Ingineria datelor a devenit esențială în contextul tehnologiilor actuale, în special pentru companiile care doresc să exploateze puterea datelor pentru luarea deciziilor. Dacă îți propui să avansezi în carieră ca inginer de date, este esențial să știi cum să navighezi peisajul vast de instrumente, tehnologii și metodologii.
Sunt Bogdan, Lead Big Data Engineer la SoftServe, cu peste 10 ani de experiență în domeniu. De-a lungul timpului, am lucrat cu diverse organizații - de la start-up-uri inovatoare la instituții bancare importante. Mă concentrez în principal pe tehnologiile Microsoft și dețin patru certificări Azure (AZ-900, DP-900, DP-203, DP-600). Prin urmare, am trecut prin destul de multe situații legate de construirea și gestionarea soluțiilor de date în cloud și mi-am format o listă (deschisă) de competențe și certificări esențiale pentru o carieră de succes.
În acest articol, voi prezenta o foaie de parcurs (roadmap) cuprinzătoare pentru ingineria datelor, concepută pentru a te ajuta să-ți dezvolți abilitățile existente și să ții pasul cu această industrie în continuă evoluție.
CE ESTE UN INGINER DE DATE ȘI DE CE ESTE IMPORTANT?
În centrul fiecărei organizații de succes axate pe date se află inginerul de date, eroul ascuns care proiectează, construiește și întreține arhitectura menită să proceseze volume mari de informații. Inginerii lucrează în spatele cortinei pentru a se asigură că datele sunt organizate, fiabile și accesibile oamenilor de știință, analiștilor și liderilor care iau decizii în organizații. Rolul lor este crucial în industrii dintre cele mai variate - de la finanțe și sănătate la e-commerce și tehnologie.
De ce este important acest lucru? Pentru că, fără ingineri de date calificați, organizațiile s-ar lupta să gestioneze cantitățile din ce în ce mai mari de date produse zilnic. Într-o lume în care datele sunt aur, inginerii de date sunt minerii care aduc aurul la suprafață. Imaginează-ți cum ar arăta o organizație fără ingineri de date: timpi de decizie mari, resurse sau consumuri necunoscute și o stare de dezorganizare generalizată a informațiilor. Inginerul de date este cel care setează și menține un mediu de lucru propice scalabilității, disponibilității și analizei datelor, păstrându-le în același timp în siguranță.
CUM SĂ URMEZI FOAIA DE PARCURS A INGINERIEI DE DATE
S-ar putea să simți că această discuție este la un nivel prea general, deoarece fiecare organizație vine cu propriile reguli pentru date, propriul scop, structură și utilizare. Totuși, setul de competențe de bază necesare pentru a le înțelege pe toate este același. Rolul acestui articol este să acopere parcusul evoluției în carieră pentru inginerii de date, oferind detalii pentru fiecare pas. Vei vedea cum îți poți îmbunătăți setul de competențe, pentru a excela în lumea ingineriei datelor, locul unde nicio bază de date nu seamănă cu alta.
PASUL 1: STĂPÂNIREA FUNDAMENTELOR DE PROGRAMARE
Abilitățile solide de programare sunt esențiale pentru orice inginer de date. Deși Python și SQL domină peisajul, este esențial să știi cum să folosești aceste limbaje în cadrul unor medii moderne.
- Python: fiind unul dintre cele mai versatile limbaje în ingineria datelor, Python oferă librării moderne precum Pandas și NumPy pentru manipularea și analiza datelor. Datorită integrării sale în platforme precum Azure Databricks și mediile de cloud, Python este o componentă aproape indispensabilă pentru construirea pipeline-urilor de date și gestionarea transformărilor complexe.
- SQL: SQL este esențial pentru interogarea bazelor de date relaționale. Ca inginer de date, vei lucra intens cu baze de date utilizând SQL pentru a structura, filtra și gestiona datele relaționale. Fie că interacționezi cu Azure SQL Database, PostgreSQL MySQL sau oricare dintre multele baze de date relaționale disponibile, stăpânirea SQL este o abilitate fundamentală.
PASUL 2: ÎNȚELEGEREA ARHITECTURII DATELOR
În calitate de inginer de date, construirea de sisteme eficiente și scalabile este esențială pentru gestionarea cantității tot mai mari de date din orice organizație.
- Data Warehouses vs. Data Lakes: un inginer de date trebuie adesea să gestioneze atât date structurate, cât și nestructurate. Data Warehouse-urile, precum Azure Synapse Analytics sau Snowflake, sunt optimizate pentru rularea interogărilor analitice, în timp ce Data Lake-urile (precum Azure Data Lake sau AWS S3) sunt concepute pentru a stoca date brute, neprocesate.
- Procese ETL/ELT: una dintre responsabilitățile principale ale unui inginer de date este gestionarea conductelor de date. Indiferent dacă utilizezi Azure Data Factory sau instrumente open-source precum Apache Airflow, înțelegerea modului de extragere, transformare și încărcare (ETL) a datelor din diverse surse în formate utilizabile este esențială. Aceste conducte asigură disponibilitatea datelor curate și structurate pentru analiză și luarea deciziilor.
PASUL 3: UTILIZAREA CLOUD COMPUTING
Cloud computing a revoluționat ingineria datelor, oferind flexibilitate pentru scalarea la cerere și gestionarea fluxurilor de lucru complexe.
- Stocarea și prelucrarea datelor în cloud: platforme precum Azure, AWS și Google Cloud permit inginerilor de date să stocheze, să proceseze și să analizeze datele la scară largă. Indiferent dacă alegi Azure Databricks pentru procesare distribuită sau AWS Redshift, stăpânirea serviciilor cloud asigură faptul că infrastructura ta de date poate crește odată cu cerințele afacerii.
- Procesarea datelor în timp real: multe organizații necesită acum procesarea datelor în timp real, pe lângă procesarea pe loturi. Instrumente precum Azure Stream Analytics, Apache Kafka și AWS Kinesis permit procesarea datelor în timp real, oferind informații și răspunsuri imediate la datele în schimbare.
PASUL 4: ORCHESTRAREA FLUXURILOR DE LUCRU CU DATE
Gestionarea fluxurilor complexe de date și automatizarea proceselor este esențială pentru eficiență.
- Orchestrarea datelor: instrumentele de orchestrare precum Apache Airflow, Azure Data Factory sau AWS Step Functions sunt esențiale pentru programarea și automatizarea de data pipelines. Acestea permit gestionarea sarcinilor complexe de integrare a datelor și garantează că datele se deplasează fără probleme între sisteme.
- Monitorizare și automatizare: monitorizarea robustă este necesară pentru a asigura funcționarea optimă a conductelor de date. Instrumente precum Azure Monitor, Datadog sau AWS CloudWatch oferă vizibilitate asupra performanței sistemului, în timp ce instrumentele de automatizare simplifică sarcinile repetitive.
PASUL 5: STĂPÂNIREA INSTRUMENTELOR BIG DATA
Pe măsură ce volumul, viteza și varietatea datelor cresc, stăpânirea instrumentelor Big Data devine esențială pentru orice inginer de date.
- Procesarea pe loturi cu Apache Spark: Apache Spark este unul dintre cele mai utilizate instrumente pentru prelucrarea datelor la scară largă. Acesta permite procesarea distribuită a datelor, permițând rularea transformărilor complexe pe mai multe noduri. Fie că utilizezi Databricks (disponibil pe Azure, AWS și GCP) sau Apache Hadoop, competențele de procesare pe loturi sunt esențiale pentru gestionarea fluxurilor de lucru cu volume de date mari.
- Procesarea în timp real: pe măsură ce organizațiile caută informații în timp real, instrumente precum Apache Kafka, Flink și Storm devin din ce în ce mai populare. Aceste medii permit gestionarea fluxurilor de date și aplicarea analizelor în timp real, o abilitate esențială pentru ingineria modernă a datelor. Implementarea conductelor în timp real garantează că organizațiile pot răspunde imediat la modificările datelor, crescându-le agilitatea.
PASUL 6: GUVERNANȚA ȘI SECURITATEA DATELOR
Asigurarea calității, securității și conformității datelor este o preocupare esențială, mai ales în contextul reglementărilor tot mai stricte privind securitatea datelor, la nivel mondial.
- Guvernanța datelor: în calitate de inginer de date, va trebui să implementezi strategii de guvernanță a datelor care să asigure că datele sunt exacte, coerente și accesibile persoanelor potrivite. Instrumente precum Azure Purview, AWS Glue Data Catalog și Collibra ajută la menținerea integrității datelor, la aplicarea politicilor de securitate și la monitorizarea calității lor în toate conductele.
- Securitatea și conformitatea: cu reglementări precum GDPR și CCPA, este esențial să ne asigurăm că datele sunt gestionate în siguranță și că problemele legate de confidențialitate sunt rezolvate. Platformele cloud precum Azure, AWS și Google Cloud oferă instrumente de securitate integrate precum Azure Security Center sau AWS Identity and Access Management (IAM) pentru a proteja datele sensibile și a controla accesul.
PASUL 7: CERTIFICARE ȘI ÎNVĂȚARE CONTINUĂ
În domeniul dinamic al ingineriei datelor, pentru a rămâne în avantaj este nevoie de învățare continuă și actualizare periodică a competențelor. Una dintre cele mai eficiente modalități de a demonstra expertiza și angajamentul tău față de creștere este obținerea de certificări, în special în cadrul ecosistemului Azure, având în vedere prezența tot mai mare a acestuia în spațiul cloud și cel de date.
Iată care sunt cele mai valoroase certificări Azure pentru inginerii de date, împreună cu o prezentare detaliată a fiecăreia:
Certificarea AZ-900 este un excelent punct de plecare pentru înțelegerea principiilor de bază ale Azure. Aceasta acoperă concepte de bază, cum ar fi modelele de cloud computing, serviciile Azure, securitatea și caracteristicile de conformitate. Deși nu este un examen tehnic, acesta pune bazele unor certificări Azure mai avansate, oferind o prezentare generală a serviciilor cloud. Pentru cei noi în Azure sau în mediile cloud, această certificare ajută la solidificarea înțelegerii înainte de a intra mai adânc în partea tehnică.
Certificarea DP-900 este special concepută pentru cei care încep în roluri legate de date pe Azure. Aceasta se concentrează pe elementele de bază ale conceptelor de bază privind datele, cum ar fi bazele de date relaționale și non-relaționale, stocarea datelor și procesarea datelor. Această certificare este utilă în special pentru inginerii de date care doresc să construiască o cunoaștere fundamentală solidă a serviciilor de date Azure, cum ar fi Azure SQL Database, Azure Cosmos DB și Azure Synapse Analytics.
Fiind una dintre cele mai importante certificări pentru inginerii de date, DP-203 acoperă competențele esențiale pentru proiectarea și implementarea soluțiilor de date pe Azure. Acoperă aspectele tehnice ale stocării, procesării și securității datelor, concentrându-se pe servicii Azure cheie precum Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Databricks și Azure Synapse Analytics. Certificarea DP-203 te asigură că poți gestiona soluții de date complete, inclusiv ingestia, transformarea și stocarea datelor, oferind un avantaj în ecosistemul Azure.
Deși nu este strict o certificare în domeniul ingineriei datelor, AI-102 îți poate completa competențele dacă lucrezi la proiecte de date bazate pe AI și, în opinia mea, având în vedere evoluția AI, este foarte relevantă chiar și pentru inginerii de date. Aceasta se concentrează pe serviciile de Inteligență Artificială ale Azure, inclusiv Azure Cognitive Services și Azure Machine Learning. Pentru cei care doresc să își extindă cunostințele spre AI și machine learning, această certificare oferă o cale excelentă de a înțelege modul în care datele și inteligența artificială se intersectează în cloud-ul Azure.
DE CE SUNT IMPORTANTE CERTIFICĂRILE AZURE PENTRU INGINERII DE DATE
Aceste certificări Azure nu numai că îți validează cunoștințele, dar te și poziționează ca expert în soluțiile de date bazate pe cloud. Ele te ajută:
- să ramai la curent cu noutățile: serviciile cloud Azure sunt în continuă evoluție, iar obținerea de certificări te menține la curent cu cele mai recente caracteristici și cele mai bune practici.
- să avansezi în carieră: având certificări Azure recunoscute în CV poți avea un avantaj competitiv, fie că vrei să avansezi în cadrul companiei tale sau să explorezi noi oportunități în domeniul ingineriei datelor.
- îți îmbunătățești performanța la locul de muncă: certificările precum DP-203 te echipează cu abilitățile practice necesare pentru a implementa și gestiona eficient pipeline-uri de date. Vei fi mai bine echipat pentru a optimiza fluxurile de date, a asigură securitatea datelor și a furniza soluții robuste de date.
- axându-te pe obținerea și menținerea certificărilor Azure, te asiguri că setul tău de competențe este actual și relevant, permițându-ți să gestionezi cu încredere soluții complexe de date în cloud.
Învățarea continuă este încurajată prin necesitatea de a recapitula elementele principale ale certificărilor după o anumită perioadă. Momentan, pentru certificările mai avansate precum DP-203 este necesară o revalidare a cunoștințelor la fiecare 12 luni, pentru prelungirea valabilității certificării. Acest lucru sporeste prestigiul certificării și asigura o bună și permanentă calificare a celor ce au obținut-o.
CONCLUZIE
Un parcurs profesional care să permită o evoluție rapidă în lumea ingineriei de date necesită dedicare, o abordare strategică și învățare continuă. Concentrându-te pe programare, arhitectură de date, cloud computing, instrumente Big Data și securitate, poți deveni și rămâne un expert extrem de valoros în orice organizație. Evoluția în carieră vine apoi intrinsec. Succes!
Autor: Bogdan Balcan, Lead Big Data Engineer, SoftServe România
