Что я хотел бы знать три года назад

Быть инженером данных может быть интересным, но сложным путешествием. Размышляя о своем трехлетнем опыте работы в этой области, я не могу не думать о совете, который дал себе в прошлом, когда только начинал. В этой статье я стремлюсь поделиться своими мыслями и пролить свет на мир Data Engineering, сделав его более доступным и понятным как для новичков, так и для тех, кто интересуется нашей ролью.

Оглавление

  1. Чем на самом деле занимается Data Engineering
  2. Изучение данных
  3. Проектирование трубопровода
  4. Разработка доказательства концепции
  5. Регулировка и тонкая настройка
  6. Развертывание конвейера
  7. Обслуживание трубопровода

Чем на самом деле занимается инженерия данных.
Иногда жизнь инженера данных может показаться, что он часами сидит на одном месте, смотрит в экран и ставит под сомнение свой жизненный выбор. (возможно, с долей юмора). Однако наша работа выходит далеко за рамки этого. Мы являемся создателями конвейеров данных и отвечаем за их развертывание и адаптацию в соответствии с требованиями пользователей и клиентов. Хотя модным словом, которое часто ассоциируется с нашей работой, является ETL (извлечение, преобразование, загрузка), быть настоящим инженером данных включает в себя гораздо больше. Мы должны понимать данные, эффективно развертывать пайплайны и использовать сочетание социальных и технических навыков, которые имеют решающее значение для успеха в этой роли. Мы похожи на су-шефов в мире данных, извлекая лучшее из ингредиентов, чтобы помочь главным шеф-поварам — специалистам по данным, аналитикам данных и разработчикам искусственного интеллекта — в достижении значимых результатов.

Грядет новый проект: что мне делать?

Давайте вместе рассмотрим процесс работы над проектом данных. Начальный шаг включает в себя сбор требований от пользователей или клиентов, расшифровку их потребностей и понимание целей проекта. Это требует сильных презентационных и коммуникативных навыков, способности эффективно обобщать и критического мышления для обеспечения целенаправленного подхода. Мы также должны анализировать нашу аудиторию, чтобы адаптировать содержание и язык наших презентаций, делая их доступными как для технических, так и для нетехнических заинтересованных сторон.

Изучение данных. Понимание структуры данных и программирования очень важно, но не менее важно понимать цель и потенциальные проблемы, которые могут возникнуть. Аналитические навыки вступают в игру, когда мы углубляемся в исследование данных, заранее планируя процесс хранения. Кроме того, наличие прочной основы в сфере бизнеса, связанной с данными, будь то финансы, маркетинг или любая другая область, оказывается чрезвычайно полезным для понимания контекста и принятия обоснованных решений.

Проектирование конвейера. Имея четкое представление о данных и их назначении, пришло время продемонстрировать наше техническое мастерство. Проектирование конвейера данных включает в себя использование навыков обработки данных, выбор соответствующих инструментов и создание хорошо продуманной архитектуры. Мантра здесь состоит в том, чтобы сохранить дизайн простым, эффективным и удобным в сопровождении. Кроме того, знакомство с концепциями облачной инженерии может обеспечить гибкость при разработке конвейеров.

Проверка концепции. После планирования и проектирования мы переходим к разработке проверки концепции. Этот этап позволяет быстро протестировать и проверить бизнес-логику. На этом этапе решающее значение имеют навыки программирования на Python и знакомство с командами bash для обработки зависимостей и управления средой.

Корректировка и доводка. После проверки концепции пришло время интегрировать компоненты и настроить конвейер. Этот этап зависит от масштаба проекта и от того, включает ли он анализ данных, искусственный интеллект или науку о данных. На этом этапе неоценимы сильные навыки программирования на Python, знание инструментов для работы с большими данными и опыт облачной инженерии. Важно найти баланс между масштабированием пайплайна в соответствии с требованиями проекта и обеспечением его надежности и ремонтопригодности.

Развертывание конвейера. После завершения разработки конвейера следующим шагом будет развертывание. Этот этап будет отличаться в зависимости от спецификаций проекта. Такие навыки, как разработка конвейера CI/CD (dev-ops), инфраструктура как код (IaC) с использованием таких инструментов, как Terraform, и других инструментов управления средой, таких как Docker, могут иметь решающее значение для оптимизации процесса развертывания. Хотя это не всегда является строгим требованием для Data Engineer, наличие знаний и опыта в этих областях может быть чрезвычайно полезным и расширить ваши возможности.

Поддержание воронки. Ведение воронки — одна из самых важных задач после завершения проекта. Эффективность вашего первоначального дизайна будет играть важную роль на этом этапе. Это включает в себя обнаружение ошибок, анализ их основных причин и обеспечение бесперебойной работы конвейера с течением времени. Также может потребоваться рефакторинг и добавление новых функций для повышения эффективности конвейера. Если вы обнаружите, что тратите значительное количество времени на повторное исправление одной и той же ошибки, это может указывать на то, что необходим рефакторинг или добавление функций.

Размышляя о своем пути инженера данных, я не могу не чувствовать благодарность за полученные знания и опыт. Если бы я мог вернуться в прошлое и дать совет самому себе в молодости, я бы подчеркнул важность изучения основ, сохранения любознательности и постоянного обучения, уделения особого внимания навыкам сотрудничества и общения, оттачиванию навыков решения проблем и внедрению автоматизации. Поступая таким образом, мы можем справляться с трудностями и вносить значимый вклад в постоянно развивающийся мир обработки данных.

Помните, что работа Data Engineer — это не только создание конвейеров и работа с данными. Речь идет о понимании контекста, сотрудничестве с другими заинтересованными сторонами и предоставлении решений, которые приносят реальную ценность для бизнеса. Когда вы отправитесь в свое путешествие, пусть эти идеи послужат вам руководством и помогут вам преуспеть в захватывающей области инженерии данных.

Первоначально опубликовано на https://thebagpack.net.