データ エンジニア: データ エンジニアとは何ですか?

データ エンジニアリング は今とても人気のある仕事で、おそらく聞いたことがあるでしょう。しかし、あなたは何を知っていますか データエンジニア 企業でやりますか?彼らはどのようなスキルと責任を持つべきですか?そうでない場合は、読み進めてください。この記事では、 データエンジニア そして彼らの責任とスキル。

データ エンジニア

データ エンジニア

データエンジニアは会社で何をしますか?

生データを収集、管理し、データ サイエンティストやビジネス アナリストが解釈できるように使用可能な情報に変換するシステムを構築するために、さまざまな環境で作業しています。彼らの最終的な目標は、組織がデータを使用してパフォーマンスを評価および最適化できるように、データにアクセスできるようにすることです。

データ アナリストとデータ エンジニアの違いは何ですか?

データアナリスト データセットを分析して知識と洞察を収集します。データ エンジニアは、高品質のデータを収集、検証、および準備するシステムを構築します。データ エンジニアはデータを収集して準備し、データ アナリストはデータを使用してより良いビジネス上の意思決定を推進します。

データエンジニアが果たすべき役割とは?

データ アナリストが使用するデータの収集と準備に重点を置いています。主に次の 3 つの役割を担っています。

  • ゼネラリスト。 一般的なデータ エンジニアは、通常、エンド ツー エンドのデータ収集、受信、および処理のために小さなチームで作業します。彼らは、ほとんどのデータ エンジニアよりもスキルが高いかもしれませんが、システム アーキテクチャの知識はあまりありません。データ エンジニアになりたいデータ サイエンティストは、ゼネラリストの役割に適しています。ゼネラリスト データ エンジニアは、先月の毎日の配達を表示し、翌月の配達を予測する小規模な大都市の食品配達サービス用のダッシュボードを作成する場合があります。
  • パイプライン中心のエンジニア。 これらのデータ エンジニアは通常、中規模のデータ分析チームや、分散システムにまたがるより複雑なデータ サイエンス プロジェクトで働いています。大規模および中規模の企業は、この役割を必要とする可能性が高くなります。地域の食品配達会社は、データ サイエンティストやアナリストが配達に関する情報をメタデータで検索するためのツールを作成するパイプライン中心のプロジェクトに着手する場合があります。彼らは、過去 1 か月の配達に必要な走行距離と運転時間を調べ、そのデータを予測アルゴリズムで使用して、会社の将来のビジネスにとって何を意味するかを確認します。
  • データベース中心のエンジニア。 分析データベースの実装、維持、および入力は、これらのデータ エンジニアのタスクです。この役割は通常、データが複数のデータベースに分散されている大企業で見られます。エンジニアはパイプを使用し、効率的な分析のためにデータベースを調整し、抽出、変換、読み込み (ETL) メソッドを使用してテーブル スキーマを作成します。 ETL は、複数のソースから単一のターゲット システムにデータをコピーするプロセスです。大規模な複数の州または全国規模の食品流通サービスでは、データベース中心のプロジェクトは分析データベースを設計することです。データベースの作成に加えて、データ エンジニアは、メイン アプリケーション データベースで収集された場所から分析データベースにデータを取得するためのコードを記述します。

データ エンジニアの責任は何ですか?

データ エンジニアは、多くの場合、分析チームの一員としてデータ サイエンティストと協力します。エンジニアは、データ サイエンティストに使用可能な形式でデータを提供します。データ サイエンティストは、予測分析、機械学習、およびデータ マイニング アプリケーションからの情報に対してクエリとアルゴリズムを実行します。また、データ エンジニアは、ビジネス エグゼクティブ、アナリスト、およびその他のエンド ユーザーに要約データを提供して、データを分析し、その結果を適用してビジネス オペレーションを改善できるようにします。

データ エンジニアは、構造化データと非構造化データを扱います。構造化データは、データベースなどのフォーマットされたリポジトリに編成できる情報です。テキスト、画像、オーディオ、ビデオ ファイルなどの非構造化データは、従来のデータ モデルに適合しません。データ エンジニアは、データ スキーマと、アプリケーションが 2 つのデータ型を処理するさまざまな方法を理解する必要があります。オープンソースのデータ取り込みや処理フレームワークなど、さまざまなビッグ データ テクノロジもデータ エンジニア ツールキットの一部です。

データ エンジニアのスキル セット

データ エンジニアは、C#、Java、Python、R、Ruby、Scala、および SQL プログラミング言語. Python、R、および SQL は、データ エンジニアが使用する最も重要な 3 つの言語です。

エンジニアは、データ統合ジョブを作成および管理するために、ETL ツールと REST 指向の API について十分に理解している必要があります。これらのスキルは、データ アナリストやビジネス ユーザーに、準備されたデータ セットへの簡単なアクセスを提供するのにも役立ちます。データ エンジニアは、データ ウェアハウスとデータ レイク、およびそれらがどのように機能するかを完全に理解する必要があります。たとえば、確立されたエンタープライズ データ ウェアハウスの処理およびストレージ作業をオフロードする Hadoop データ レイクは、データ エンジニアによるビッグ データ分析作業をサポートします。

また、データ エンジニアは、データ ワークフローの一般的なコンポーネントになりつつある NoSQL データベースと Apache Spark システムについて十分に理解している必要があります。また、MySQL や PostgreSQL などのリレーショナル データベース システムについても知っている必要があります。もう 1 つの焦点は、バッチ処理とリアルタイム処理のための統合データ パイプラインをサポートする Lambda アーキテクチャです。

ビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームとその構成機能は、データ エンジニアにとってもう 1 つの重要な関心事です。 BI プラットフォームを通じて、データ ウェアハウス、データ レイク、その他のデータ ソース間の接続を確立できます。エンジニアは、BI プラットフォームで使用されるインタラクティブなダッシュボードの使用方法を知っている必要があります。

機械学習はデータ サイエンティストまたは機械学習エンジニアのスキル セットのようなものですが、機械学習プラットフォーム用のデータを準備するには、データ エンジニアも機械学習を理解する必要があります。彼らは、機械学習アルゴリズムを展開し、そこから洞察を得る方法を知っている必要があります。

最後に、UNIX ベースのオペレーティング システム (OS) を理解することが重要です。 Unix、Solaris、および Linux は、Mac OS や Windows などの他のオペレーティング システムにはない機能とルート アクセスを提供します。ユーザーはオペレーティング システムをより詳細に制御できるため、データ エンジニアにとって便利です。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ エンジニアとそのスキルと責任について理解を深めるのに役立つことを願っています。日付エンジニアまたはそれに関連するその他の情報について詳しく知りたい場合は、訪問することをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については!再度、感謝します! (2022年4月22日発行)

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