Data Engineer
Építsd ki a nagyvállalati adatok szupersztrádáját. Tervezz skálázható adatcsatornákat (pipelines) és kezeld a Big Data rendszereket.
Mi a Data Engineering szerepe?
A Data Analyst és a Data Scientist nem tudna dolgozni tiszta adatok nélkül. Data Engineer-ként te vagy az, aki a nyers, kaotikus adatokat összegyűjti különböző forrásokból, megtisztítja, átalakítja (ETL folyamatok), és betölti egy központi Adattárházba (Data Warehouse). Te kezeled a hatalmas elosztott rendszereket, hogy az adat mindig pontos, biztonságos és azonnal elérhető legyen.
Mit csinál ez a szakma a valóságban?
A data engineer az adat-infrastruktúrát építi ki: olyan adatfolyamokat és csatornákat tervez, amelyek összegyűjtik az adatokat a különféle forrásokból (alkalmazások, logok, tranzakciók), megtisztítják azokat, és rendszerezetten betöltik egy adattárházba.
"Például: Egy webáruház adatmérnökeként te építed ki azt a rendszert, ami másodpercenként több ezer felhasználó kattintását és vásárlását menti le, majd ezeket strukturált formában betölti a Snowflake adattárházba, hogy az elemzők másnap reggel kész riportokat láthassanak belőle."
Mennyire jövőtálló ez a szakma?
A világ adatmennyisége exponenciálisan nő, az AI/ML iránti igény kiemelkedő.
Te vagy az, aki az AI modelleket tervezi, tanítja, az adatokat tisztítja és beépíti a rendszerekbe. Jelenleg ez a leginkább jövőálló és leggyorsabban fejlődő tech terület.
Mellette szól (Pro)
- ✓Kiemelkedő fizetések, mert a nagyvállalatok úsznak az adatban, és kevesen értenek hozzá
- ✓Rendkívül komplex és intellektuálisan kielégítő mérnöki feladatok
- ✓Modern cloud és Big Data technológiák (Spark, Kafka, Snowflake) mély ismerete
- ✓Nincs vizuális styling vagy folyamatos frontend változás
Kihívások (Kontra)
- ✕A hibák orvoslása nehézkes, ha több terabájtnyi adat sérült meg a folyamatban
- ✕Sok különféle technológiát és felhős eszközt kell szorosan integrálni
- ✕Gyakori ügyelet (on-call), ha egy kritikus éjszakai adatpipeline elakad
Az Adatmérnöki Fejlődés Lépései
Data Engineer fizetések (Hays)
Ajánlott Adat Kurzusok
Gyakorló Projekt Ötletek
Automatizált Adat Pipeline
Készíts egy scriptet, ami óránként letölti egy nyilvános API adatait, megtisztítja az üres mezőket, átalakítja a dátumformátumokat, és feltölti egy PostgreSQL adatbázisba, mindezt Dockerben futtatva.
Airflow Ütemezett Munkafolyamat
Építs fel egy Apache Airflow DAG-ot, ami koordinálja több adatforrás letöltését, majd ha mindegyik sikeres volt, lefuttat egy összesítő SQL lekérdezést.
Építsd meg az adatok jövőjét!
Sajátítsd el a legkeresettebb Big Data technológiákat.