Инженерии данных, как и науке о данных, в последние годы уделяется много внимания, и спрос никуда не денется в ближайшее время. Либо вас интересует поле данных из-за зарплаты, возможностей гибридной или удаленной работы, либо вы просто ищете что-то новое; Задавались ли вы вопросом, подходит ли вам Data Engineering? Будете ли вы сожалеть о тяжелой работе, чтобы получить эту роль? Я, конечно, задавал себе эти вопросы и изо всех сил пытался найти ответ, поэтому решил помочь всем, кто задавался такими же вопросами. Надеюсь, этот быстрый тест из 4 вопросов поможет!
Во-первых, если вы еще не знаете, давайте кратко объясним, чем занимается инженер данных. Инженер по обработке данных отвечает за предоставление данных наилучшего качества пользователям данных в любой компании. В первую очередь это делается путем извлечения данных из необработанных источников, таких как CSV, xlsx, JSON, html, txt и т. д. А затем обрабатываем его множеством возможных способов, прежде чем он будет доставлен конечному пользователю для бизнес-анализа. Это может быть так же просто, как удаление дубликатов из файла CSV, передача данных в модель машинного обучения и доставка результатов в базу данных.
Комбинация процессов и технологий, преобразующих данные, называется конвейером, и это основная обязанность инженера по обработке данных: создание и обслуживание конвейеров.
Я считаю, что я хорошо подхожу для работы с данными; Это могло произойти по счастливой случайности, но в любом случае мне удалось сформулировать 4 простых вопроса, которые помогут определить наиболее важные характеристики, необходимые вам не только для того, чтобы получать удовольствие от работы по разработке данных, но и для того, чтобы хорошо в ней справляться. Если вы ответите да на большинство этих вопросов, скорее всего, Data Engineering подойдет вам.
1. Вы любите постоянно учиться.
Да, скорее всего, вы слышали, что это необходимо для любой технической работы, и я не буду тем, кто этого не скажет, потому что это очень и очень верно.
Что касается любой работы, связанной с технологиями, работа с данными постоянно развивается, и вам нужно идти в ногу с технологиями, чтобы работать максимально эффективно, а не…
