Wie kann man Dateningenieur werden?

Die wachsende Datenmenge in Unternehmen bringt auch neue Berufsbilder im Big-Data-Umfeld mit sich. Der Data Engineer beschäftigt sich mit dem Sammeln und Verwalten von Daten. Was genau ein Data Engineer ist und wie man einer wird, erfahren Sie in diesem Artikel.

Was ist ein Data Engineer?

• Ein Data Engineer ist ein IT-Mitarbeiter, dessen Aufgabe es ist, Daten zu analysieren und analytisch so aufzubereiten, dass jeder im Unternehmen die Daten nutzen kann. Das Feld ist groß und in fast jeder Branche vertreten. Unternehmen sammeln große Mengen an Daten, aber dafür braucht man auch die richtigen Leute, die die Daten analysieren und sicherstellen, dass sie von allen genutzt und verstanden werden können.
• Die Stelle erfordert ein hohes Maß an technischem Verständnis und Kenntnisse in der Gestaltung von SQL-Datenbanken und mehreren Programmiersprachen. In den meisten Fällen sind sie für die Entwicklung von Algorithmen verantwortlich, daher muss der Dateningenieur die Ziele des Unternehmens und des Kunden verstehen.
• Wichtig ist auch, dass er weiß, wie man Visualisierungen, Berichte und Dashboards entwickelt.

Warum Data Engineering?

Der Dateningenieur spielt eine wichtige Rolle für im Unternehmen. Indem er den Entscheidungsträgern und Analysten Daten zugänglich macht, können sie fundierte Entscheidungen treffen, was dazu führt, dass das Unternehmen erfolgreicher ist. Die Analyse von Daten ist durch Big Data immer wichtiger geworden, und wenn es Daten zu verarbeiten gibt, steigt auch der Bedarf an Dateningenieuren.

Rolle und Aufgaben des Dateningenieurs

Der Data Engineer hat drei Rollen, die er ausfüllen kann:

• Generalist: Diese Rolle ist meist in eher kleineren Teams zu finden. Hier hat der Data Engineer viele Aufgaben und hat mit vielen Menschen zu tun, die eher weniger mit Daten arbeiten. Er ist für jeden Schritt des Prozesses verantwortlich, vom Sammeln, Analysieren und Auswerten bis hin zum Verwalten der Daten. Diese Position ist besonders geeignet, wenn jemand vom Data Scientist zum Data Engineer aufsteigen möchte.
• Pipeline-zentriert: In dieser Rolle arbeiten sie eher in mittelständischen Unternehmen und mit Datenwissenschaftlern. Kenntnisse über verteilte Systeme und Informatik sind hier erforderlich.
• Datenbankzentriert: Hier arbeiten sie eher in großen Unternehmen und die Verwaltung von Daten ist der Hauptbestandteil der Position. Diese Dateningenieure konzentrieren sich auf analytische Datenbanken. Sie arbeiten mit mehreren Datenbanken und sind für die Entwicklung von Tabellenschemata verantwortlich.

Das Ziel ist immer, Daten für alle zugänglich zu machen, damit Unternehmen die Daten nutzen und optimieren können, um bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Hier sind einige Aufgaben, die zu den Verantwortlichkeiten eines Data Engineers gehören:

• Erfassen von Datensätzen
• Erfasste Daten so umwandeln, dass sie nutzbar sind
• Erfassen von Datensätzen, die mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmen
• Verstehen von Geschäftszielen
• Erstellen und Testen von Datenbankarchitekturen

Die Arbeit in kleineren Unternehmen erfordert oft die Übernahme von allgemeineren Aufgaben, die Übernahme der Generalistenrolle. In größeren Unternehmen konzentriert sich ein Dateningenieur in der Regel auf eine Datenpipeline und andere z. B. auf die Speicherung und Verwaltung der Daten.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Dateningenieur?

• Der Datenanalyst ist häufig für Maßnahmen verantwortlich, die sich auf die Geschäftseinheit auswirken, während die Position des Dateningenieurs in der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines besteht.

Schritte, um Dateningenieur zu werden

• Um ein Dateningenieur zu werden, braucht man die richtigen Fähigkeiten und Kenntnisse. Deshalb haben viele einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem ähnlichen Bereich. Auf diese Weise kann ein Fundament an Wissen und Fähigkeiten geschaffen werden, das in diesem Bereich dringend benötigt wird. Aber ein Studium ist kein Muss, es gibt auch andere Wege, die zum Dateningenieur führen.

Fähigkeiten, die Sie haben sollten, um Data Engineer zu werden

1. Develop Skills  
   • Cloud Computing, Kodierung und Datenbankdesign bilden die Grundlage für eine Karriere in der Datenwissenschaft.
2. Coding  
   • Das Programmieren in verschiedenen Programmiersprachen ist ebenfalls sehr wichtig. Auch dafür gibt es Kurse, um das Programmieren zu lernen und Fähigkeiten aufzubauen. Wichtige Programmiersprachen sind Java, Python oder SQL.
3. Databases  
   • Der Zweck von Datenbanken ist die Speicherung von Daten. Sie sollten über Kenntnisse in diesem Bereich verfügen und verstehen, wie sie funktionieren und wie man sie benutzt.
4. Data Storage  
   • Vor allem bei Big Data geht es nicht darum, alle Arten von Daten auf dieselbe Weise zu speichern. Sie sollten wissen, wann und wie Sie die verschiedenen Daten speichern müssen.
5. Automation  
   • Auch das ist ein wichtiger Teil der Arbeit eines Dateningenieurs. Denn Unternehmen können eine große Menge an Daten sammeln und speichern. Deshalb sollte es möglich sein, Prozesse und Aufgaben zu automatisieren, um so effektiv wie möglich zu arbeiten.
6. Machine Learning  
   • Grundlagen über die Konzepte sollten auch hier vorhanden sein, damit die Wünsche der anderen Data Scientists im Team besser verstanden werden können.
7. Tools  
   • Big Data funktioniert nicht nur mit normalen Daten, deshalb sollten auch Big-Data-Tools eingesetzt werden können. Denn die Technologien entwickeln sich ständig weiter und ändern sich auch von Unternehmen zu Unternehmen.
8. Data Security  
   • Um die Daten z.B. vor Diebstahl zu schützen, ist es auch sinnvoll, sich mit Datensicherheit zu beschäftigen. Auf diese Weise werden die Sicherheit und die Speicherung der Daten gewährleistet.

Gehalt

• Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines Dateningenieurs bei 61.470 € pro Jahr. Es hängt jedoch auch von den Fähigkeiten, Kenntnissen, dem Standort und der Größe des Unternehmens ab.

Wichtige Tools

Der Dateningenieur benötigt für die Durchführung der Aufgaben spezifische Werkzeuge und Kenntnisse in den relevanten Programmiersprachen.

1. Amazon Athena 
   • Amazon Athena ist ein Dienst, der von Amazon Cloud angeboten wird. Er wurde entwickelt, um die Analyse von Daten in Amazon S3 mit Standard-SQL zu erleichtern. Mit Athena muss keine Infrastruktur verwaltet werden, Sie zahlen nur für die ausgeführten Abfragen.
2. Apache Spark  
   • Apache Spark definiert sich als einheitliche Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Es läuft auf mehreren Plattformen wie Apache Mesos oder Amazon EC2 und vielen anderen Datenquellen.
   • Das Programm arbeitet mit einem Abfrageoptimierer und einer physischen Ausführungsmaschine. Dann können Programmiersprachen wie Java, Python und SQL von Dateningenieuren verwendet werden, um parallele Anwendungen zu schreiben, die Streaming-Daten abfragen.
3. Python  
   • Dies ist eine der populärsten Programmiersprachen und eine der am meisten geforderten für die ausgeschriebenen Stellen im Bereich Data Engineering. Python ist weit verbreitet, weil es einfacher zu erlernen und zu lesen ist. Daher werden auch Python-Kenntnisse und -Erfahrungen stärker nachgefragt.