データエンジニアになりたいなら知っておくべき5つのこと

データ エンジニアリングは、信頼性の高いデータ収集システムまたはインフラストラクチャの開発に重点を置いた、非常に多様で広範な分野です。 データ エンジニアは、データの転送と保存のゲートキーパーおよびファシリテーターとして機能します。

データ エンジニアは、大量のデータを分析しやすい形式に変換する責任を負うことがよくあります。 これを行うために、彼らは、このデータを保存して使用するために必要なソフトウェアである高度にスケーラブルなデータ管理システムを設計、構築、インストール、評価、および維持します。

現在のテクノロジーが豊富な世界のおかげで、より多くのデータ エンジニアの仕事が利用可能になり、関心のある非常に多くの人に市場が開かれています。

最適なポジショニング方法

学士号を持っている

この職業に就くには、コンピューター サイエンス、ソフトウェア、コンピューター エンジニアリング、応用数学、物理学、統計学、または関連分野の学士号が必要です。

ほとんどの初級レベルの雇用資格を得るには、インターンシップなどの実務経験が必要です。 これらの科目以外で大学の学位を取得する場合は、データ構造、アルゴリズム、データベース管理、およびコーディングに関するクラスを必ず受講してください。

データ エンジニアリングのスキルと経験を積む必要があります

データエンジニアは、非常に困難な業務を遂行するために幅広い技術力を備えている必要があります。 ただし、データ エンジニアリングの専門職で成功するために必要なスキルと専門知識の完全かつ網羅的なリストを作成することは非常に困難です。

データ サイエンスのエコシステムは継続的に成長しており、最新のテクノロジとシステムが常に出現しています。 したがって、データ エンジニアは、技術の進歩についていくために教育を継続する必要があります。

プログラミング言語の深い知識が必要

他のデータ サイエンス職と同様に、データ エンジニアはコーディングに習熟している必要があります。 データ エンジニアは、さまざまなデータ エンジニアの仕事に SQL に加えて、さまざまなプログラミング言語を使用します。

データ エンジニアリングではいくつかのプログラミング言語が使用される可能性がありますが、Python は間違いなく最も優れた言語の 1 つです。

クラウド技術に精通している必要があります

クラウドは、データ サイエンスで最も人気のあるテーマの 1 つです。 その結果、クラウドベースのソリューションに対する需要が環境を根本的に変えています。 データ エンジニアになるということは、会社のビジネス プロセスをクラウドベースのサービスに大きく結びつけることを意味します。

アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud などのクラウドベースのサービスの急増により、データ プロセス全体がクラウド上で発生する可能性があります。

したがって、有能なデータ エンジニアは、クラウド サービス、その利点と欠点、およびビッグ データ プロジェクトへの適用に関する知識と専門知識を持っている必要があります。

データ エンジニアリング プロジェクトのポートフォリオをまとめる必要がある

ポートフォリオは、採用担当者、採用マネージャー、将来の雇用主に対してあなたの能力を示すため、求職活動に不可欠な要素であることがよくあります。

オンライン ポートフォリオに独立した、またはコース関連のデータ エンジニアリング タスクを含めることができます (Wix や Squarespace などのサービスを使用)。

または、LinkedIn プロフィールのプロジェクト エリアや GitHub などのサイトに作品をアップロードすることもできます。どちらも、特定のポートフォリオ Web サイトの無料の代替手段です。

最終的な考え

データ エンジニアリングは、データ サイエンスで最も需要の高い職業の 1 つであり、野心的なデータ プロフェッショナルにとって優れたキャリア パスです。

熟練したデータ エンジニアになるためのプロセスは長くて退屈かもしれませんが、仕事の満足度と報酬の面で見返りはそれだけの価値があります。

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