Berufe, die mit Daten zu tun haben, sei es Big Data, Transformation, künstliche Intelligenz usw., erfordern eine ganze Reihe von Kenntnissen und Werkzeugen, die man beherrschen muss, wenn nicht sogar zumindest ein paar Kenntnisse darüber haben sollte.
Diese verschiedenen Berufe erfordern nicht das gleiche Maß an Wissen und / oder Beherrschung. Im Rahmen dieses Artikels werden wir uns auf den Beruf des Data Engineers konzentrieren.
Zur Erinnerung: Der Data Engineer ist für die Entwicklung von Datenpipelines verantwortlich und stellt sicher, dass diese hochverfügbar sind und gewartet werden. Er muss auch in der Lage sein, Algorithmen der Data Science zu verstehen und zu analysieren.
Data Engineer Skills - Was sind sie genau ?
Die Data Engineer Skills können in verschiedene Gruppen eingeteilt werden:
- Datenbank-Tools: Das Speichern, Organisieren und Manipulieren von großen Datenmengen ist für den Data Engineer von entscheidender Bedeutung. Die Beherrschung von SQL– und NoSQL-Technologien ist zwingend erforderlich und gehört zu seinem Arbeitsalltag.
- Die Entwicklung ist ein integraler Bestandteil des Berufs des Data Engineers.
- Die am häufigsten verwendeten Sprachen sind Python, R und Scala. Seine Kenntnisse in der Entwicklung ermöglichen es ihm jedoch auch, sich schnell in Sprachen hochzuarbeiten, die er nicht unbedingt beherrscht, wie z. B. Golang, Ruby oder Perl, um nur einige zu nennen.
- Data Warehousing (Datenspeicherung). Hierbei handelt es sich um moderne, hauptsächlich cloudbasierte Technologien, die die Speicherung von Daten und den einfachen Zugriff darauf ermöglichen. Die wichtigsten Akteure im Bereich Data Warehousing sind Amazon mit Redshift und Microsoft mit Azure SQL Database, aber auch Big Query von Google oder Snowflake sind Technologien, die nachgefragt werden können.
- Es mag offensichtlich klingen, aber gute Kenntnisse der Betriebssysteme Windows und Linux sind von entscheidender Bedeutung.
- Da die Datenmengen sehr groß sein können, muss der Data Engineer mit ihrer Analyse (und den dazugehörigen Tools) vertraut sein. Zu den gefragtesten Werkzeugen, die du beherrschen musst, gehören Hadoop-basierte Lösungen, Hive oder HBase.
- Fähigkeiten zum Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen. Dies ist vor allem die Kernkompetenz von Data Scientists, aber ihr Verständnis (ohne jedoch das gleiche Kompetenzniveau zu erreichen) ist auch für Data Engineers wichtig. Dies ermöglicht es ihnen, zu verstehen, wie ihre Daten verwendet werden, aber auch, wie sie auf diese Algorithmen einwirken können, wenn es nötig ist.
- Auch wenn es noch so selbstverständlich klingen mag, sind starke Kommunikationsfähigkeiten von entscheidender Bedeutung. Data Engineers müssen mit Kollegen oder Managern zusammenarbeiten und ihnen Ergebnisse präsentieren, die nicht über das nötige Fachwissen verfügen, um die verschiedenen Analysen zu verstehen. Es ist sehr wichtig, dass du dich verständlich ausdrücken kannst, sowohl mündlich als auch in Form von Präsentationen oder E-Mails.
- Das Wissen über die Schritte, die zur Umsetzung in die Produktion und insbesondere über APIs notwendig sind, ist für den Data Engineer sehr wichtig. Er wird APIs schreiben müssen, damit Benutzer und andere Abteilungen Aktionen mit Datensätzen, Machine-Learning-Modellen usw. durchführen können. Die Verwendung von Docker und Kubernetes, um einen reibungslosen Einsatz zu gewährleisten, ist von entscheidender Bedeutung.
Wir hoffen, das du diesen Artikel über Data Engineer Skills interessant fandest.
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