Концепции и важность инженерии данных

Мы окружены данными в нашей повседневной жизни. За прошедшие годы разработка программного обеспечения произвела революцию и теперь включает в себя инженерию данных как неотъемлемую ее часть. Инженерия данных сегодня является полезной частью организационных функций и используется для многих целей в режиме реального времени, таких как хранение, очистка и транспортировка данных по всей организационной структуре.

Для начинающих и неспециалистов инженерия данных — это область, которая контролирует анализ данных в организации. Перед инженерами по обработке данных стоит задача получать данные из разных источников, а затем очищать их перед хранением. После очистки данные обрабатываются в сплошные куски готовых данных, которые затем могут быть обработаны для бизнес-аналитики, визуализации данных и решений для обработки и анализа данных.

Решения, которые вы извлекаете из своих данных, будут настолько хороши, насколько хороши данные, которые вы используете для достижения этих выводов и решений. Если ваши данные не структурированы и не очищены должным образом, вы не сможете получить результаты, которых стремитесь достичь для своих целей разработки данных.

Инженерия данных контролирует процесс визуализации данных и создания интерактивных решений бизнес-аналитики с их использованием. В этой статье мы рассмотрим, что такое инженерия данных и ключевые понятия, управляющие ею. Мы также углубляемся в важность инженерии данных и почему сегодня это популярная вакансия для начинающих кандидатов.

Обязанности инженера по обработке данных

Инженер данных — это технический ресурс, которому поручено создавать, проектировать, поддерживать и тестировать системы данных в организации. Инженерам по обработке данных в основном поручено выявлять последние тенденции и закономерности в данных и создавать алгоритмы, чтобы убедиться, что данные, доступные организациям, понятны для использования.

Некоторые из ключевых обязанностей инженера по обработке данных включают в себя:

• Получение наборов данных, необходимых в рамках постановки задачи.
• Разработка, построение и сопровождение всех ключевых структур данных.
• Разработка всего процесса набора данных.
• Согласование архитектуры данных с бизнес-требованиями.
• Использование инструментов программирования и языков для выполнения наборов данных таким образом, чтобы они были понятны всем заинтересованным сторонам.
• Импорт статистических методов для машинного обучения
• Создание предиктивных и предписывающих формул машинного обучения
• Использование доступных данных для подготовки автоматизированных задач и потоков
• Предоставление всех результатов из действенных источников данных в надлежащем формате ключевым заинтересованным сторонам в организации.

Пример из практики: Загрузка данных в снежинку с помощью Matellion

Инженеры по обработке данных внутри организации могут использовать любой из следующих подходов:

Поток данных:

Методология потока данных требует, чтобы инженеры вводили данные в формате XML. Согласно этим данным, организация готовит партии видео, которые обновляются ежечасно. Таким образом, инженеры данных потребляют доступные им данные, проектируют на их основе модели и сохраняют конечный результат.

Моделирование и нормализация данных:

Моделирование и нормализация данных являются важными задачами, которые делают данные более удобными для чтения и вывода. Процесс моделирования и нормализации данных включает в себя такие процессы, как удаление дубликатов, очистка данных из источников и изменение данных в соответствии с определенной моделью. Затем нормализованные данные полностью сохраняются в хранилище данных или региональной базе данных. Методы нормализации и моделирования данных упоминаются в конвейере ETL или извлечения, преобразования и загрузки.

Очистка данных:

Очистка данных — это еще один метод, которым следуют инженеры данных для очистки данных и удаления из них всех неправильных, повторяющихся, неполных и поврежденных источников данных. После того, как инженеры данных объединяют несколько наборов данных и источников данных, они в конечном итоге обнаруживают множество проблем, таких как неправильная маркировка, дублирование данных, ненадежные выходные данные и неправильные результаты.

Организации, работающие над этой методологией, удаляют дубликаты, отфильтровывают все нежелательные выбросы и обрабатывают отсутствующие источники данных.

Навыки инженерии данных

Сегодня инженеры по обработке данных должны обладать почти теми же навыками, что и инженеры-программисты. Тем не менее, некоторые навыки необходимо обновить, чтобы они соответствовали последним тенденциям, поскольку мир инженерии данных изменился не по дням, а по часам в недавнем прошлом.

Языки программирования

Инженеры по обработке данных должны иметь базовое представление о таких концепциях, как алгоритмы и структуры данных. Объектно-ориентированное программирование также является ключевой частью инженерии данных, и инженеры должны владеть им. Python является наиболее распространенным и популярным языком программирования, используемым сегодня для инженерии данных.

Python также всесторонне используется для машинного обучения командами искусственного интеллекта. Scala также является популярным языком программирования, таким как Python, который служит нескольким целям и работает на движке JVM или Java Virtual Machine.

Управление базами данных

Инженеры данных должны контролировать и управлять различными базами данных с различными наборами данных, хранящимися в них. Поскольку для использования доступны обширные данные, инженеры данных обычно хранят их в хранилище.

Технологии баз данных включают NoSQL, а SQL используется для генерации ключевых результатов. Базы данных SQL обычно подпадают под определение СУБД или региональных систем управления базами данных. Базы данных NoSQL могут пригодиться для хранения ключевых источников данных, таких как графики в Neo4j и документы в MongoDB.

Облачная инженерия

Облачная инженерия является важной предпосылкой для инженеров данных сегодня. Облачная инженерия — это метод, необходимый для управления серверами в облаке. Серверы в облаке обеспечивают доступ к данным в облаке для независимых команд, работающих из разрозненных мест. Облачные провайдеры, такие как Microsoft Azure, Google Cloud и AWS, являются наиболее популярными решениями для создания систем и размещения облачных платформ.

Важность инженерии данных растет с каждым днем, о чем мы говорили в этой статье. В эту область входят инженеры и программисты со всего рынка труда. Если вас очаровывает инженерия данных, вам обязательно стоит попробовать себя в отрасли.