Обучение Data Engineering в 2023 году
Базовый список тем и рекомендуемых ресурсов в 2023 году
В современном мире, управляемом данными, инженерия данных стала важной областью, которая играет ключевую роль в извлечении полезных идей из обширных данных. Поскольку предприятия и организации стремятся использовать данные для принятия обоснованных решений, спрос на квалифицированных инженеров данных резко возрос. Если вы заинтересованы в том, чтобы начать карьеру в области инженерии данных или хотите повысить квалификацию в этой области, этот комплексный план обучения поможет вам освоить основные концепции, инструменты и навыки, необходимые для того, чтобы стать опытным инженером данных.
Поймите основы
Чтобы начать свое путешествие, крайне важно выработать четкое понимание фундаментальных концепций, лежащих в основе инженерии данных. Начните с получения знаний о структурах данных, алгоритмах и базах данных. Ознакомьтесь с реляционными базами данных, базами данных NoSQL и концепциями распределенных вычислений.
Ресурсы:
- Книга: «Введение в проектирование и анализ алгоритмов» Анана Левитина.
- Курс: «Алгоритмы, часть I» от Coursera, Принстонский университет.
- Онлайн-платформа: HackerRank (www.hackerrank.com) для отработки алгоритмического решения задач.
Изучайте языки программирования
Владение языками программирования жизненно важно для дата-инженеров. Python и SQL — два основных языка, на которых следует сосредоточиться. Python предоставляет богатую экосистему библиотек и сред, таких как Pandas, NumPy и Apache Spark, которые широко используются в задачах обработки данных. SQL необходим для взаимодействия с реляционными базами данных, обработки данных и выполнения запросов.
Ресурсы:
- Книга: «Ускоренный курс Python» Эрика Маттеса.
- Курс: «Изучение Python 3» от Codecademy.
- Онлайн-платформа: DataCamp (www.datacamp.com) для интерактивных курсов Python и SQL.
Погрузитесь в базы данных
Исследуйте мир баз данных, изучая SQL и различные системы управления базами данных (СУБД). Получите практический опыт работы с популярными реляционными базами данных, такими как MySQL, PostgreSQL и Oracle. Кроме того, ознакомьтесь с базами данных NoSQL, такими как MongoDB и Cassandra, которые хорошо подходят для обработки крупномасштабных неструктурированных данных.
Ресурсы:
- Книга: «Поваренная книга SQL» Энтони Молинаро
- Курс: «Введение в реляционные базы данных» от Udacity.
- Интернет-ресурс: Учебное пособие по PostgreSQL (www.postgresqltutorial.com) для практического применения SQL.
Осваивайте технологии больших данных
В эпоху больших данных крайне важно понимать технологии, которые позволяют обрабатывать и анализировать массивные наборы данных. Apache Hadoop и Apache Spark — две наиболее широко используемые платформы для обработки больших данных. Изучите основы распределенных вычислений, распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) и MapReduce. Погрузитесь в Apache Spark, молниеносный механизм обработки данных, который поддерживает потоковую передачу в реальном времени, машинное обучение и обработку графиков.
Ресурсы:
- Книга: «Hadoop: Полное руководство» Тома Уайта
- Курс: edX «Анализ больших данных с Apache Spark» Калифорнийского университета в Беркли.
- Интернет-ресурс: Документация по Apache Spark (spark.apache.org/docs/latest) для подробного руководства по Spark.
Изучите хранилища данных и ETL
Хранилище данных является ключевым компонентом проектирования данных. Ознакомьтесь с такими понятиями, как процессы извлечения, преобразования, загрузки (ETL), интеграции данных и моделирования данных. Получите знания о популярных платформах хранилищ данных, таких как Amazon Redshift, Google BigQuery и Snowflake. Узнайте, как спроектировать эффективные конвейеры ETL для извлечения данных из различных источников, их преобразования и загрузки в хранилище данных для анализа.
Ресурсы:
- Книга: «Инструментарий хранилища данных» Ральфа Кимбалла и Марджи Росс.
- Курс: «Обучение моделированию данных» от LinkedIn Learning Робина Ханта.
- Интернет-ресурс: документация Snowflake (docs.snowflake.com) для понимания облачных хранилищ данных.
Использование конвейеров данных и инструментов рабочего процесса
Инженерия данных включает в себя создание надежных конвейеров данных для обеспечения бесперебойного потока и обработки данных. Apache Airflow — это широко используемый инструмент управления рабочими процессами, который позволяет определять, планировать и отслеживать конвейеры данных. Погрузитесь в концепции Airflow, такие как DAG (направленные ациклические графы), операторы и датчики, и изучите его интеграцию с другими инструментами и сервисами.
Ресурсы:
- Книга: «Карманный справочник по конвейерам данных» Джеймса Денсмора
- Курс: Pluralsight «Начало работы с Apache Airflow» Джанакирама MSV
- Интернет-ресурс: Документация по воздушному потоку Apache (airflow.apache.org/docs) для получения исчерпывающей информации о воздушном потоке.
Получите практические навыки работы с облачными платформами
Облачные вычисления произвели революцию в разработке данных, предоставив масштабируемую инфраструктуру и услуги. Получите практический опыт работы с облачными платформами, такими как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure. Узнайте, как подготовить виртуальные машины, настроить системы хранения и использовать такие сервисы, как AWS S3, GCP BigQuery и Azure Data Factory для обработки и анализа данных.
Ресурсы:
- Онлайн-платформа: уровень бесплатного пользования AWS (aws.amazon.com/free) для практического опыта работы с сервисами AWS.
- Курс: курс Google Cloud «Инженерия данных на платформе Google Cloud».
Потоковая передача данных и обработка в реальном времени
В связи с растущим спросом на аналитику данных в реальном времени понимание потоковой передачи и обработки данных в реальном времени имеет решающее значение. Apache Kafka, распределенная платформа потоковой передачи, и Apache Flink, мощная платформа обработки потоков, являются важными инструментами в этой области. Узнайте, как создавать конвейеры данных в реальном времени и выполнять сложную обработку событий с помощью этих технологий.
Ресурсы:
- Книга: «Кафка: Полное руководство» Нехи Наркхеде, Гвен Шапира и Тодда Палино.
- Курс: LinkedIn Learning «Learning Apache Kafka» Бена Саллинза.
- Интернет-ресурс: Документация Apache Flink (flink.apache.org/documentation) для получения подробных ресурсов Flink.
Управление данными и безопасность
Для инженера данных первостепенное значение имеет обеспечение управления и безопасности данных. Управление данными и безопасность являются важнейшими аспектами проектирования данных. Важно понимать, как обеспечить качество данных, конфиденциальность, соответствие требованиям и безопасность.
Ресурсы:
- Книга: «Управление данными: как разработать, развернуть и поддерживать эффективную программу управления данными» Джона Лэдли.
- Курс: «Введение в управление данными» от DataCamp Линн Винтербур
- Интернет-ресурс: Data Governance Institute (www.datagovernance.com) для получения отраслевой информации и передового опыта.
Будьте в курсе и развивайтесь
Инжиниринг данных — это быстро развивающаяся область, в которой регулярно появляются новые технологии и методы. Будьте в курсе последних тенденций, посещайте конференции, вебинары и встречи, а также активно участвуйте в сообществе разработчиков данных. Следите за влиятельными блогами по обработке данных, подписывайтесь на информационные бюллетени и участвуйте в форумах, чтобы быть в курсе последних достижений и учиться у отраслевых экспертов.
Заключение
Чтобы начать карьеру в области инженерии данных, требуется прочная основа в фундаментальных концепциях, языках программирования, базах данных, технологиях больших данных и хранилищах данных. По мере продвижения углубляйтесь в сложные темы, такие как потоковая передача данных, обработка в реальном времени, управление данными и безопасность. Постоянно совершенствуйте свои навыки и будьте в курсе новейших инструментов и технологий в этой области. Следуя этому всестороннему пути обучения и используя рекомендуемые ресурсы, вы будете хорошо подготовлены, чтобы раскрыть всю мощь данных и внести свой вклад в захватывающий мир обработки данных.
Если вам понравился этот пост, я обычно пишу о математике, машинном обучении и начинаю публиковать об инженерии данных и программировании. Не стесняйтесь подписываться на мой профиль, чтобы получать уведомления о новых сообщениях
