – What Is It?
Data Engineer выполняет манипуляции с большими данными. А ведь есть ещё Data Scientist и Data Analyst. Неужели это всё одно и то же, но по-разному называется? Нет, это разные профессии, но смежные. Несмотря на то, что задачи для Big Data Engineer появились почти одновременно с задачами для Data Scientist, как обособленную профессию ее выделили не так давно. Поэтому неудивительно, что многие специалисты даже в IT-индустрии не слышали о Big Data Engineering. И конечно же, Data-инженеров очень мало, а спрос на них достаточно высок. Разбираемся, кто и что делает:
Что делают Data Scientists? В своей работе они придумывают, как использовать большие данные, создают модели машинного обучения, работают над повышением их точности.
Что делают Data Engineers? Эти специалисты обеспечивают хранение данных, распознавание и обновление; помогают в построении моделей машинного обучения.
Что делают Data Analysts? Они находятся в конце этой цепочки, они работают с «чистенькой» уже обработанной информацией через базы данных (которые были сконфигурированы Data Engineers), создают на этой базе полезные отчеты, проводят аналитические исследования.
Где работают Big Data-инженеры?
Big Data Engineers могут работать где угодно. Они востребованы в самых разнообразных проектах и сферах: финансы, туризм, реклама, кибербезопасность, e-commerce. Проще говоря, над проектом или продуктом, который требует работы с данными больших объемов, скорости или разнообразия в структуре и формате, – обязательно работает в том числе Big Data-инженер.
Представим, что надо создать объемный аналитический отчет за год работы компании. Чтобы выполнить эту задачу, необходимо иметь доступ к данным через любой интерфейс, где можно исследовать информацию, использовать SQL-запросы, на основе которых будет построен отчет. За этим всем стоит система хранения и доступа, с учетом того, что данные должны обрабатываться быстро. Разработка и поддержка этой системы и является ответственностью Data Engineers.
А теперь представим другую задачу – построить систему умного дома. Чтобы отслеживать аномалии в состоянии системы и отправлять уведомления пользователям (из разряда «вы забыли выключить свет в ванной», «на гладильной доске стоит включенный утюг» или «ваш питомец не может попасть в дом»), должен быть метод считывания потоковых данных с IoT-сенсоров, их трансформация, хранение, ссылки в модуль анализа. Особенностью этой системы является обработка информации с минимальной задержкой и максимальной надежностью (даже если система выходит из строя, данные остаются, и система способна обработать пропущенные данные за период ее падения, например). Построение конвейерной обработки информации - тоже часть работы Data Engineers.
В общем, все очень полезно, захватывающе и немного устрашающе, особенно если ты только на пороге входа в профессию. Но даже если кажется, что учиться будет трудно, оно того стоит! За специалистами по Data Engineering стоит очередь из работодателей, манящих к себе в команду самыми разными преимуществами.
Плюсы и минусы профессии
Data Engineering имеет свои положительные и отрицательные стороны.
Основные плюсы:
► Сфера еще достаточно молодая, особенно в России, поэтому всегда есть место для инноваций и исследований. Появляется всё больше применений в различных областях.
► Конкуренция на каждую позицию не так высока, как в других сферах, поскольку на рынке в целом не так много Big Data Engineers. Часто на позицию Big Data Engineers берут тех, кто работал в back-end, в связи с чем имел дело с Big Data. Но тех, кто прошел профильное обучение в GeekBrains, имеет сертификат и портфолио, – конечно же, возьмут быстрее остальных.
► Большинство задач ориентировано на работу с данными различных форматов, что является преимуществом для любителей цифр и аналитики.
Но в этой сфере также есть минус. Это невидимая работа. Задачи, которые каждый день выполняют Big Data Engineers, являются базой для многих решений, но они не направлены на конечных пользователей. Поэтому работа этих людей часто остается в тени, в отличие, например, от Data Scientists. И измерить воздействие на продукт/проект не просто. Зато просто можно измерить заработную плату, если обратиться к таким источникам, как hh.ru и SuperJob. Старт начинается от 130 000 рублей в месяц, высшую планку обозначать не будем: она зависит исключительно от ваших возможностей, трудолюбия и дисциплины.
Приглашаем на "Факультет Data Engineering", где будем:
- Использовать SQL, создавать запросы, программировать на Python, работать с открытыми данными, RESTful и SOAP-сервисами, форматами XML и JSON.
- Строить хранилища данных и основы ETL-процессов, работать с технологиями OLAP + BI, базами данных NoSQL, Tarantool.
- Обрабатывать массивы данных, используя Hadoop, работать с фреймворком Apache Spark для неструктурированных и слабоструктурированных данных и инструментом Apache Airflow.
- Использовать потоковую обработку данных с применением Kafka и Spark Streaming, а также практики DevOps для работы дата-инженером.
Не падаем в обморок от обилия сложных слов и непонятных терминов – записываемся на курс и системно все изучаем. Освоение этих навыков под руководством опытных преподавателей-практиков обеспечит вам легкий вход в сложную, но очень интересную и хорошо оплачиваемую профессию.