Что значит быть Data Software Engineer, и как начать работать в этой увлекательной, хотя и непростой области? Попробуем пролить немного света на эту тему. Ольга Анищенко и Константин Каминский, ведущие разработчики в EPAM, помогают разобраться в деталях и отвечают на самые распространенные вопросы новичков в этой сфере.
Что такое Data Software Engineering?
Фокус data software engineering или дата-инженерии, ранее известной, как Big Data – это инфраструктура и инструменты для обработки больших объемов данных. Работа в этой сфере требует не только знания языков программирования и фреймворков для разработки программного обеспечения, но и понимание разных систем хранения и обработки данных. Хотя разнообразие доступных систем может по началу ошеломлять, у них всех есть обшие черты и для работы с ними нужны схожие навыки. Знание SQL – обязательное условие для успеха в дата-инженерии, а Python уверенно занимает позицию стандартного языка программирования, хотя Java или Scala до сих пор активно используются.
По сути, дата-инженерия объединяет принципы разработки программного обеспечения с управлением, обработкой и анализом больших объемов данных.
Что делают Data Software Engineers?
Data Software Engineers – это специалисты, которые создают и поддерживают системы для управления, обработки, анализа и визуализации больших объемов данных. Они играют ключевую роль в организациях, где данные имеют решающее значение, так как создают инфраструктуру для активного управления ими, помогая компаниям принимать решения на основе информации.
Как правило, дата-инженеры участвуют в проектировании и управлении базами данных, создании таких систем, как хранилища данных (data warehouses), сети данных (data mesh) и озерные хранилища (data lakehouses). Они также работают над алгоритмами обработки данных, очищают, нормализуют и преобразовывают их. С помощью Hadoop и Apache Spark, дата-инженеры оптимизируют производительность систем и приложений, чтобы эффективнее работать с большими объемами. На этом этапе их работа может включать настройку запросов к базе данных, повышение эффективности кода и механизмов кеширования.
Дата-инженеры также выполняют задачи по интеграции данных, обеспечивая согласованность и точность наборов данных. Они подключаются к решению вопросов регулирования и безопасности данных, их визуализации.
После обработки данных, дата-инженеры настраивают исполнение заданий по расписанию с помощью таких инструментов, как Apache Airflow. Дальше фокус внимания смещается на обеспечение качества данных, что предусматривает оценивание входящих и исходящих данных. Чтобы определиться с инфраструктурой для этих задач, нужно хорошо разбираться в облачных технологиях, провайдерах и платформах например Kubernetes, которые часто используются с инструментами типа Airflow и Spark.
Подытоживая, дата-инженерия включает проектирование хранилищ данных, обработку и защиту данных, создание программного обеспечения и алгоритмов для задач, связанных с данными. Дата-инженеры часто принимают участие в анализе качества данных, работе над задачами в области науки о данных, визуализации данных для получения инсайтов и интеграции данных для запуска ETL-процессов.
Почему стоит присмотреться к дата-инженерии, как будущей профессии?
Спрос на дата-инженеров значительно вырос за последние годы, что обусловлено несколькими факторами:
- Взрывной рост количества данных. Объем данных растет по экспоненте, подпитываемый соцсетями, подключенными устройствами и Интернетом вещей (Internet of Things, IoT). Дата-инженеры играют важную роль в разработке систем, способных обрабатывать и добывать инсайты из таких огромных объемов сложных данных.
- Принятие решений на основе данных. Бизнесы и организации все больше полагаются на данные для принятия обоснованных решений. Это означает, что спрос на специалистов, которые могут строить стабильные системы, чтобы эффективно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать данные, будет расти.
- Цифровая трансформация. Во многих отраслях проходит цифровая трансформация, внедряются технологии на основе данных для повышения производительности, улучшения клиентского опыта и получения конкурентных преимуществ. Дата-инженеры имеют непосредственное отношение к этим коренным преобразованиям.
- Переход на облачные сервисы. Миграция инфраструктуры данных в облака повышает спрос на специалистов с опытом работы с облачными решениями для обработки данных. Дата-инженеры необходимы для проектирования, внедрения и управления системами данных в облачных средах.
Ольга Анищенко: Я начинала карьеру как бекэнд-разработчик на Java, потом стала дата-сайентистом, специализировалась на Python и машинном обучении. Со временем я переросла написание исключительно бекэнд-сервисов, поэтому решила присмотреться к дата-направлению и поняла, что дата-инженерия объединяет все, что мне нравится: программирование, решение проблем, обработку больших массивов данных, а еще тесное взаимодействие с дата-сайентистами, дата-аналитиками и инженерами машинного обучения. Кроме того, учитывая стремительный рост объемов данных, быть дата-инженером означает быть на острие технологического прогресса и стать востребованным профессионалом на рынке. Меня вдохновляет мысль о том, чего я, как дата-инженер, могу достичь в современном ІТ-мире.
Стартовый набор будущего дата-инженера:
- Языки программирования: Python, Java или Scala.
- Основательные знания SQL-запросов, объединений, сохраненных процедур, реляционных схем и SQL-оптимизации.
- Облачный стек: Databricks, Azure DataFactory или AWS Glue, AWS EMR, Athena или GCP DataProc, GCP DataFlow.
- Стек Big Data: Spark Core, Spark SQL, Spark ML, Kafka, Kafka Connect, Airflow, Streamset.
- Хранилища данных: Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics, Snowflake.
- NoSQL: CosmosDB, DynamoDB, Cassandra, HBase, MongoDB.
- Очереди и потоковая обработка: Kafka Streams, Spark Streaming.
- Визуализация данных: Tableau, PowerBI или Looker.
- Глубокое понимание распределенных вычислений и параллельной обработки.
- Системы контроля версий: Git.
- Тестирование: компонентное/интеграционное тестирование, юнит-тестирование (JUnit).
- Контейнеризация: Docker, Kubernetes.
Чем отличаются Data Software Engineering, Data Integration и Data DevOps?
Профессии, связанные с данными, схожи между собой, задачи часто совпадают, а специалисты тесно сотрудничают. Поэтому, переходить из одной в другую намного легче, чем начинать с нуля. Предлагаем познакомиться с несколькими профессиями очень близкими, но все же отличными от дата-инженерии.
Статьи и видео, чтобы глубже погрузиться в тему
Big Data for everyone. An inside into technologies of tomorrow | EPAM Training Portal
Myths about Big Data, or Welcome to the Premier League | EPAM Training Portal
https://wearecommunity.io/events/growing-to-data-engineer_meetup/talks/48839
https://wearecommunity.io/events/how-i-got-into-bigdata/talks/14922
Выглядит, как перспективная профессия, не так ли? Открой новые образовательные возможности с нашими программами и дай мощный импульс своей карьере в области данных!
