Количество устройств, передающих данные, постоянно растет. Согласно отчету DOMO, в 2021 году в среднем каждый из нас будет «производить» 1,7 МБ информации в секунду, а общий объем данных в мире превысит 45 зеттабайт. Такие большие объемы требуют тщательного анализа и проверки того, какая информация стоит за ними. Все больше и больше компаний основывают свои ключевые бизнес-процессы на аналитике данных. Стоит ли профессионально развиваться в этом направлении? Что мы должны знать о работе Data Engineer?
Записаться на онлайн курс Data Engineer, вы можете прямо сейчас, пройдя по ссылке https://robotdreams.cc/course/big-data!
Data Engineer - что это такое?
Еще несколько лет назад наука о данных была расплывчатым термином, который часто использовался как модное слово. Однако вопросы, связанные с анализом и инжинерингом данных, все чаще используются в бизнесе, а профессия Data Engineer называется «профессией будущего».
Среди примеров использования Data Engineer - стоит остановиться на самых популярных.
1. Лидером в использовании Data Engineer - в бизнесе является Amazon, которая благодаря анализу данных точно определяет покупательские предпочтения клиентов или предлагает наиболее привлекательную закупочную цену для данного продукта.
2. Другой пример - Uber, который использует анализ данных для расчета стоимости поездки и сопоставления соответствующего водителя с заданным курсом.
Data Engineer - чего ожидает рынок?
В эпоху растущих наборов данных и быстрого развития сервисов для их анализа сегмент Data Science переживает настоящий бум. Все указывает на то, что эта тенденция сохранится. Согласно отчету IDC, через четыре года расходы компаний на аналитику данных увеличатся до более чем 203 миллиардов долларов. В то же время спрос на специалистов по данным будет расти.
Специалисты в области Data Engineer - это люди с очень широкими компетенциями, которые сочетают бизнес-знания с математикой, статистикой и программированием. Их основная задача - перевести собранные данные в реальную ценность для бизнеса. Чрезвычайно важно знать статистику и свободно разбираться в математических вопросах. Недаром во многих рекламных объявлениях компании упоминают, что с радостью примут людей с докторской степенью по математике, хотя, конечно, учеба здесь не является обязательным условием.
Специалисту по данным также необходимо знать один из языков программирования. Лидируют Python и R, хотя в недавних рекламных объявлениях также упоминается знание Scala, что может быть полезно при использовании популярного Spark с библиотекой MLlib.