В России хороших Data Engineers катастрофически не хватает. Свидетельство тому — большое количество незакрытых вакансий. Рассказываем, в чём специфика профессии.
Уже всем понятно, насколько эффективны в различных областях могут быть анализ данных, нейросети и машинное обучение. Но анализ данных и машинное обучение строятся на использовании обширных объемов качественных данных, без которых невозможны хорошие результаты. Получается, что теперь процесс сбора и предварительной обработки данных, который называется Data Engineering, многим компаниям и даже целым отраслям жизненно необходим.
Что такое Data Engineering?
Data Engineering — это область в сфере информационных технологий, которая занимается сбором, обработкой, преобразованием и хранением данных с целью их последующего анализа. Специалисты по Data Engineering создают инфраструктуры, позволяющие обрабатывать большие объемы данных, поддерживают их работу, обеспечивают доступность информации.
Вот главные задачи Data Engineering:
- Сбор данных: извлечение информации из различных источников: баз данных, журналов событий и пр.
- Преобразование данных в формат, пригодный для анализа и хранения, включая фильтрацию, очистку, объединение и другие манипуляции.
- Загрузка данных: перенос обработанных данных в хранилище или базу, чтобы информация стала доступна аналитикам, исследователям и алгоритмам машинного обучения.
- Управление данными: работа с метаданными, контроль версий, обеспечение безопасности и управление жизненным циклом данных.
- Оптимизация производительности: оптимизация запросов, настройка баз данных и другие мероприятия для обеспечения эффективной обработки информации и доступа к ней.
Инженерия данных играет ключевую роль в построении и поддержании Data Pipeline — системы передачи данных от их источника к месту хранения и анализа. На этом пути именно Data Engineering обеспечивает эффективную обработку и сортировку информации.
Чем различаются Data Engineer и Data Scientist
Давайте разберем, чем отличается инженер данных от учёного по данным. Основная разница тут заключается в том, что инженер данных строит инфраструктуру для работы, а Data Scientist анализирует информацию для принятия решений.
Data Engineer (инженер данных):
- Создает эффективную систему для передачи, обработки и хранения данных, чтобы они свободно текли от различных источников к месту хранения и анализа.
- Организует данные: структурирует их, сортирует, очищает и готовит для дальнейшего анализа, чтобы создать удобное и эффективное хранилище и помочь аналитикам и учёным.
- Обеспечивает доступность данных в нужное время и в нужной форме.
Data Scientist (учёный по данным):
- Похож на сыщика, поскольку исследует данные, ищет в них закономерности, выявляет тенденции и делает прогнозы. Его цель — извлечь ценные знания и информацию, чтобы помочь компаниям принимать верные решения.
- Работает с алгоритмами и статистикой, использует их для выделения скрытых закономерностей, создает модели, которые могут предсказывать будущее на основе уже полученной информации.
- Способен формулировать объяснения и интерпретировать данные.
В России не хватает хороших инженеров данных
В России инженеры данных работают в банках, ритейле, в области телекоммуникаций и электронной торговли (в онлайн-магазинах, электронных платежных системах и др.). Эти сферы — лидеры в области Data Science и активно внедряют в свою работу Data Engineering вот уже на протяжении восьми лет.
Онлайн-сервисы и электронная торговля развиваются гигантскими темпами, и в России им не хватает квалифицированных кадров. На сайтах поиска работы мы нашли более 13 000 вакансий инженеров данных, и эта цифра говорит сама за себя. Уровень зарплат инженеров данных составляет, в среднем, 150 тыс. рублей в месяц. Начинающие специалисты зарабатывают от 75 до 120 тыс. рублей в месяц, специалисты с опытом работы от 1 года до 3 лет— 130–190 тыс. рублей в месяц. Ну, а опытные профессионалы в крупных компаниях могут претендовать на 200 тыс. рублей в месяц и больше.
Где учиться на инженера данных
Профильных программ для обучения именно Data Engineering в России пока немного: вузы не могут удовлетворить растущие потребности рынка труда. Однако кое-какие варианты есть:
Также существуют программы магистратуры для подготовки специалистов в области инженерии данных, на которые можно поступить после математического, экономического или IT-бакалавриата:
И, наконец, есть программы переподготовки или курсы по Data Engineering: например, программа переподготовки «Инженер данных» в «Яндекс Практикум», курс по Data Engineering в SkillFactory, программа профессиональной подготовки «Дата-инженер» в «Нетологии» и др.
На таких курсах можно учиться как после вуза, так и параллельно с получением высшего образования в IT, математике или экономике. Главное — желание. Ведь возможности есть, и их немало.
Юлия Кутузова, психолог-профориентолог, консультант по выбору образования портала «Поступи Онлайн»