Czym zajmuje się Data Engineer?

Autor:
Zespół Future Collars
Czym zajmuje się Data Engineer?

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.

Dowiedz się więcej o kursie Data Science
Zapisz się na kurs prowadzony online i zostań Data Scientist, ekspertem, który specjalizuje się w zbieraniu, analizie i wizualizacji danych. Podczas 19 tygodni intensywnej nauki pod okiem doświadczonych mentorów zdobędziesz niezbędną wiedzę do podjęcia pierwszej pracy w tym zawodzie.
Czas trwania
19 tygodni
Cena
10 400 zł
Przeczytaj jeszcze więcej
Projekt bez tytułu (1)

Stabilność branży IT i chęć rozwoju zadecydowały o nauce Business Intelligence i przebranżowieniu do IT

Poznaj historię przebranżowienia Michała Nowakowskiego, który po 8 latach zdobywania doświadczenia w branży motoryzacyjnej na różnych stanowiskach postawił na Business Intelligence i pracę w IT. Dzisiaj pracuje jako Business Intelligence DevOps Specialist w DXC Technology Polska Wszystko po nowemu i wszystko na plus – ocenił swoją zmianę zawodową.    Czym się zajmujesz obecnie jako Business Intelligence DevOps Specialist? Jak wygląda Twój dzień pracy? Aktualnie jestem członkiem zespołu Stabilność branży IT i chęć rozwoju zadecydowały o nauce Business Intelligence i przebranżowieniu do IT

debata111jpg

Reskilling — wielki reset umiejętności. Czy jesteśmy gotowi?

Reskilling pracowników — odpowiedzialność społeczna firm czy rozwiązanie na brak specjalistów?  Nawet 49 proc. czasu pracy w Polsce zajmują czynności, które mogą zostać zautomatyzowane do 2030 r. dzięki zastosowaniu istniejących dziś technologii*. Oznacza to, że ponad 7 mln osób będzie musiało zdobyć nowe umiejętności, które pozwolą im utrzymać konkurencyjność na rynku pracy. Oznacza to, że problem braku „odpowiednich rąk do pracy” będzie się pogłębiał, a system społeczny Reskilling — wielki reset umiejętności. Czy jesteśmy gotowi?

panel 2_praca

Praca 4.0 „Przewidzieć jutro — rynek pracy w dobie niepewności”

Kongres Praca 4.0 „Przewidzieć jutro — rynek pracy w dobie niepewności” organizowany przez Konfederację Lewiatan to wydarzenie poświęcone kluczowym zagadnieniom dzisiejszego rynku pracy. Wydarzenie stacjonarne odbędzie się 30 stycznia 2023 roku, a towarzyszące mu warsztaty online w dniach 31-01 do 3.02. W debacie Kwalifikacje i kompetencje na rynku pracy głos zabierze Izabela Taborowska, CTO Future Collars.   PRACA 4.0 to wiedza o kluczowych zmianach i wyzwaniach na rynku pracy, o aktualnych Praca 4.0 „Przewidzieć jutro — rynek pracy w dobie niepewności”

Magda

Historia Magdy – osoby, której zależało na pracy w IT i jednocześnie na pracy z ludźmi

„Wybrałam kurs od Future Collars z polecenia i nie żałuje tej decyzji.” – tak rozpoczyna rozmowę Magda. „Otwartość, komunikatywność, pokora i elastyczność” — te cechy zdaniem Magdy są najważniejsze na tym stanowisku. Magda była zaskoczona, ile czasu musiała poświęcić na naukę. „Gdybym wiedziała o tym i miała zdecydować się na to jeszcze raz, zrobiłabym to! — mówi Magda i podkreśla, że to był efektywnie wykorzystany czas.   Zobacz nagranie:

Justyna K

Historia Justyny – osoby, która łączy pracę z liczbami i budowanie relacji z ludźmi

Justyna wybrała kurs Business Inteligence online ze względu na elastyczną formułę i cenny kontakt z mentorami. „Każdemu, kto zastanawia się nad wejściem do IT, radziłabym po prostu spróbować, bo każdy może znaleźć coś dla siebie wśród wielu różnych stanowisk i ról w branży” – radzi Justyna Konstantynowicz   Zobacz nagranie:

Agnieszka Mazade

Historia Agnieszki – obecnie Data Scientistki, która przekonuje, że każdy może programować

Agnieszka decydowała się aż na dwa kursy Python Developer i Data Science dzięki dofinansowaniu, które otrzymała z firmy, gdzie wówczas była zatrudniona. Posłuchajcie, jak Agnieszka odnajduje się w obszarze Data Science, które jak sama twierdzi – nie polega jedynie na programowaniu, ale również na zrozumieniu potrzeby biznesowej.   Zobacz nagranie: