Практические концепции и навыки инженерии данных

Инженеры по обработке данных являются основой современного бизнеса, основанного на данных. Они отвечают за сбор, манипулирование и потоковую передачу данных, чтобы обеспечить понимание и принятие более эффективных решений. Итак, какие навыки и концепции используют инженеры по обработке данных для достижения успеха?

Сегодня мы рассмотрим, чем занимаются инженеры по обработке данных, их роль в бизнесе, основанном на данных, а также навыки, концепции и инструменты, которые они используют в повседневной работе.

Инженерия данных — быстро развивающаяся область, и эти навыки пользуются большим спросом, поэтому если вы хотите сменить профессию и стать инженером данных или развить имеющиеся навыки, эта статья для вас.

Давайте погрузимся в тему!

Мы рассмотрим:

  • Что такое инженер по обработке данных и чем он занимается?
  • Обязанности инженера по данным
  • Как инженеры по данным помогают принимать решения?
  • Процессы, концепции и навыки инженерии данных
    • 3 основных процесса
    • 22 ключевые концепции инженерии данных
    • Технические навыки и инструменты
  • Подведение итогов и следующие шаги

Что такое инженер данных и чем он занимается?

Инженеры по данным — это гибрид специалистов по данным и инженеров-программистов, они собирают необработанные данные и превращают их в данные, из которых другие специалисты по данным могут извлечь пользу.

Обязанности инженера по обработке данных

В обязанности инженера по данным входит, в частности, следующее:

  • сбор необработанных данных из различных источников для их обработки и хранения в хранилище данных
  • Выбор оптимального типа базы данных, системы хранения данных и облачной архитектуры/платформы для каждого проекта
  • проектирование, обслуживание и оптимизация систем для приема, обработки, хранения и анализа данных
  • Обеспечение высокой доступности, безопасности и соответствия данных стандартам организации.
  • Автоматизация и мониторинг конвейеров данных для обеспечения своевременной доставки результатов анализа.

Как инженеры по обработке данных помогают принимать решения?

Инженеры по обработке данных играют важную роль в принятии решений на основе данных, обеспечивая высокое качество, легкодоступность и достоверность данных. Если предоставляемые ими данные неточны или некачественны, то организация рискует принять неверные решения, которые могут иметь дорогостоящие последствия.
Для того чтобы специалисты по анализу данных и аналитики могли выполнять свою работу, им необходим доступ к высококачественным данным, которые были очищены и обработаны инженерами по обработке данных. Эти данные должны быть правильно структурированы и отформатированы в соответствии со стандартами организации, чтобы их можно было легко анализировать.

Инженеры по обработке данных позволяют специалистам по анализу данных и аналитикам сосредоточиться на своей работе, беря на себя утомительные и требующие много времени задачи по подготовке и обработке данных.

Процессы, концепции и навыки для инженерии данных

Теперь, когда мы все одинаково понимаем, чем занимаются инженеры по обработке данных, давайте рассмотрим некоторые навыки, концепции и инструменты, которые они используют в своей работе. Это те вещи, которые вам необходимо знать, если вы заинтересованы в том, чтобы стать инженером данных, а если вы уже работаете в этой области, это послужит вам хорошим освежением.

3 основных процесса

Существует несколько основных процессов, которые инженеры по обработке данных используют в своей работе, и вам необходимо знать их, если вы планируете пройти собеседование на должность инженера по обработке данных.

Шаг 1: Сбор данных

Сбор данных — это сбор данных из нескольких источников. Как правило, для этого используется определенная форма ввода данных, которая представляет собой процесс перемещения данных из одной системы в другую.

Существует два основных типа ввода данных: пакетный и в режиме реального времени.

Пакетный ввод данных — это процесс сбора и хранения данных партиями, обычно через запланированный интервал времени. Это часто используется для данных, которые не нужно обрабатывать в режиме реального времени, например, исторических данных.

С другой стороны, ввод данных в реальном времени — это процесс сбора и хранения данных сразу после их создания. Это часто используется для данных, которые необходимо обрабатывать в режиме реального времени, например, потоковых данных.

Сбор данных может быть сложным процессом из-за многочисленных источников данных и различных форматов, в которых они могут храниться.

Этап 2: Обработка данных

Обработка данных — это процесс преобразования данных в нужный формат.
Как правило, для этого используется определенная форма преобразования данных, также известная как «обработка данных» (data wrangling) или «обработка данных» (data munging), которая представляет собой процесс преобразования данных из одного формата в другой.

Типы преобразования данных включают:

Очистка данных включает в себя выявление и очистку неправильных, неполных или недействительных данных. Очистка данных — это необходимый шаг для обеспечения качества данных, который представляет собой процесс обеспечения соответствия данных определенным стандартам. Обеспечение качества данных — важный этап в инженерии данных, поскольку он помогает гарантировать точность и надежность данных.

Нормализация данных предполагает преобразование данных в целостный, стандартный формат. Нормализация данных включает в себя устранение любых избыточных, неструктурированных данных и других несоответствий. Нормализация тесно связана с очисткой данных, но отличается от нее тем, что направлена на повышение согласованности данных, в то время как очистка данных направлена на повышение их точности.

Сокращение данных предполагает отфильтровывание любых нерелевантных данных для ускорения процесса анализа данных. Фильтрация данных может осуществляться с помощью нескольких методов, таких как дедупликация, выборка и фильтрация по определенным критериям.

Извлечение данных предполагает выделение данных из большого набора данных. Это можно сделать с помощью нескольких методов, таких как SQL-запросы, API и веб-скрейпинг. Извлечение данных часто необходимо, когда данные недоступны в нужном формате.

Агрегирование данных подразумевает объединение данных из нескольких источников в единый набор данных. Агрегирование данных является необходимым шагом для интеграции данных, которая представляет собой процесс обобщения данных из нескольких источников в единое представление.

Существует множество способов обработки данных, и наилучший подход зависит от данных, с которыми вы работаете, и целей вашего проекта.

Шаг 3: Хранение данных

Под хранением данных в контексте инженерии данных понимается процесс хранения данных в формате, доступном и пригодном для использования людьми или машинами. Хранение данных — это важный этап в инженерии данных, поскольку он помогает обеспечить доступ к данным и их использование другими специалистами по данным для получения глубоких знаний.

Данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, и тип данных во многом определяет, какое хранилище данных вам понадобится.

Структурированные данные организованы в заранее определенном формате и могут быть легко обработаны компьютером. Структурированные данные обычно хранятся в базах данных, таких как реляционные базы данных, колоночные базы данных и базы данных, ориентированные на документы. Примерами структурированных данных являются данные о клиентах, продуктах и финансах.

Полуструктурированные данные имеют заранее определенный формат, но не так жестко структурированы, как структурированные данные. Полуструктурированные данные часто хранятся в файлах XML, JSON или CSV. Примерами полуструктурированных данных являются электронные письма, сообщения в социальных сетях и сообщения в блогах.

Неструктурированные данные не имеют заранее определенного формата и часто бывают неорганизованными. Примерами неструктурированных данных являются изображения, видео и аудиофайлы.

Существует множество вариантов хранения данных, которые часто называют хранилищами данных или репозиториями данных.

При выборе хранилища данных следует учитывать такие факторы, как стоимость, производительность и надежность.

Примерами хранилищ данных являются:

  • Реляционные базы данных: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2.
  • Базы данных NoSQL: MongoDB, Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, Couchbase, Apache HBase, Apache Accumulo, Apache Hive, Microsoft Azure Cosmos DB, Apache Hadoop, Cloudera Distribution for Hadoop.

22 ключевые концепции инженерии данных

Мы рассмотрим некоторые ключевые концепции инженерии данных, с которыми вы захотите ознакомиться, изучая этот карьерный путь.

1- Большие данные — это термин, используемый для описания больших, сложных наборов данных, которые трудно обрабатывать с помощью традиционных методов вычислений. Большие данные часто включают в себя наборы данных

2- Бизнес-аналитика (BI) определяется как совокупность процессов и стратегий для анализа данных с целью получения информации, используемой для принятия бизнес-решений.
3- Архитектура данных включает в себя процесс проектирования, конструирования и обслуживания систем данных. Архитектура данных включает в себя проектирование моделей данных, систем управления базами данных и хранилищ данных. Инженеры по данным часто работают с архитекторами данных для проектирования и внедрения систем данных, но они могут работать и самостоятельно.

4- Контейнеризация — это процесс упаковки приложения таким образом, чтобы оно могло работать в изолированных средах, называемых контейнерами. Контейнеризация позволяет лучше использовать ресурсы и переносимость приложений. Контейнеризированное приложение заключает все свои зависимости, библиотеки, двоичные файлы и файлы конфигурации в контейнеры. Это позволяет приложению работать в облаке или на виртуальной машине без необходимости рефакторинга.

  • Docker стал синонимом контейнеров и представляет собой набор инструментов, которые можно использовать для создания, запуска и обмена контейнеризированными приложениями.

  • Kubernetes, или k8s, — это портативная платформа с открытым исходным кодом для управления контейнерными приложениями.

Облачные вычисления — это модель предоставления ИТ-услуг через Интернет. Инженеры по обработке данных часто используют облачные сервисы, такие как Amazon S3 и Google Cloud Storage, для хранения и обработки данных.

6- Базы данных — это коллекции данных, которые можно запросить. Реляционные базы данных, такие как MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server, хранят данные в таблицах и существуют уже более четырех десятилетий. В настоящее время существует множество различных типов баз данных, включая:

  • хранилища с широкими колонками, такие как Cassandra и HBase
  • хранилища значений ключей, такие как DynamoDB и memcachedb
  • Документальные базы данных, такие как MongoDB и Couchbase
  • Графовые базы данных, такие как Neo4j7- Доступность данных — это возможность доступа пользователей к данным, хранящимся в системе.8- Соответствие данным и конфиденциальность — это соблюдение законов и правил, связанных с данными. Конфиденциальность данных — это защита данных от несанкционированного доступа.9- Управление данными — это процесс управления и регулирования данных в организации. Управление данными включает политику и процедуры управления данными.10- Карты данных — это подмножества хранилищ данных, которые содержат только те данные, которые нужны конкретной группе или отделу.11- Платформы интеграции данных — это инструменты, которые помогают организациям объединять данные из нескольких источников. Они обычно включают функции для очистки и преобразования данных.12- Компоненты инфраструктуры данных могут включать виртуальные машины, облачные сервисы, сети, системы хранения и программное обеспечение. Эти компоненты необходимы для функционирования систем данных.13- Конвейеры данных охватывают процесс извлечения данных из одного или нескольких источников, преобразования данных в формат, который может быть использован приложениями в дальнейшем, и загрузки данных в целевую систему. Конвейеры данных по сути автоматизируют процесс перемещения данных из одной системы в другую.14- Репозитории данных или хранилища данных — это системы, которые используются для хранения данных, как обсуждалось ранее. Примерами являются реляционные базы данных, базы данных NoSQL и традиционные файловые системы.15- Источники данных — это системы или устройства, из которых извлекаются данные. Примерами источников данных являются данные переписи населения США, погодные данные, сообщения в социальных сетях, устройства IoT и датчики.16- Хранилища данных — это централизованные системы, в которых хранятся все данные, собираемые организациями. Создание хранилищ данных включает в себя извлечение данных из различных источников, преобразование данных в формат, который можно использовать для анализа, и загрузку данных в хранилище.

17- Озера данных — это хранилища, в которых хранятся все данные, собираемые организациями, в их наиболее чистом виде. Озера данных часто используются для хранения данных, которые не были преобразованы или обработаны каким-либо образом.

18- Процессы ETL и ELT используются для перемещения данных из одной системы в другую.

  • Процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) включают извлечение данных из одного или нескольких источников, преобразование данных в формат, который может быть использован целевой системой, и загрузку данных в целевую систему.
  • Процессы ELT (извлечение, загрузка, преобразование) включают извлечение данных из одного или нескольких источников, загрузку данных в целевую систему, а затем преобразование данных в нужный формат.

Процессы ETL полезны для данных, которые необходимо очистить для использования в целевой системе. С другой стороны, процессы ELT полезны, когда целевая система может обрабатывать данные в необработанном виде, поэтому процессы ELT обычно быстрее процессов ETL.

19- Форматы данных для хранения включают текстовые файлы, файлы CSV, файлы JSON и файлы XML. Данные также могут храниться в двоичных форматах, таких как Parquet и Avro.

20- Визуализация данных — это процесс создания визуальных представлений данных. Они могут использоваться для изучения данных, поиска закономерностей и принятия решений. Чаще всего они используются для передачи данных нетехнической аудитории.

21- Приборные панели инженерии данных — это веб-приложения, позволяющие инженерам данных отслеживать состояние своих конвейеров данных. Обычно они отображают состояние конвейеров данных, количество ошибок в конвейере и время, затраченное на выполнение конвейера.

22- Базы данных SQL и NoSQL: это два типа баз данных, которые используются для хранения данных.

  • Базы данных SQL (структурированный язык запросов) являются реляционными базами данных, что означает, что данные хранятся в таблицах и могут быть запрошены с помощью SQL.
  • Базы данных NoSQL (не только SQL) — это нереляционные базы данных, что означает, что данные хранятся в формате, отличном от таблиц, и могут быть запрошены с помощью различных методов.

Базы данных SQL можно использовать для структурированных данных, например, данных из финансовой системы, в то время как базы данных NoSQL лучше всего подходят для неструктурированных данных, например, данных из социальных сетей. Для полуструктурированных данных, таких как данные из веб-блога, можно использовать базы данных SQL или NoSQL.

Технические навыки и инструменты

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые основные темы инженерии данных, давайте посмотрим на инструменты и языки, которые инженеры данных используют для поддержания экосистемы данных в рабочем состоянии.

  • Экспертное знание ОС: Unix, Linux, Windows, системные утилиты и команды.
  • Знание компонентов инфраструктуры: Виртуальные машины, сети, службы приложений, облачные сервисы.
  • Знание баз данных и хранилищ данных: RDBMS (MySQL, PostgreSQL, IBM DB2, Oracle Database), NoSQL (Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4J) и хранилища данных (Oracle Exadata, Amazon RedShift, IBM DB2 Warehouse on Cloud).
  • Знание популярных конвейеров данных: Apache Beam, AirFlow, DataFlow
  • Языки
    • Языки запросов: SQL
    • Языки программирования: Python, Java
    • Языки оболочки и сценариев: bash, sh и т.д.
  • Инструменты для обработки больших данных: Hadoop, Hive, Apache Spark, MapReduce, Kafka
  • Инструменты визуализации данных: Tableau, QlikView, Power BI, Microsoft Excel
  • Контроль версий: Git, GitHub, Bitbucket
  • Непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD): Jenkins, Bamboo
  • Мониторинг и логирование: стек ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk, AppDynamics.

Подведение итогов и следующие шаги

Инженер по данным отвечает за разработку, внедрение и обслуживание систем, которые хранят, обрабатывают и анализируют данные. Инженерия данных — относительно новая область, и поэтому не существует универсального подхода к ней. Самое главное для инженера по данным — быть в курсе последних тенденций и технологий, чтобы иметь возможность применять их в постоянно растущей экосистеме данных.

Сегодня мы рассмотрели некоторые фундаментальные концепции и навыки, необходимые инженерам по обработке данных для обеспечения бесперебойной работы трубопроводов данных. По мере дальнейшего изучения экосистемы данных и роли инженеров по обработке данных в ней вы обнаружите, что вам предстоит узнать еще много нового. Но это должно дать вам хороший фундамент, на котором можно строить свои знания.

Чтобы начать изучать эти и другие концепции, ознакомьтесь с курсом Educative «Введение в большие данные и Hadoop».

Успешного обучения!

Продолжайте изучать данные на сайте Educative

  • Сила данных: Как наука о данных может помочь вам стать лидером
  • Начните работу с алгоритмами обнаружения аномалий за 5 минут
  • Шпаргалка по Pandas: 35 лучших команд и операций

Начать обсуждение

О каких еще карьерных направлениях вы хотите узнать больше? Была ли эта статья полезной? Сообщите нам об этом в комментариях ниже!

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий