Чтобы стать Data Engineer (инженером данных), вам потребуется определенный набор навыков и знаний. Вот примерный план (roadmap), который может помочь вам достичь этой цели:
- Основы программирования:
- Изучите язык Python, так как он широко используется в анализе данных и инженерии данных. Освойте основные концепции и синтаксис языка.
- Изучите SQL для работы с базами данных, так как они являются ключевым инструментом для работы с данными.
- Основы баз данных:
- Изучите основные концепции реляционных баз данных, включая структуру таблиц, язык SQL для создания и манипулирования данными.
- Познакомьтесь с NoSQL базами данных, такими как MongoDB или Cassandra, которые могут использоваться для обработки больших объемов данных.
- Обработка данных:
- Изучите основы обработки данных с использованием библиотеки Pandas в Python.
- Освойте инструменты для манипуляции и очистки данных, такие как NumPy и Data Wrangling.
- Системы хранения и обработки больших данных:
- Изучите Apache Hadoop, основы распределенных систем хранения данных и обработки больших объемов данных.
- Познакомьтесь с Apache Spark, инструментом для параллельной обработки данных и выполнения сложных аналитических запросов.
- Разработка и управление инфраструктурой данных:
- Изучите системы управления версиями, такие как Git, для контроля версий кода и управления изменениями.
- Освойте инструменты для контейнеризации, такие как Docker, и оркестраторы контейнеров, такие как Kubernetes.
- Изучите платформы облачных вычислений, такие как Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, которые предоставляют инфраструктуру для обработки данных.
- Построение потоков данных:
- Изучите системы потоковой обработки данных, такие как Apache Kafka или Apache Flink.
- Познакомьтесь с концепцией «потока данных» и разработкой потоковых процессов для непрерывной обработки данных.
- Машинное обучение и анализ данных:
- Приобретите базовые знания в области машинного обучения и анализа данных, чтобы понимать принципы и методы работы с данными.
- Освойте инструменты и библиотеки для машинного обучения, такие как scikit-learn или TensorFlow.
- Практический опыт:
- Работайте над проектами, связанными с обработкой и анализом данных. Это поможет вам применить полученные знания на практике и развить навыки инженера данных.
Кроме того, постоянно следите за новостями и тенденциями в области инженерии данных, так как эта область постоянно развивается, и новые инструменты и технологии могут появляться. Важно постоянно обновлять свои знания и навыки, чтобы быть в курсе последних трендов.