Что такое Big data engineering, и как развиваться в этой сфере
Как отдельная профессия Big Data Engineering появилась довольно недавно. И даже крупные компании очень часто путают, чем занимается этот специалист, каковы его компетенции и зачем он вообще в организации.
Поэтому в сегодняшней статье, специально к старту нового потока курса по Data Engineering, мы разберёмся, кто такой Big Data Engineer, чем он занимается и чем отличается от Data Analyst и Data Scientist. Этот гайд подойдёт людям, которые хотят работать с большими данными и присматриваются к профессии в целом. А также тем, кто просто хочет понять, чем занимаются инженеры данных.
Кто такой Big data engineer
Задачи, которые выполняет инженер больших данных, входят в цикл разработки машинного обучения. Его работа тесно связана с аналитикой данных и data science.
Главная задача Data engineer — построить систему хранения данных, очистить и отформатировать их, а также настроить процесс обновления и приёма данных для дальнейшей работы с ними. Помимо этого, инженер данных занимается непосредственным созданием моделей обработки информации и машинного обучения.
Инженер данных востребован в самых разных сферах: e-commerce, финансах, туризме, строительстве — в любом бизнесе, где есть поток разнообразных данных и потребность их анализировать.
К примеру, при разработке «умного» дома. Создание подобной системы требует считывания и обработки данных с IoT-сенсоров в режиме реального времени. Необходимо, чтобы данные обрабатывались с максимальной быстротой и минимальной задержкой. И даже при падении системы данные должны продолжать накапливаться, а затем и обрабатываться. Разработка системы, которая удовлетворяет этим требованиям, и есть задача инженера данных.
С технической стороны, наиболее частыми задачами инженера данных можно считать:
Разработка процессов конвейерной обработки данных. Это одна из основных задач BDE в любом проекте. Именно создание структуры процессов обработки и их реализация в контексте конкретной задачи. Эти процессы позволяют с максимальной эффективностью осуществлять ETL (extract, transform, load) — изъятие данных, их трансформирование и загрузку в другую систему для последующей обработки. В статичных и потоковых данных эти процессы значительно различаются. Для этого чаще всего используются фреймворки Kafka, Apache Spark, Storm, Flink, а также облачные сервисы Google Cloud и Azure.
Хранение данных. Разработка механизма хранения и доступа к данным — еще одна частая задача дата-инженеров. Нужно подобрать наиболее соответствующий тип баз данных — реляционные или нереляционные, а затем настроить сами процессы.
Обработка данных. Процессы структурирования, изменения типа, очищения данных и поиска аномалий во всех этих алгоритмах. Предварительная обработка может быть частью либо системы машинного обучения, либо системы конвейерной обработки данных.
Разработка инфраструктуры данных. Дата-инженер принимает участие в развёртывании и настройке существующих решений, определении необходимых ресурсных мощностей для программ и систем, построении систем сбора метрик и логов.
В иерархии работы над данными инженер отвечает за три нижние ступеньки: сбор, обработку и трансформацию данных.
Что должен знать Data Engineer
- Структуры и алгоритмы данных;
- Особенности хранения информации в SQL и NoSQL базах данных. Наиболее распространённые: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, HP Vertica, Amazon Redshift;
- ETL-системы (BM WebSphere DataStage; Informatica PowerCenter; Oracle Data Integrator; SAP Data Services; SAS Data Integration Server);
- Облачные сервисы для больших данных Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure;
- Кластеры больших данных на базе Apache и SQL-движки для анализа данных;
- Желательно знать языки программирования (Python, Scala, Java).
Стек умений и навыков инженера больших данных частично пересекается с дата-сайентистом, но в проектах они, скорее, дополняют друг друга.
Data Engineer сильнее в программировании, чем дата-сайентист. А тот, в свою очередь, сильнее в статистике. Сайентист способен разработать модель-прототип обработки данных, а инженер — качественно воплотить её в реальность и превратить код в продукт, который затем будет решать конкретные задачи.
Инженеру не нужны знания в Business Intelligence, а вот опыт разработки программного обеспечения и администрирования кластеров придётся как раз кстати.
Но, несмотря на то что Data Engineer и Data Scientist должны работать в команде, у них бывают конфликты. Ведь сайентист — это по сути потребитель данных, которые предоставляет инженер. И грамотно налаженная коммуникация между ними — залог успешности проекта в целом.
Плюсы и минусы профессии инженера больших данных
Плюсы:
- Отрасль в целом и специальность в частности ещё очень молоды. Особенно в России и странах СНГ. Востребованность специалистов по BDE стабильно растёт, появляется всё больше проектов, для которых нужен именно инженер больших данных. На hh.ru, по состоянию на начало апреля, имеется 768 вакансий.
- Пока что конкуренция на позиции Big Data Engineer в разы ниже, чем у Data Scientist. Для специалистов с опытом в разработке сейчас наиболее благоприятное время, чтобы перейти в специальность. Для изучения профессии с нуля или почти с нуля — тоже вполне хорошо (при должном старании). Тенденция роста рынка в целом будет продолжаться ближайшие несколько лет, и всё это время будет дефицит хороших спецов.
- Задачи довольно разнообразные — рутина здесь есть, но её довольно немного. В большинстве случаев придётся проявлять изобретательность и применять творческий подход. Любителям экспериментировать тут настоящее раздолье.
Минусы
- Большое многообразие инструментов и фреймворков. Действительно очень большое — и при подготовке к выполнению задачи приходится серьёзно анализировать преимущества и недостатки в каждом конкретном случае. А для этого нужно довольно глубоко знать возможности каждого из них. Да-да, именно каждого, а не одного или нескольких. Уже сейчас есть целых шесть платформ, которые распространены в большинстве проектов. Spark — популярный инструмент с богатой экосистемой и либами, для распределенных вычислений, который может использоваться для пакетных и потоковых приложений.
Flink — альтернатива Spark с унифицированным подходом к потоковым/пакетным вычислениям, получила широкую известность в сообществе разработчиков данных.
Kafka — сейчас уже полноценная потоковая платформа, способная выполнять аналитику в реальном времени и обрабатывать данные с высокой пропускной способностью. ElasticSearch — распределенный поисковый движок, построенный на основе Apache Lucene.
PostgreSQL — популярная бд с открытым исходным кодом.
Redshift — аналитическое решение для баз/хранилищ данных от AWS. - Без бэкграунда в разработке ворваться в BD Engineering сложно. Подобные кейсы есть, но основу профессии составляют спецы с опытом разработки от 1–2 лет. Да и уверенное владение Python или Scala уже на старте — это мастхэв.
- Работа такого инженера во многом невидима. Его решения лежат в основе работы других специалистов, но при этом не направлены прямо на потребителя. Их потребитель — это Data Scientist и Data Analyst, из-за чего бывает, что инженера недооценивают. А уж изменить реальное и объективное влияние на конечный продукт и вовсе практически невозможно. Но это вполне компенсируется высокой зарплатой.
Как стать Data Engineer и куда расти
Профессия дата-инженера довольно требовательна к бэкграунду. Костяк профессии составляют разработчики на Python и Scala, которые решили уйти в Big Data. В русскоговорящих странах, к примеру, процент использования этих языков в работе с большими данными примерно 50/50. Если знаете Java — тоже хорошо.
Хорошее знание SQL тоже важно. Поэтому в Data Engineer часто попадают специалисты, которые уже ранее работали с данными: Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist. Дата-сайентисту с опытом от 1–2 лет будет проще всего войти в специальность.
Фреймворками можно овладевать в процессе работы, но хотя бы несколько важно знать на хорошем уровне уже в самом начале.
Дальнейшее развитие для специалистов Big Data Engineers тоже довольно разнообразное. Можно уйти в смежные Data Science или Data Analytics, в архитектуру данных, Devops-специальности. Можно также уйти в чистую разработку на Python или Scala, но так делает довольно малый процент спецов.
Перспективы у профессии просто колоссальные. Согласно данным Dice Tech Job Report 2020, Data Engineering показывает невероятные темпы роста — в 2019 году рынок профессии увеличился на 50 %. Для сравнения: стандартным ростом считается 3–5 %.
В 2020 году темпы замедлились, но всё равно они многократно опережают другие отрасли. Спрос на специальность вырос ещё на 24,8 %. И подобные темпы сохранятся еще на протяжении минимум пяти лет.
Так что сейчас как раз просто шикарный момент, чтобы войти в профессию Data Engineering с нашим курсом Data Engineering и стать востребованным специалистом в любом серьёзном Data Science проекте. Пока рынок растёт настолько быстро, то возможность найти хорошую работу, есть даже у новичков.
Узнайте, как прокачаться и в других областях работы с данными или освоить их с нуля:
- Профессия Data Scientist
- Профессия Data Analyst
- Курс «Machine Learning и Deep Learning»
- Курс «Алгоритмы и структуры данных»
ПРОФЕССИИ
- Профессия Fullstack-разработчик на Python
- Профессия Java-разработчик
- Профессия QA-инженер на JAVA
- Профессия Frontend-разработчик
- Профессия Этичный хакер
- Профессия C++ разработчик
- Профессия Разработчик игр на Unity
- Профессия Веб-разработчик
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля
КУРСЫ
- Курс по Machine Learning
- Курс «Machine Learning и Deep Learning»
- Курс «Математика для Data Science»
- Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
- Курс «Python для веб-разработки»
- Курс «Алгоритмы и структуры данных»
- Курс по аналитике данных
- Курс по DevOps
Разработчик моделей big data кто это
Фетисов Вячеслав 11 Б
Специалист, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных, получаемых через Интернет, разрабатывает интерфейсы сборки и сами аналитические модели. В России уже открываются вакансии по этой специальности, хотя пока спрос не очень велик.
Надпрофессиональные навыки и умения:
1) Системное мышление (умение определять сложные системы и работать с ними. В том числе системная инженерия) .
2) Навыки межотраслевой коммуникации (понимание технологий, процессов и рыночной ситуации в разных смежных и несмежных отраслях).
3) Умение управлять проектами и процессами.
4) Программирование ИТ‑решений / Управление сложными автоматизированными комплексами / Работа с искусственным интеллектом.
5) Клиентоориентированность, умение работать с запросами потребителя.
О профессии Разработчика моделей big data
Разработчик моделей big data — занимается проектированием систем сбора и обработки больших массивов данных, разработкой архитектуры данных, построением моделей данных в соответсвии с бизнес-процессами конкретной прикладной области или задачи. Модель Big Data включает в себя как программно-аппаратную составляющаю, так и совокупность алгоритмов по обработке информации. Главная цель работы данного специалиста — уточннить и реализовать видение, стратегию и принципы управления данными для решения конкретной задачи. Для этого он анализирует и проектирует потребности в данных, переводит бизнес-процессы в рабочие функции Big Data. В ходе создания модели Big Data, он занимается разработкой проекта создания модели Big Data и непосредственно ее производством, отлаживает и устраняет проблемы обработки данных в ходе тестирования, документирует технические решения. Разработчик моделей big data также участвет в мониторинге работы модели Big Data, планировании развития ее потенциала.
Данная профессия уже востребована на рынке труда и спрос на таких специалистов с каждым годом становится все больше и больше. Ниже приведены возможные названия должностей данных специалистов. Функциональное наполнение этих должностей зависит от уровня разделения труда в конкретной компании:
- Big Data Developer
- Senior Big Data Developer
- Senior Database Developer
- Senior Big Data Engineer
- Big Data Engineer/Developer
- Data Architect
- Архитектор Big Data
- Специалист Big Data
- Специалист по большим данным.
Профессия «Разработчик моделей big data» на рынке труда России
По статистике популярных сайтов работы за последние 30 дней в России открыты 6 805 вакансий по 1 должности профессии «Разработчик моделей big data» с указанием заработной платы.
Средняя – 97 000
Минимальная – 67 900
Максимальная – 412 100
Максимальное количество вакансий по должностям
- Developer (в т.ч. big data developer) (6 805 вакансий)
Средняя заработная плата по должностям
- 97 000Developer (в т.ч. big data developer)
Распределение количества вакансий «Developer (в т.ч. big data developer)» по зарплате
- 2 984 вакансии 1 000 — 80 000
- 2 392 вакансии 80 000 — 159 000
- 1 238 вакансий 159 000 — 238 000
- 166 вакансий 238 000 — 317 000
- 25 вакансий от 317 000
Средняя заработная плата по профессии «Разработчик моделей big data» с учетом всех должностей по регионам
- 124 000 Москва
- 98 000 Санкт-Петербург
- 97 000 Россия
- 78 000 Самара
- 78 000 Владивосток
- 75 000 Нижний Новгород
- 75 000 Новосибирск
- 70 000 Екатеринбург
- 69 000 Казань
- 69 000 Воронеж
- 63 000 Ростов-на-Дону
- 62 000 Челябинск
- 62 000 Омск
- 61 000 Пермь
- 60 000 Уфа
- 58 000 Красноярск
- 57 000 Волгоград
Разработчик моделей Big Data
Специалист, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных, получаемых через Интернет, разрабатывает интерфейсы сборки и сами аналитические модели. В России уже открываются вакансии по этой специальности, хотя пока спрос не очень велик.
Тренды
Надпрофессиональные навыки и умения
Системное мышление (умение определять сложные системы и работать с ними. В том числе системная инженерия).
Навыки межотраслевой коммуникации (понимание технологий, процессов и рыночной ситуации в разных смежных и несмежных отраслях).
Умение управлять проектами и процессами.
Программирование ИТ‑решений / Управление сложными автоматизированными комплексами / Работа с искусственным интеллектом.
Клиентоориентированность, умение работать с запросами потребителя.
Понравилась страница? Поделитесь с друзьями!
Все материалы сайта доступны по открытой лицензии CC-BY 4.0:
Creative Commons Attribution 4.0 International
Разработка сайта:
креативное агентство Brainstore
Профессия Разработчик моделей big data в России
Разработчик моделей big data – это специалист в области создания информационных систем, предназначенных для сбора, хранения, обработки, передачи и анализа больших массивов информации. Он разрабатывает технические решения для программно-аппаратных центров, а также программное обеспечение, системные и обрабатывающие алгоритмы, позволяющие эффективно и релевантно управлять массивными информационными потоками. Разработчик моделей big data ведет фундаментальные исследования в области стратегии развития DATA-центров, предлагает и реализует программные решения для увеличения производительности и функциональности big data, ведет мониторинг работы таких центров и занимается отладкой их функциональности в рабочем режиме. В круг его профессиональных интересов входит решение конкретных задач и бизнес-процессов корпоративных информационных сред, а также фундаментальные исследования в области машинной обработки больших массивов данных.
info Реклама
О профессии
- Программы в вузах 21
- Магистратура 18
Какие ЕГЭ сдавать
О профессии Разработчика моделей big data
Зарплаты: сколько получает Разработчик моделей big data *
Начинающий: 70000 ₽ в месяц
Опытный: 150000 ₽ в месяц
Профессионал: 250000 ₽ в месяц
* — информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.
Востребованность профессии
Потоковая и статичная обработка больших массивов данных является важнейшим направлением работы крупных коммерческих структур любого профиля, от высокотехнологичных сетевых гигантов до энергетических и промышленных предприятий, торговых сетей, логистических компаний и т.д. Здесь существует огромный спрос на IT-специалистов различной специализации, включая разработчиков моделей big data. Профессия очень актуальна, перспективна и востребована. Существует большой выбор вакансий и возможностей выбора при трудоустройстве.
Для кого подходит профессия
Профессиональная деятельность разработчика моделей big data тесно связана с IT-сферой, что требует системных, фундаментальных знаний в машинно-информационной области. Такой специалист должен в совершенстве владеть профессиональным программным обеспечением, знать модели администрирования информационных кластеров, особенности хранения и обработки информации в профессиональных базах данных. Профессия подходит тем, кто:
- Интересуется IT-сферой;
- Обладает высокими интеллектуальными способностями, имеет яркую фантазию и нестандартное мышление;
- Способен к техническому творчеству;
- Может работать в команде единомышленников, способен эффективно коммуницировать со смежными техническими специалистами и коллегиально решать сложные технические проблемы.
Карьера
Профессия разработчика моделей big data имеет отличный карьерный потенциал и позволяет иметь высокий статус, прекрасный доход и сильные профессиональные позиции в любой профильной высокотехнологичной компании, где требуется статичная или потоковая обработка больших массивов данных. Такие специалисты могут курировать профильные направления, развивать корпоративные механизмы хранения и доступа к данным, быть ведущим специалистом в своей сфере. Профессия позволяет стать крупным, высокооплачиваемым специалистом и выбирать предложения работодателей с лучшими условиями.
Обязанности
Профессиональные обязанности разработчика моделей big data включают в себя:
- Создание архитектуры и аппаратно-технических решений для корпоративных и коммерческих DATA-центров;
- Планирование и разработку процессов конвейерной обработки данных;
- Создание структуры и рабочих алгоритмов для высокопроизводительных процессов обработки данных и реализации утилитарных задач на базе потоковой обработки;
- Разработку механизма хранения, накопления и скоростного доступа к данным;
- Обеспечение надежного и высокопроизводительного процесса изъятия данных, их трансформирования и загрузки в другую систему для последующей обработки;
- Разработку технических и программных решений для изменения, очищения, структурирования данных в статичных и динамичных информационных средах, машинный поиск аномалий и разработку сценария их устранения;
- Прогнозирование текущих и перспективных ресурсных мощностей для динамичного развития корпоративных центров обработки массивов данных;
- Применение профессиональных программных сред и инструментов для решения задач обработки больших массивов данных.
Оцените профессию: