Профессия Data Engineering кому подойдет и как освоить с нуля?
В этой статье мы расскажем о том, как можно обучиться на дата-инженера. Мы рассмотрим, для кого подходит эта профессия, как ее можно освоить с нуля, где лучше учиться и с чего начать свою карьеру в Data Engineering.
Кому подходит профессия Data Engineering - это профессия, которую можно освоить как с нуля, так и перейти в нее из смежной отрасли. К примеру, дата-инженерами часто становятся специалисты с техническим образованием, а также люди, которые имеют опыт в аналитической работе и владеют навыками программирования.
Для работы в этой сфере необходимы определенные личностные качества:
- Аналитический склад ума, развитое логическое мышление и внимательность к деталям.
- Умение работать с большими объемами информации в режиме многозадачности.
- Усидчивость и готовность к долгой монотонной работе за компьютером.
- Знание информатики и математики, либо желание углубленно изучать эти дисциплины.
Как стать специалистом по Data Engineering
Для того чтобы стать специалистом в области Data Engineering, новичкам без опыта в IT необходимо получить серьезную техническую подготовку. Они должны овладеть языками программирования, алгоритмами и структурами данных, а также понимать особенности работы с Big Data. Однако самостоятельное изучение этой области может оказаться недостаточным.
Хотя можно самостоятельно изучать Python и SQL, используя учебники и видеоуроки, для работы по специальности требуется профильное образование. Есть два пути, чтобы получить его: поступить в технический вуз на очном отделении или выбрать онлайн-школу.
Первый вариант подходит выпускникам 11 классов, которым нужен диплом о высшем образовании. Он предполагает полный курс обучения с лекциями, практиками и лабораторными работами. Второй вариант - это онлайн-школа, которая позволяет изучать материал дистанционно и получить профильное образование за 2-12 месяцев.
Начинающим специалистам рекомендуется ознакомиться с каждым из этих учебных форматов и выбрать тот, который больше подходит их индивидуальным потребностям и возможностям.
Другие недостатки обучения в вузе следует также упомянуть:
- Недостаточно практики, поэтому самостоятельно придется изучать современные инструменты для дата-инжиниринга.
- Объемный учебный план, который включает дисциплины, не всегда применимые в работе.
- Учеба на дневном отделении требует значительного временного вложения и не позволяет сочетать ее с работой.
- Выпускникам вузов сложно найти работу с высокой зарплатой из-за отсутствия реального практического опыта.
В свою очередь, онлайн-курсы представляют наиболее удобный и эффективный формат обучения. Вам будет предоставлен гибкий график обучения, а также максимальное количество полезной информации от экспертов в области. В рамках курсов вы получите не только практические занятия, но и домашние задания после каждой темы.
Вам предоставится персональный наставник, который поможет справиться с трудностями и ответит на все ваши вопросы. Кроме того, записи всех уроков будут доступны в личном кабинете навсегда, что позволит пересматривать вебинары в удобное время.
В течение нескольких месяцев вы на реальных примерах изучите дата-инжиниринг и выполните собственные проекты, такие как конвейер, пайплайн, облачная база данных и многое другое. По окончании курса вы получите квалификационный документ, например диплом или сертификат, а также портфолио, демонстрирующее ваши навыки. Некоторые учебные центры предоставляют дополнительные услуги, такие как консультации, подбор вакансий и предложения о стажировке у партнеров.
Если вы рассматриваете возможность стать дата-инженером, необходимо пройти несколько этапов:
- Изучите алгоритмы и структуры данных, чтобы научиться хранить, перемещать и анализировать информацию.
- Освойте языки программирования, такие как SQL и Python, а в будущем могут пригодиться Scala и другие языки.
- Познакомьтесь с популярными фреймворками Python, используемыми в анализе данных, а также с основными инструментами дата-инженера, такими как Hadoop, Apache Spark и Kafka.
- Практикуйтесь. Начните с построения пайплайна в одном из облачных сервисов, таких как Amazon Web Services, Google Cloud или Microsoft Azure.
- Получив минимальный практический опыт, можно искать работу по специальности, например, вакансию джуниора.
Неделя пробных занятий по работе с данными
Ссылка на курсы: https://netology.ru/programs/
При изучении инжиниринга данных будут полезны следующие книги:
- "Data Science at the Command Line", Жерон Янссенс.
- "Machine Learning", Том Митчелл.
- "Python for Data Analysis", Уэс МакКинни.
- "Hadoop for Dummies", Дирк Дерус, Пол Зикопулос, Роман Мельник.
- "Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps", Даниэль Дрешер.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье