Was ist ein Dateningenieur?: Ein Leitfaden für diese gefragte Karriere (2023)

Was ist ein Dateningenieur?: Ein Leitfaden für diese gefragte Karriere

Unter Data Engineering versteht man das Entwerfen und Erstellen von Systemen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten in großem Maßstab. Es handelt sich um ein weites Feld mit Anwendungen in nahezu jeder Branche. Unternehmen können riesige Datenmengen sammeln und benötigen die richtigen Leute und die richtige Technologie, um sicherzustellen, dass sie in einem hochgradig nutzbaren Zustand sind, wenn sie Datenwissenschaftler und -analysten erreichen.

Die Arbeit als Dateningenieur erleichtert nicht nur das Leben von Datenwissenschaftlern, sondern kann Ihnen auch ermöglichen, in einer Welt, in der wir 463 Exabyte produzieren werden, einen spürbaren Unterschied zu machenpro Tagbis 2025 [1]. Das sind eins und 18 Nullen von Bytes an Daten. Bereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning können ohne Dateningenieure, die diese Daten verarbeiten und kanalisieren, nicht erfolgreich sein.

Was macht ein Dateningenieur?

Dateningenieure arbeiten in verschiedenen Umgebungen an der Entwicklung von Systemen, die Rohdaten sammeln, verwalten und in nutzbare Informationen umwandeln, die von Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten interpretiert werden können. Ihr oberstes Ziel ist es, Daten zugänglich zu machen, damit Unternehmen sie zur Bewertung und Optimierung ihrer Leistung nutzen können.

Hören Sie zu, wie einige praktizierende Dateningenieure über ihre Arbeit sprechen.

Dies sind einige häufige Aufgaben, die Sie bei der Arbeit mit Daten ausführen können:

• Erwerben Sie Datensätze, die den Geschäftsanforderungen entsprechen

• Unterstützen Sie die Entwicklung von Daten-Streaming-Systemen

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• Implementieren Sie neue Systeme für Datenanalysen und Business-Intelligence-Operationen

• Entwickeln Sie Business-Intelligence-Berichte für Unternehmensberater

• Entwickeln Sie Algorithmen, um Daten in nützliche, umsetzbare Informationen umzuwandeln

• Erstellen, testen und warten Sie Datenbank-Pipeline-Architekturen

• Arbeiten Sie mit dem Management zusammen, um die Unternehmensziele zu verstehen

• Erstellen Sie neue Datenvalidierungsmethoden und Datenanalysetools

• Stellen Sie die Einhaltung von Daten-Governance- und Sicherheitsrichtlinien sicher

In kleineren Unternehmen zu arbeiten bedeutet oft, viele datenbezogene Aufgaben in einer generalistischen Rolle zu übernehmen. Einige größere Unternehmen beschäftigen Dateningenieure, die sich mit dem Aufbau von Datenpipelines befassen. Im Gegensatz dazu konzentrieren sich andere auf die Verwaltung von Data Warehouses – das Füllen von Warehouses mit Daten und das Erstellen von Tabellenschemata, um zu verfolgen, wo Daten gespeichert sind.

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Warum eine Karriere in der Datentechnik anstreben?

Eine Karriere in diesem Bereich kann sowohl lohnend als auch herausfordernd sein. Sie spielen eine wesentliche Rolle für den Erfolg eines Unternehmens und ermöglichen einen einfacheren Zugriff auf Daten, die Datenwissenschaftler, Analysten und Entscheidungsträger für ihre Arbeit benötigen. Sie verlassen sich auf Ihre Programmier- und Problemlösungsfähigkeiten, um skalierbare Lösungen zu erstellen.

Die wachsende Bedeutung von Daten in unserer Gesellschaft hat in Indien nationale Aufmerksamkeit erregt, da die indische Regierung das Programm „Digital India“ vorantreibt und die digitale Entwicklung als Schlüsselfaktor für die wirtschaftliche Zukunft Indiens fördert. Da Daten in vielen Branchen weiterhin eine tragende Säule darstellen, wird der Bedarf an Fachleuten, die Daten verstehen, verwalten und analysieren können, voraussichtlich zunehmen.

Gehalt als Dateningenieur

Aufgrund der hohen technischen Fähigkeiten und der Notwendigkeit einer weiterführenden Ausbildung ist Data Engineering eine gut bezahlte Karriere. Das durchschnittliche Gehalt in Indien beträgt laut Glassdoor 9.07.000 ₹2]. Die individuellen Gehälter variieren je nach Standort, Erfahrung, Unternehmensgröße und Aufgabenbereich.

Karriereweg als Dateningenieur

Data Engineering ist nur manchmal eine Einstiegsrolle. Stattdessen beginnen viele Dateningenieure als Softwareentwickler oder Business-Intelligence-Analysten. Im weiteren Verlauf können Sie Führungspositionen übernehmen oder Datenarchitekt, Datenwissenschaftler oder Chief Data Officer werden.

So werden Sie Dateningenieur

Mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen können Sie eine lohnende Karriere im Bereich Datentechnik starten oder vorantreiben. Viele Dateningenieure haben einen Hintergrund in Informatik, Informationstechnologie oder angewandter Mathematik. Ein formeller Abschluss, beispielsweise an einer Universität oder Hochschule, kann dazu beitragen, eine solide quantitative Grundlage für die Bewältigung von Daten- und Infrastrukturaufgaben in diesem sich schnell entwickelnden Bereich zu schaffen. Es ist auch beliebt, einen Postgraduiertenabschluss zu erwerben, wenn Sie eine Karriere im Bereich Datentechnik anstreben, um Ihre Karriere voranzutreiben und potenziell besser bezahlte Positionen zu erschließen.

Neben dem Erwerb eines Abschlusses können Sie mehrere weitere Schritte unternehmen, um erfolgreich zu sein.

1. Entwickeln Sie Ihre Data-Engineering-Fähigkeiten.

Erlernen Sie die Grundlagen von Datenmanagement, Integration, Modellierung, Tests und Engineering, um Ihre Erfolgschancen in einer Karriere in der Datenwissenschaft zu erhöhen. Zu den technischen Fähigkeiten, die Sie in Betracht ziehen sollten, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern, gehören:

• Codierung:Kenntnisse in Programmiersprachen sind für diese Rolle von entscheidender Bedeutung. Nehmen Sie daher an Kursen teil, um Ihre Fähigkeiten zu erlernen und zu üben. Zu den gängigen Programmiersprachen gehören SQL, NoSQL, Python, Java, R und Scala.

• Relationale und nicht relationale Datenbanken:Datenbanken zählen zu den gebräuchlichsten Lösungen zur Datenspeicherung. Sie sollten sowohl mit relationalen als auch nicht relationalen Datenbanken und ihrer Funktionsweise vertraut sein.

• ETL-Systeme (Extrahieren, Transformieren und Laden):ETL ist der Prozess, mit dem Sie Daten aus Datenbanken und anderen Quellen in ein einziges Repository, wie ein Data Warehouse, verschieben. Zu den gängigen ETL-Tools gehören Xplenty, Stitch, Alooma und Talend.

• Datenspeicher:Einige Arten von Daten sollten anders gespeichert werden, insbesondere bei Big Data. Wenn Sie Datenlösungen für ein Unternehmen entwerfen, möchten Sie wissen, wann Sie einen Data Lake oder ein Data Warehouse verwenden sollten.

• Automatisierung und Skripterstellung.Automatisierung ist für die Arbeit mit Big Data notwendig, einfach weil Unternehmen so viele Informationen sammeln können. Sie sollten in der Lage sein, Skripte zu schreiben, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.

• Datenanalyse- und Business-Intelligence-Systeme:Implementierung von Datenflüssen im Betriebssystem.

• Maschinelles Lernen:Während maschinelles Lernen eher das Anliegen von Datenwissenschaftlern ist, kann es hilfreich sein, die Grundkonzepte besser zu verstehen, um die Bedürfnisse der Datenwissenschaftler in Ihrem Team zu verstehen.

• Big-Data-Tools:Dateningenieure arbeiten nicht nur mit regulären Daten, sondern verwalten oft auch große Datenmengen. Tools und Technologien entwickeln sich weiter und variieren je nach Unternehmen. Zu den beliebtesten gehören jedoch Hadoop, MongoDB und Kafka.

• Cloud Computing:Sie müssen Cloud-Speicher und Cloud-Computing verstehen, da Unternehmen zunehmend physische Server gegen Cloud-Dienste eintauschen. Anfänger können einen Kurs in Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud in Betracht ziehen.

• Datensicherheit:Während einige Unternehmen möglicherweise über spezielle Datensicherheitsteams verfügen, verwalten und speichern viele Dateningenieure Daten sicher, um sie vor Verlust oder Diebstahl zu schützen.

• Präsentation der Ergebnisse vor technisch nicht versiertem Publikum:Erklären Sie, was Sie entwerfen oder reparieren und welchen Nutzen dies für die Organisation hat.

2. Lassen Sie sich zertifizieren.

Mit einer Zertifizierung können Sie Ihre Fähigkeiten gegenüber potenziellen Arbeitgebern bestätigen, und die Vorbereitung auf eine Zertifizierungsprüfung ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse weiterzuentwickeln. Zu den Optionen gehören international anerkannte Berufszertifikate wie Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer oder Google Professional Data Engineer.

Schauen Sie sich einige Stellenangebote mit Stellenangeboten an, auf die Sie sich bewerben möchten. Wenn Sie feststellen, dass eine bestimmte Zertifizierung häufig als erforderlich oder empfohlen aufgeführt wird, ist dies möglicherweise ein guter Ausgangspunkt.

Weiterlesen: 6 beliebte Data Analytics-Zertifizierungen: Ihr Leitfaden für 2023

3. Erstellen Sie ein Portfolio von Data-Engineering-Projekten.

Ein Portfolio ist oft eine Schlüsselkomponente bei der Jobsuche und zeigt Personalvermittlern, Personalmanagern und potenziellen Arbeitgebern, was Sie tun können.

Sie können Data-Engineering-Projekte, die Sie unabhängig oder im Rahmen von Kursarbeiten abgeschlossen haben, zu einer Portfolio-Website hinzufügen. Alternativ können Sie Ihre Arbeit im Abschnitt „Projekte“ Ihres LinkedIn-Profils oder auf einer Website wie GitHub veröffentlichen – beides kostenlose Alternativen zu einer eigenständigen Portfolio-Website.

4. Beginnen Sie mit einer Einstiegsposition.

Viele Dateningenieure beginnen in Einstiegspositionen, um sich die Erfahrung und Fähigkeiten anzueignen, die für fortgeschrittenere Rollen erforderlich sind. Rollen wie Datenbankadministrator oder Datenbankentwickler können Ihnen dabei helfen, relevante Fähigkeiten aufzubauen und Branchenerfahrung zu sammeln. Wenn Sie Wissen aufbauen und von anderen Experten auf diesem Gebiet lernen, sind Sie besser gerüstet, um sich in Ihrer Rolle weiterzuentwickeln und in fortgeschrittenere Karrieren im Datenbereich einzusteigen.

Nächste Schritte

Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder in eine neue Karriere wechseln möchten, beginnen Sie mit dem Aufbau berufsbereiter Fähigkeiten für Rollen im DatenbereichGoogle Data Analytics Professional-Zertifikat. In weniger als sechs Monaten lernen Sie, wie Sie die täglichen Aufgaben eines Datenanalysten auf Einstiegsebene erfüllen, wichtige analytische Fähigkeiten, Datenmanagement und Organisationstechniken beherrschen und sich optimal auf den Eintritt in eine spannende neue Rolle vorbereiten in diesem Bereich.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)