A data engineering egy gyorsan fejlődő terület, amely hatalmas lehetőségeket kínál a technológia világában.
Egy data engineer (magyarul: adatmérnök) feladata az adatok strukturálása, tisztítása és előkészítése, hogy azokból értékes információkat és betekintéseket lehessen nyerni.
Az adatmérnökök kulcsfontosságú szerepet játszanak az adattudományi projektekben, mivel ők építik és tartják karban azokat az adat infrastruktúrákat, amelyeken a data scientist-ek és üzleti elemzők munkája alapul.
Ebben a cikkben ezt a kihívásokkal teli, de egyben izgalmas szakmát fogjuk részletesen bemutatni, lássuk miről is lesz szó:
Tartalomjegyzék:
- Mivel foglalkozik egy Data Engineer?
- Miért fontos a Data Engineer az üzleti döntéshozatalban?
- Data Engineer fizetések külföldön és itthon
- Data Engineer vs. Data Scientist: szerepkörök, eszközök és használt technológiák összehasonlítása
- Szükséges hard és soft skill-ek Date Engineer-ként
- Hogyan sajátíthatod el a szükséges tudást ehhez a karrierúthoz
- Technológiai trendek és jövőkép
Mivel foglalkozik egy Data Engineer?
A data engineering egy technológiai szakterület, amely az adatok szerkezetének megtervezésével, az adatfolyamatok optimalizálásával és az adat infrastruktúra fenntartásával foglalkozik.
A data engineer-ek kritikus szerepet töltenek be a vállalatok adatvezérelt döntéshozatali folyamataiban, mivel ők felelősek azért, hogy az adatok pontosak, elérhetők és biztonságosak legyenek.
Adat infrastruktúrák és adat pipeline-ok tervezése, implementálása és karbantartása
Egy data engineer elsődleges feladata az adat pipeline-ok, vagyis adatfolyamatok kialakítása. Ezek az adatfolyamatok automatizált rendszerek, amelyek az adatok gyűjtését, tisztítását, átalakítását és tárolását végzik el.
Az adat pipeline-ek kialakítása során a data engineer-ek gyakran használnak programozási nyelveket, mint a Python, és olyan eszközöket, mint az Apache Airflow vagy a Jenkins, amelyek segítenek az adatfolyamatok ütemezésében és automatizálásában.
Adattárolási megoldások és adatmodellezés
A data engineerek felelősek az adattárolási megoldások kiválasztásáért és kezeléséért is. Ez magában foglalja a relációs adatbázisok, mint az SQL és olykor NoSQL adatbázisok használatát, mint pl a MongoDB.
Ezek az adatbázisok különböző típusú adatok tárolására szolgálnak, és a data engineer-eknek meg kell határozniuk, hogy melyik adatbázis-típus a legmegfelelőbb az adott projekt számára.
Az adatmodellezés során a data engineer-ek olyan sémákat hoznak létre, amelyek meghatározzák, hogyan lesznek az adatok strukturálva az adatbázisokban. Ez magában foglalja az entitás-kapcsolati diagramok (ERD) készítését, amelyek segítenek a adatstruktúrák vizualizálásában és az adatbázis-tervek optimalizálásában.
Miért fontos a Data Engineer szerepe az üzleti döntéshozatalban?
A data engineering központi szerepet játszik a modern üzleti világban, ahol az adatokból nyert információk alapvetően befolyásolják a stratégiai döntéseket. A data engineer-ek által létrehozott adat infrastruktúrák és folyamatok lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy megbízható adatokon alapuló döntéseket hozzanak, így növelve versenyelőnyüket és optimalizálva működésüket.
Sikeres Data Engineering projektek hatása az üzleti döntéshozatalra
A data engineering projektek sikere közvetlenül kapcsolódik az adatvezérelt döntéshozatalhoz. Az adat infrastruktúrák és folyamatok hatékony kezelése révén a vállalatok képesek gyorsan reagálni a piaci változásokra, felismerve az új lehetőségeket és minimalizálva a kockázatokat.
Például egy jól megtervezett adat pipeline segíthet a vásárlói viselkedés pontos elemzésében, ami értékes betekintést nyújt a termékfejlesztés és marketing stratégiák számára.
Egy konkrét példa a sikeres data engineering alkalmazására az e-kereskedelem területén található, ahol az adatmérnökök által létrehozott rendszerek képesek valós időben feldolgozni a felhasználói adatokat, így segítve a cégeket abban, hogy személyre szabott ajánlatokat tegyenek az ügyfeleknek. Ez növeli az ügyfél-elégedettséget és hozzájárul a hűség növekedéséhez.
A Data Engineering szerepe a nagy adatmennyiség kezelésében és elemzésében
A „big data” korszakában a data engineer-ek kulcsfontosságú szereplőkké váltak a nagy adatmennyiségek kezelésében és elemzésében. A vállalatok számára létfontosságú, hogy képesek legyenek gyorsan feldolgozni és értelmezni az adatokat, hogy időben reagálhassanak a piaci trendekre és változásokra.
A data engineer-ek által kifejlesztett ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok és adat pipeline-ok biztosítják, hogy az adatok tiszták, megbízhatóak és könnyen hozzáférhetők legyenek az elemzők és döntéshozók számára.
Például a pénzügyi szolgáltatások területén a data engineerek által létrehozott rendszerek segítenek az ügyfelek kockázati profiljának értékelésében, lehetővé téve a bankok számára, hogy személyre szabott hitelajánlatokat készítsenek. Ez nemcsak az ügyfélkiszolgálás minőségét javítja, hanem a hitelkockázat kezelését is optimalizálja.
Data Engineer fizetések: globális és magyarországi trendek
Globális Fizetési Trendek
A data engineering egy dinamikusan fejlődő szakterület, ahol a fizetések jelentősen különbözhetnek a földrajzi helyzet, a szektor és a vállalat mérete szerint.
Az Egyesült Államokban például a senior data engineer-ek éves fizetése gyakran meghaladja a 100,000$-t, míg a kezdők körülbelül 70,000$-t kereshetnek évente. Európában, különösen a technológiai központokban, mint London vagy Berlin, hasonlóan magas bérekkel számolhatnak a szakemberek.
Fizetési trendek Magyarországon
A Hays Hungary fizetési útmutatója alapján Magyarországon a data engineer pozíciókban a díjazás a következőképpen alakul:
- Junior Data Engineer: 0-3 év szakmai tapasztalattal rendelkezők esetében a havi bruttó fizetés általában 900.000Ft és 1.500.000Ft között mozog.
- Senior Data Engineer: Több mint 5 év szakmai tapasztalattal rendelkezők havi bruttó fizetése 1.500.000Ft és 2.400.000Ft között van.
- Külsős Vállalkozóként: A data engineer-ek órabérben számlázhatnak, ami jellemzően 11.000Ft és 17.500Ft közötti órabért jelent.
Tapasztalat és Képesítés Hatása a Fizetésre
A tapasztalat mélyítése és a szakmai képesítések bővítése jelentősen növelheti a data engineerek fizetési lehetőségeit. A globális és helyi piacon egyaránt értékelik az olyan készségeket, mint:
- a nagy adatmennyiség kezelése, adatbázis-menedzsment,
- valamint a gépi tanulás és mesterséges intelligencia alkalmazásának ismerete.
A magyar piacon a data engineer szakemberek fizetési lehetőségei versenyképesek, és a folyamatos technológiai fejlődés valamint a digitális átalakulás miatt várhatóan tovább növekszik a kereslet ezen szakértők iránt.
Data Engineer vs. Data Scientist: szerepkörök, eszközök és használt technológiák összehasonlítása
A data engineer és a data scientist szakemberek egyaránt fontosak az adatvezérelt döntéshozatali folyamatokban, de a két szerepkör között jelentős különbségek vannak a feladatok, használt eszközök és az alkalmazott technológiák tekintetében.
Szerepkörök összehasonlítása
Data Engineer:
- Feladatok: Az adat infrastruktúrák, adattárolási rendszerek és adatfolyamatok létrehozása és karbantartása. Felelősek azért, hogy az adatok strukturáltak, megbízhatóak és könnyen hozzáférhetőek legyenek.
- Szükséges készségek: Erős programozási és rendszerintegrációs készségek, mély ismeretek az adatbázis-kezelés és adattárolás terén, valamint a nagy adatmennyiségek kezelésében.
Data Scientist:
- Feladatok: Adatok elemzése és modellezése, statisztikai következtetések levonása, és előrejelzések készítése. Felelősek az adatokból származó betekintések nyújtásáért, amelyek támogatják az üzleti döntéseket.
- Szükséges készségek: Erős statisztikai és analitikai készségek, tapasztalat gépi tanulásban és mesterséges intelligenciában, valamint a vizualizációs eszközök alkalmazásában.
Használt eszközök és technológiák
Data Engineer eszközei:
- Programozási nyelvek: Python, Java, Scala
- Adatbázis rendszerek: MySQL, PostgreSQL, MongoDB
- Big Data technológiák: Hadoop, Spark, Kafka
- Adatintegrációs eszközök: Apache Airflow, Talend
- Cloud Platformok: AWS (Amazon Web Services), Azure és/vagy Google Cloud Platform (GCP)
Data Scientist eszközei:
- Programozási nyelvek: Python, R, sometimes SQL
- Statisztikai szoftverek: R, SAS
- Gépi tanulási keretrendszerek: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Adatvizualizáció: Tableau, PowerBI
Egymást kiegészítő szerepkörök egy adatvezérelt projektben
A data engineer-ek és data scientist-ek közötti együttműködés kulcsfontosságú egy adatvezérelt projekt sikeréhez. Míg a data engineer-ek biztosítják az adatok elérhetőségét, megbízhatóságát és feldolgozhatóságát, addig a data scientist-ek ezeket az adatokat elemezve értékes betekintéseket nyújtanak, amelyek alapján a vállalat döntéseket hozhat.
Például egy e-kereskedelmi vállalat esetében a data engineer-ek felelnek az ügyfél interakciókból származó adatok gyűjtéséért és előkészítéséért, míg a data scientist-ek ezeket az adatokat elemzik, hogy javítsák az ügyfél-ajánlási algoritmusokat vagy az eladási stratégiákat.
Ebben a munkafolyamatban a data engineer biztosítja, hogy az adatok időben és megfelelő formátumban álljanak rendelkezésre, a data scientist pedig a meglévő adatok alapján generál új ismereteket és előrejelzéseket, amelyek közvetlenül támogatják az üzleti döntéseket.
Például, ha az elemzések azt mutatják, hogy bizonyos termékekre fokozott a kereslet bizonyos időszakokban, a data scientist előrejelzései alapján a vállalat optimalizálhatja a készletszinteket és a marketing kampányokat, növelve ezzel az értékesítés hatékonyságát és az ügyfél-elégedettséget.
Ez a szinergia biztosítja, hogy a data engineer által létrehozott robosztus adat infrastruktúra és a data scientist által végzett mélyreható elemzések együttesen hozzájárulnak az üzleti stratégiák sikeréhez. Mindkét szerepkör kulcsfontosságú az adatvezérelt döntéshozatalban, és a hatékony együttműködésük kulcsfontosságú az adatokból származó értékek maximalizálásához
Szükséges hard és soft skill-ek Data Engineer-ek számára
A data engineering egy összetett és technikailag igényes terület, ahol a sikerhez szükséges kompetenciák széles skáláját kell elsajátítani. A megfelelő hard és soft skill-ek birtoklása elengedhetetlen ahhoz, hogy a data engineer-ek hatékonyan tudják támogatni az adatvezérelt döntéseket és projekteket.
Hard Skill-ek – Programozási nyelvek és technológiai stack-ek:
- Python: Az egyik legnépszerűbb és leguniverzálisabb programozási nyelv, amely kiválóan alkalmas adatmanipulációra és adatfolyamat-automatizálásra. A data engineer-ek gyakran használják az adatkezelési könyvtárakat, mint például a Pandas és NumPy, valamint az adat pipeline-kezelő eszközöket, mint az Apache Airflow.
- SQL: Az adatbázis-lekérdezések alapnyelve, amely elengedhetetlen az adattárolás, adatlekérdezés és adatelemzés terén. A data engineer-eknek magabiztosan kell használniuk a SQL-t a különféle adatbázis rendszerekben, mint például a PostgreSQL vagy MySQL.
- Big Data Technológiák: Ismeretek a Spark, Hadoop és Kafka technológiákban alapvetőek a nagy adatmennyiségek kezeléséhez. Ezek az eszközök lehetővé teszik az adatok gyors feldolgozását és elemzését skálázható módon.
- Spark: Gyors adatfeldolgozási keretrendszer, amely különösen jól kezeli a memória-intenzív adatfeldolgozási feladatokat, gyakran Hadoop-al együtt használva.
- Hadoop: Egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely nagy adatmennyiségek tárolására és feldolgozására szolgál a számítógép-klastrerekben.
- Kafka: Egy nyílt forráskódú stream-feldolgozó platform, amely lehetővé teszi a valós idejű adatfolyamok kezelését.
Soft Skill-ek:
Projektmenedzsment és Csapatmunka: A data engineer-ek gyakran dolgoznak kereszt-funkcionális csapatokban, ahol össze kell hangolniuk a munkájukat data scientistekkel, üzleti elemzőkkel és IT-szakemberekkel. Ezen képességek segítenek a projektek hatékony kezelésében és a célok elérésében.
Kommunikációs Készségek: Képesség a technikai információk világos és érthető közlésére mind a technikai, mind a nem technikai közönség számára. Ez kritikus a projektek sikeréhez, mivel biztosítja, hogy minden érintett megértse az adatokat és azok alkalmazását.
Problémamegoldó Képesség: A data engineer-ek gyakran szembesülnek váratlan kihívásokkal, mint az adatstruktúrák optimalizálása vagy az adatintegrációs problémák megoldása. A hatékony problémamegoldás elengedhetetlen a folyamatok zavartalan működéséhez és az adatok megbízhatóságának biztosításához.
Összességében, a data engineer-eknek széleskörű technikai ismeretekkel kell rendelkezniük a programozás és adatkezelés terén, valamint erős kommunikációs és problémamegoldó képességekkel, hogy hatékonyan tudjanak működni az adatcentrikus projektekben.
Hogyan lehetsz Te is Data Engineer?
Ahhoz, hogy elindulj ezen a karrierúton a Cubix Institute of Technology Data Engineer képzését ajánljuk, ahol gyakorlatias adatmérnöki tudásra tehetsz szert AWS cloud környezetben, megtanulsz több millió soros adatbázisokat hatékonyan kezelni Python + Pandas könyvtár használatával!
Képzési modulok és tematika
A 12 hetes intenzív képzésiprogram során a résztvevők megtanulják a Python nyelv alapjait, beleértve a Pandas könyvtár használatát az adattisztításhoz, adatátalakításhoz és adatelemzéshez.
Az Anaconda Distribution használatával és a Jupyter Notebook programozási környezet elsajátításával képes leszel hatékonyan kezelni és elemezni a nagy adathalmazokat.
A tanfolyam második felében gyakorlati tapasztalatokat szerezhetsz az AWS cloud környezetben. Megtanulod, hogyan gyűjts adatokat különböző forrásokból, beleértve a web scraping technikát is, majd ezeket az adatokat hatékony adatmodellekbe szervezed.
Az AWS szolgáltatások, mint az S3, Lambda és Glue használatának elsajátításával képes leszel automatizálni az ETL folyamatokat és skálázható adat infrastruktúrákat létrehozni.
Miért érdemes belevágnod?
- Növekvő ipari igény: Az adatmennyiség robbanásszerű növekedése és az adatvezérelt döntéshozatal fontossága miatt a data engineer-ek iránti kereslet folyamatosan nő.
- Versenyképes fizetés: A data engineer-ek magas fizetése és a szakma iránti kereslet vonzóvá teszi ezt a karriert.
- Gyakorlatorientált tanulás: Az élő projektek és a valós idejű adatokon végzett feladatok biztosítják, hogy a résztvevők eredményesen helytálljanak majd ilyen pozíciókban.
- Iparágak és munkakörök sokfélesége: A data engineering készségek széleskörű alkalmazhatósága miatt a szakemberek számos iparágban találhatnak munkát, így például a pénzügyi szolgáltatásokban, egészségügyben, telekommunikációban, kiskereskedelemben és technológiai szektorokban.
- Ágazati átjárhatóság: A data engineering területén dolgozók számára számos továbbképzési és átképzési lehetőség áll rendelkezésre. Az új technológiák, mint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás elsajátítása tovább bővítheti a karrier lehetőségeket.
A képzés elvégzése után magabiztosan jelentkezhetsz data engineer és ETL fejlesztő állásokra. A gyakorlatorientált oktatás révén, amely valós projekteken keresztül zajlik, a résztvevők nemcsak elméleti tudást, hanem konkrét, piacképes készségeket is elsajátítanak.
Technológiai trendek és jövőkép: az adattechnológiák fejlődésének hatása a Data Engineering-re
A data engineering területén az új technológiák bevezetése és az innovációk folyamatosan átalakítják a szakma gyakorlatát és növelik a data engineer-ek szerepének jelentőségét a vállalatokban. Az adattechnológiák fejlődése jelentős hatással van arra, hogyan kezeljük, elemzünk és hasznosítjuk az adatokat a döntéshozatalban és üzleti folyamatokban.
Adat technológiák Fejlődése
Az adat technológiák gyors fejlődése lehetővé teszi a data engineer-ek számára, hogy egyre nagyobb mennyiségű adatot kezeljenek hatékonyan és skálázható módon.
A cloud technológiák, mint az AWS, Azure és Google Cloud, által kínált szolgáltatások, mint például az adattárolás, adatfeldolgozás és adatintegráció, kulcsfontosságúak a modern adatinfrastruktúrák kialakításában.
Ezek a platformok nem csak a tárolási és számítási kapacitást biztosítják, hanem különböző eszközöket is kínálnak az adatok biztonságos kezelésére és a megfelelőségi követelmények teljesítésére.
Új Technológiák Integrációja
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) integrációja a data engineering folyamatokba forradalmasítja, hogyan dolgozunk az adatokkal.
Az AI-alapú algoritmusok képesek felismerni a mintákat, automatizálni az adatelemzési feladatokat és javaslatokat tenni anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. Például, az AI segítségével automatizált ETL folyamatokat lehet létrehozni, amelyek képesek az adatok tisztítására, validálására és transzformálására valós időben.
A gépi tanulás technológiái, mint a neurális hálózatok és döntési fák, lehetővé teszik a data engineer-ek számára, hogy előrejelzéseket készítsenek és optimalizálják az adatfolyamatokat. Ezek a modellek folyamatosan tanulnak az új adatokból, így az előrejelzések és az elemzések egyre pontosabbá válnak az idő előrehaladtával.
Ha megismerkednél a mesterséges intelligenciában és gépi tanulásban rejlő lehetőségekkel, akkor ajánljuk figyelmedbe a bevezetés az AI-Machine Learning alapjaiba képzésünket ide kattintva >>
Jövőkép és kihívások
A jövőben várhatóan nőni fog az igény a fejlett adatkezelési és analitikai készségek iránt, ahogy a vállalatok egyre inkább adatvezéreltté válnak. A data engineer-eknek ezért fontos, hogy naprakészek legyenek a legújabb technológiákban és folyamatosan fejlesszék tudásukat.
Ugyanakkor a technológiai fejlődés új kihívásokat is jelent, mint például az adatvédelmi és etikai kérdések, amelyek a gépi tanulási modellek és az AI alkalmazásával jönnek elő. A data engineer-eknek ezért kritikus szerepet kell vállalniuk az adatok etikus kezelésében és biztosítaniuk kell, hogy a technológiák felelősségteljes módon kerüljenek alkalmazásra.
Végezetül…
A data engineering területe folyamatosan fejlődik és számtalan lehetőséget kínál a technológiai és üzleti világban.
Az adatvezérelt döntéshozatal növekvő szerepe miatt a szakemberek iránti kereslet várhatóan tovább nő, így az ezen a területen szerzett tudás értékes befektetést jelent a jövőbe.
Amennyiben szívesen elindulnál ezen a karrierúton, akkor ez ehhez szükséges tudást megszerezheted a Cubix Data Engineer alapképzésén.
Ez a képzés nemcsak az alapvető elméleti ismereteket biztosítja, hanem valós életből vett példákon keresztül a gyakorlatban alkalmazható tudást nyújt, olyan oktatók mentorálásával, akik maguk is ilyen feladatokat töltenek be munkájuk során.
Az AI és a gépi tanulás megjelenése pedig csak további izgalmas lehetőségeket nyit meg ezen a területen.
