Эта статья расскажет вам, какие инструменты необходимы для перехода к инженерии данных. Поскольку существует множество инструментов, которые можно использовать в различных аспектах проектов, в большинстве случаев вы обнаружите, что некоторые инструменты очень распространены. Ниже приведены 3 основных инструмента, которые необходимо учитывать при разработке данных:

1) SQL. Работа с данными — самое важное в инженерии данных. Это самый важный инструмент, который могут использовать инженеры данных для создания бизнес-логики, чтения данных из озера данных, извлечения информации из данных и т. д.

2) Python/Scala: несмотря на то, что Python сегодня является самым популярным языком в мире, но если вы пришли из Java и хотите узнать больше, то Scala будет хорошим выбором. Scala обеспечивает как объектно-ориентированный, так и функциональный аспект программы, а также множество преимуществ. Python или Scala подойдет любой из них.

3) Apache Spark: это номер один на текущем рынке благодаря своей экосистеме. Он состоит из Spark Core, Spark Streaming для анализа данных в реальном времени, MLib для машинного обучения и GraphX для граф параллельных вычислений. Он поддерживает несколько языков, таких как Python, Scala, Java, R и т. д. Это необходимо для начинающих инженеров данных.

4) Распределенные и параллельные вычисления: когда вы знаете, как взаимодействовать с данными, не менее важно знать, как все работает в серверной части кода. Для этого инженеры данных должны знать концепции распределенных вычислений. Они должны быть знакомы с такими ключевыми словами, как узел, кластер, распределенные и параллельные вычисления, облачные вычисления и т. д.

Наряду с вышеперечисленными инструментами и технологиями существует множество других вещей, с которыми необходимо ознакомиться, таких как облачные платформы, интерфейс SQL для обработки, обработка данных в реальном времени, инструменты приема данных и т. д. У каждого инструмента есть свои плюсы и минусы, поэтому необходимо решить, какой из них инструменты для выбора, для которых задача может быть решена на более позднем этапе.

Если у вас есть какие-либо вопросы или сомнения, пожалуйста, свяжитесь со мной в LinkedIn. Я планирую продолжать публиковать вещи, которые могут быть актуальны для начинающего инженера данных.