Table des matières:

À quel point l'ingénierie des données est-elle difficile ?
À quel point l'ingénierie des données est-elle difficile ?

Vidéo: À quel point l'ingénierie des données est-elle difficile ?

Vidéo: À quel point l'ingénierie des données est-elle difficile ?
Vidéo: Pourquoi est-il si difficile de devenir DATA ENGINEER ? 2024, Novembre
Anonim

Ingénieurs de données sont un peu comme les héros méconnus de la Les données monde. Leur travail est incroyablement complexe, impliquant de nouvelles compétences et de nouvelles technologies. C'est vraiment dur pour construire de nouveaux pipelines ETL." "C'est plus difficile qu'un logiciel ordinaire ingénierie travail.

En gardant cela à l'esprit, l'ingénierie des données est-elle une bonne carrière ?

Devenir un ingénieur de données ingénieur de données sont chargés de rechercher Les données et développer la solution logicielle appropriée. Ingénieurs de données acquérir les bases de leur carrière pendant leurs études en informatique, avec des majeures en logiciel ingénierie et Les données développement étant particulièrement utile.

À côté de ci-dessus, comment puis-je devenir un ingénieur de données ? À devenir ingénieur de données , vous devrez avoir une formation en informatique, ingénierie , mathématiques ou avoir un diplôme dans un domaine lié à l'informatique. Étant donné que le domaine d'emploi nécessite une bonne maîtrise des connaissances techniques, le simple fait d'obtenir une certification ne coupera pas la concurrence.

De ce fait, combien de temps faut-il pour devenir ingénieur de données ?

Première étape: obtenir un baccalauréat (quatre ans) Après avoir obtenu son diplôme d'études secondaires, aspirant ingénieurs de données besoin d'obtenir un baccalauréat, idéalement en informatique.

Quelles sont les compétences requises pour un ingénieur de données ?

Voici quelques-unes des compétences clés requises des ingénieurs de données

  • Outils et composants de l'architecture de données.
  • Connaissance approfondie de SQL et d'autres solutions de base de données.
  • Entreposage de données et outils ETL.
  • Analyse basée sur Hadoop (HBase, Hive, MapReduce, etc.)
  • Codage.
  • Apprentissage automatique.
  • Divers systèmes d'exploitation.

Conseillé: