Инженеров по обработке данных готовят за один год, потому что им не приходится иметь дело с математикой и тонкостями построения моделей машинного обучения. Для сравнения, обучение искусственному интеллекту и аналитике Больших Данных занимает полтора года.
Кто такой Data Engineer и сколько он зарабатывает
Мой выбор.
Узнайте, как собирать и обрабатывать данные, создавать хранилища и работать с инфраструктурой. Повышайте свою квалификацию и уровень дохода с GeekBrains. По ссылке ниже можно получить бонусы и скидки на обучение!
Стремительное развитие технологий в последние десятилетия привело к увеличению объема данных и изменению способов их хранения и управления ими. Информация в организациях хранится в электронных таблицах, документах, графиках и инструментах, и для того, чтобы помочь пользователям управлять всеми этими огромными данными, были разработаны новые, более мощные и современные платформы. Это привело к острой нехватке профессионалов с глубокими знаниями, которые могут быстро собрать эти данные и структурировать их для удобного использования в будущем. Эта область является одной из самых высокооплачиваемых в ИТ-индустрии, поскольку работа инженера по обработке данных отнимает много времени и требует обширных знаний и навыков.
Инженеры по обработке данных сегодня востребованы во многих отраслях экономики. Нехватка квалифицированных работников особенно остро ощущается в информационноемких отраслях, таких как телекоммуникации и банковское дело. Такие специалисты также необходимы в сетевой розничной торговле и маркетинге.
В этой статье я рассказываю об особенностях профессии инженера по обработке данных, об уровне знаний, которыми должен обладать настоящий профессионал, и о том, как правильно войти в эту область, чтобы стать самым востребованным и высокооплачиваемым ИТ-специалистом.
КТО ТАКОЙ DATA ENGINEER?
Data Engineer — это высококвалифицированный специалист в области программирования и информационных технологий, который извлекает данные из массивов, обрабатывает их и организует их хранение. В любом бизнесе или проекте есть наборы данных, будь то база клиентов или алгоритмы искусственного интеллекта. Инженер по данным разрабатывает различные решения для их перемещения и преобразования с использованием программного обеспечения и сред обработки. Он пишет код, без которого на начальных этапах сложно согласовать все этапы преобразования данных. Используя специальные скрипты, эксперт очищает таблицы данных от ошибок, повторений и ненужных двусмысленностей и настраивает их автоматическое выполнение.
В целом, инженер по данным выполняет следующие задачи:
- Извлекает данные из различных источников необработанных данных,
- Преобразование и загрузка данных,
- Использует элементы машинного обучения при обработке данных,
- Использует данные и методы обработки данных для создания аналитических информационных панелей,
- Участвует в начальном и заключительном этапах анализа данных,
- Обеспечивает бесперебойную и эффективную работу с данными в организации,
- Разрабатывает программное обеспечение для хранения данных в облаке или на сервере,
- Разрабатывает систему мониторинга и отчетности об ошибках,
- Решает проблемы для ускорения обработки данных,
- Разрабатывает системы рекомендаций,
- Проверяет эффективность с помощью A/B-тестирования,
- Создает основы для манипулирования данными и их анализа.
Инженеры по обработке данных могут работать в любой отрасли, где требуется обработка данных. Однако сектором, испытывающим наибольшую потребность в квалифицированных кадрах, является искусственный интеллект — одна из самых молодых, но успешно развивающихся отраслей.
Компании, в которых работает инженер по обработке данных, имеют значительное преимущество на рынке, поскольку их процессы протекают гораздо быстрее и продуктивнее. В зависимости от потребностей и возможностей разных компаний, задачи могут различаться — инженер по данным может заниматься только обработкой данных или дополнительно программировать новые модели и совершенствовать старые.
Чаще всего инженеры по обработке данных работают в командах с аналитиками и специалистами по анализу данных. Их задачи тесно связаны, но успех других коллег напрямую зависит от инженера по данным. Такое разделение труда делает команды более эффективными, чем те, где все функции выполняет один специалист.
Работодателям нужны опытные и квалифицированные специалисты, которые находятся в дефиците из-за высокого спроса на знания. Из-за низкой конкуренции в секторе эта должность может быть занята и работниками начального уровня, которые пользуются не меньшим спросом, чем квалифицированные работники. Однако все это зависит от наличия специализированной подготовки, которую трудно получить в современных университетах. Университеты, конечно, могут дать хорошую техническую базу, но они не обучают профессии, поскольку не имеют отдельных программ для инженеров по обработке данных. После 5 лет обучения в университете вам следует искать возможности для дополнительного обучения. Однако в онлайн-школах уже сейчас можно выбрать хорошую программу с учетом различных предварительных знаний и освоить эту востребованную профессию.
СКОЛЬКО ЗАРАБАТЫВАЕТ DATA ENGINEER?
Зарплата инженеров по обработке данных — одно из главных преимуществ этой профессии, даже для тех, кто только начинает работать. Работодатели готовы платить инженерам по обработке данных одни из самых высоких зарплат в сфере ИТ. Сегодня в России насчитывается более 2 000 хороших рабочих мест в области инженерии данных. Работодатели предлагают различные формы работы, включая множество возможностей удаленной работы.
Заработная плата инженеров по обработке данных:
- В Москве — от 160 000 до 800 000 рублей.
- Удаленная работа — от 115 000 до 580 000 рублей.
- Проектные работы — от 115 000 до 135 000 руб.
Зарплата зависит от перечня задач, опыта соискателя, а также от места работы и уровня образования. В крупных компаниях предъявляется больше требований, а зарплаты намного выше, чем в небольших компаниях. Однако сегодня даже новички могут претендовать на вакансии в известных и крупных компаниях. Например, телекоммуникационные компании, такие как «Билайн» и «Ростелеком», ищут новых участников. Много предложений от различных подразделений Сбера и Яндекса. Квалифицированных работников также ищут крупные розничные компании и рынки, такие как Leroy Merlin, OZON и Lenta. Инженеров по обработке данных также ищут известные интернет-корпорации, такие как Mail.ru Group и В.Контакте.
Вы можете претендовать на стажировку или должность начального уровня, если знаете основы обработки данных и распространенные языки программирования, но чем выше ваши навыки, тем выше зарплата. Лучше сразу пройти программу в онлайн-школе и завершить профессиональное обучение, чтобы остаться и утвердиться в этой перспективной профессии. Самое главное — выбрать проверенные курсы, которые дадут вам наиболее полные знания.
В России зарплата в начале карьеры обычно составляет не менее 50 000 рублей в регионах и 80 000 в Москве. На данном этапе не требуется никакого опыта, кроме законченного образования.
Как стать Data Engineer
Специализация в области инженерии данных находится на подъеме. Согласно отчету hired.com, спрос на специалистов по проектированию данных вырос на 38 %, и этот рост будет продолжаться. Средняя зарплата инженера по обработке данных в Нью-Йорке составляет $132 тыс. и в Сан-Франциско — $151 тыс. Что касается рынка СНГ, то спрос на инженеров по обработке данных только начинает расти. В России зарплатная вилка колеблется от 100 тысяч рублей до 250 тысяч. Эта информация была получена в результате небольшого анализа вакансий на сайтах «Мой круг» и HeadHunter.
Как следует из названия, область инженерии данных имеет дело с данными, то есть их предоставлением, хранением и обработкой. Основная роль инженеров по обработке данных заключается в обеспечении надежной инфраструктуры для данных. Если обратиться к пирамиде ИИ, то инженерия данных занимает в ней первые 2-3 ступени: сбор, перемещение и хранение, подготовка данных. Из этого следует, что любой организации, управляемой данными, для достижения вершин абсолютно необходим инженер по данным.
Если вам интересны новости из мира инженерии данных и распределенных систем, подписывайтесь на мой Telegram-канал @dataeng.
Чем на самом деле занимаются инженеры по обработке данных? С появлением Больших Данных сфера деятельности инженеров по обработке данных радикально изменилась. Если раньше эти специалисты писали большие SQL-запросы и обрабатывали данные с помощью таких инструментов, как Informatica ETL, Pentaho ETL и Talend, то сегодня требования к инженерам по обработке данных возросли. Большинство компаний, публикующих объявления об открытых вакансиях на роль инженера по обработке данных, предъявляют следующие минимальные требования:
- Отличное знание SQL и Python
- Опыт работы с облачными платформами, особенно с Amazon Web Services.
- Знание Java/Scala
- Хорошее знание баз данных SQL и NoSQL (моделирование данных, хранилища данных).
Обратите внимание, что это минимальный уровень знаний. Из приведенного выше списка можно сделать вывод, что инженеры по обработке данных являются экспертами в области программной инженерии и back-end разработчиками. Например, когда компания начинает генерировать большое количество данных из различных источников, ваша задача как инженера по данным заключается в организации сбора, обработки и хранения этих данных. Список инструментов, которые необходимо использовать в этом случае, может варьироваться в зависимости от объема этих данных, их скорости и неоднородности. Поскольку у большинства компаний нет «Больших данных», базы данных SQL (PostgreSQL, MySQL и т.д.) с небольшим количеством скриптов, которые подают данные в хранилище, подходят в качестве центрального хранилища, так называемого хранилища данных.
ИТ-гиганты, такие как Google, Amazon, Facebook или Dropbox, предъявляют более высокие требования.
- Знание Python, Java или Scala
- Опыт работы с большими данными: Hadoop, Spark, Kafka
- Знание алгоритмов и структур данных
- Понимание распределенных систем
- Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau или Qlik View, будет большим плюсом.
Существует четкая тенденция к Big Data, т.е. обработке данных под большим давлением. Эти компании предъявляют более высокие требования к отказоустойчивости своих систем.
