データ エンジニアリングの究極のガイド。

データ エンジニアリングは、大規模なデータの収集、保存、分析のためのシステムを設計および構築する実践です。これは幅広い分野であり、ほぼすべての業界に応用されています。この記事の目的は、データ エンジニアになる方法について段階的なガイドを提供することです。
ほとんどのデータ エンジニアは、コンピューター サイエンス、またはクラウド コンピューティング、コーディング スキル、データベース設計などの基礎を学ぶ関連分野の学士号を取得しています。
データ エンジニアになるには、まず次のようなデータ エンジニアリング スキルの開発に重点を置く必要があります。
コーディング。データ エンジニアリングに適用できる一般的なプログラミング言語は、SQL、NoSQL、Python、Java、R、Scala です。この役割には、これらの言語の熟練度が不可欠です
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベース。データベースは、データ ストレージの最も一般的なソリューションの 1 つです。
抽出、変換、ロード(ETL) システム。これは、データがデータベースやその他のソースからデータ ウェアハウスのような単一のリポジトリに移動されるプロセスです。
ビッグデータ ツール。データ エンジニアは、通常のデータを扱うだけではありません。ツールとテクノロジーは進化しており、企業によって異なりますが、人気のあるものには、Hadoop、MongoDB、Kafka などがあります。
2 番目のステップは認定を取得することです。認定資格は雇用主に対して自分のスキルを証明します。一般的な認定資格には、ビッグ データ エンジニア、Cloudera Certified Professional Dat、IBM Certified Data Engineer、または Google Cloud Certified Professional Data Engineer が含まれます。
データ エンジニアリング プロジェクトのポートフォリオを構築します。ポートフォリオは、採用担当者、採用担当者、雇用主にとって重要な要素となることがよくあります。

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