W świecie, w którym rola danych odgrywa coraz większą rolę, pojawiają się związane z nimi zawody. Jednym z nich jest Data Engineer – inżynier danych, odpowiadający za tworzenie kluczowych rurociągów danych. Specjaliści w tej dziedzinie są obecnie wyjątkowo pożądani i dobrze opłacani.
Data Engineer – kto to?
Data Engineer, określany również jako Data Architect bądź Data Infrastructure Specialist, to jeden z niedawno wyodrębnionych zawodów z dziedziny analityki danych. Inżynier danych to osoba, której zadaniem jest zbieranie i przetwarzanie surowych danych, ocena przydatności nowych źródeł informacji oraz projektowanie i uruchamianie nowych relacyjnych baz danych, pozwalających na przechowywanie oraz przetwarzanie informacji napływających do systemu.
W praktyce oznacza to zbieranie, przeniesienie, przechowywanie, przygotowywanie do obróbki oraz wstępne analizowanie dużych zbiorów danych. Zadaniem inżyniera danych jest również dostarczanie zbiorów danych dla Data Scientists i Data Miners.
Data Engineer – co musi umieć?
Do swojej dyspozycji, Data Engineer ma szereg narzędzi służących projektowaniu i budowaniu baz danych oraz wdrażaniu systemów analitycznych. Od zatrudnionych na tym stanowisku wymagana jest znajomość przede wszystkim jednego języka programowania – najlepiej Java lub Scala. Technologiami, z jakich korzystają pracownicy na tym stanowisku, są też Spark, Nifi, Kafka, Hadoop, Hive, Flink, Beam czy Debezium. Konieczna jest również znajomość składni języka baz danych SQL. Oprócz tego, od inżynierów danych wymagana jest też znajomość języka angielskiego w stopniu umożliwiającym samodzielne studiowanie i tworzenie treści w dziedzinie inżynierii danych, a szczególnie dokumentacji technicznej.
Jak w każdej dziedzinie informatyki, tak i w Data Engineeringu cenione są umiejętności miękkie – logiczne myślenie, kreatywność w wyszukiwaniu połączeń między danymi, upór w dążeniu do celu, elastyczność w adaptacji do nowych projektów, chęć podnoszenia kwalifikacji i szybkość uczenia się nowych procedur. Umiejętność pracy w zespole i komunikatywność są natomiast niezbędne do pracy z klientem.
Praca jako Data Engineer – perspektywy zatrudnienia
Data Engineer to specjalista poszukiwany przez firmy z różnych branż. Nie bez powodu – przedsiębiorstwa kładą coraz większy nacisk na dobre zrozumienie danych, jakimi dysponują. Stworzenie odpowiedniego łańcucha tych danych nie byłoby możliwe bez wyspecjalizowanego inżyniera.
Data Engineering to młoda dziedzina, która rozwija się niezwykle dynamicznie – to stwarza ciekawe perspektywy dotyczące zarówno zapotrzebowania firm, jak i narzędzi służących pracy z danymi. Specjalista tej dziedziny może być zatrudniony w przedsiębiorstwie lub występować w roli kontraktowego specjalisty dostarczającego usługi przetwarzania danych.
Jak zostać specjalistą Big Data?
Na polskich uczelniach przybywa kierunków kształcących specjalistów od przetwarzania danych. To przede wszystkim informatyka ze specjalnością bazy danych, sieci i systemy komputerowe oraz inżynieria danych. Przyszli inżynierowie danych mogą skorzystać też z kursów online (np. kursu Data Science), które pozwolą im w krótkim czasie zdobyć niezbędną wiedzę na temat najszybciej rozwijającej się gałęzi technologii – big data oraz wymaganych w tym zawodzie języków programowania.
Zarobki na stanowisku Data Engineer
Polski rynek specjalistów big data znajduje się w fazie wzrostu, dlatego też zarobki mają bardzo szerokie spektrum i są w większej mierze uzależnione od obszaru specjalizacji . Jak wynika z przeglądu wynagrodzeń 2020, przygotowanego przez Devire, mediana zarobków na stanowisku Data Engineer wynosi dla Warszawy odpowiednio: 9 000 zł brutto (junior), 13 000 zł brutto (mid) i 18 000 zł brutto (senior).
Data Engineer vs. Big Data Scientist
Inżynier danych to niejedyny specjalista, którego stanowisko pracy rozpoczyna słowo „data”. W świecie IT i przetwarzania danych wzrasta też znaczenie ściśle współpracującego z inżynierem danych Data Scientist – naukowca danych. Jego zadanie polega na zbieraniu, przetwarzaniu i analizowaniu danych statystycznych, opracowywaniu i tworzeniu wizualizacji oraz uzyskiwaniu konkretnych wniosków. Data Scientist wykorzystuje w swojej pracy rozmaite techniki statystyki i uczenia maszynowego do przetwarzania i analizowania danych, co odróżnia go od inżyniera danych, który przede wszystkim opracowuje narzędzia do przetwarzania danych.
