data engineer che lavora
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Che cosa fa il Data Engineer? Ruolo e skill

Nel mondo dei big data, ci sono lavoratori che collaborano per comprendere i dati raccolti e utilizzarli al meglio nel business. Il ruolo del data engineer è quello di preparare l’infrastruttura come algoritmi che i data scientist e gli analisti dei dati devono analizzare per consentire all’azienda di prendere le decisioni migliori in base a ciò che hanno scoperto.

La filosofia del ruolo è quella di accompagnare le aziende nel loro percorso di crescita, aiutandole a fondare la propria strategia sui dati, e sulla conoscenza che da essi deriva

Cos’è un data engineer e cosa fa?

Quando pensiamo all’ingegneria, spesso pensiamo ai macchinari. Pensiamo a carriere che coinvolgono elmetti e tute, carriere che hanno a che fare con molti ingranaggi. Ma l’ingegneria è un concetto molto più ampio. L’ingegneria viene intesa come “l’applicazione della scienza e della matematica per risolvere i problemi”. Se pensato in questi termini, non c’è da meravigliarsi che l’industria dei dati richieda data engineer.

I dati possono provenire da vari luoghi. Ad esempio, una piccola libreria indipendente potrebbe avere un sito Web, una pagina Facebook o un’app che consente ai clienti di effettuare ordini da remoto o di connettersi con il negozio. Ogni volta che il cliente interagisce con questi elementi, crea dati che possono essere raccolti, analizzati e utilizzati per rendere più consapevoli le scelte aziendali future. Anche la semplice registrazione con username e password può creare un cookie, che serve per identificare quel particolare cliente.

Tutti questi dati servono per dire ai dirigenti aziendali come i loro clienti preferiscono interagire con la loro attività e che tipo di servizi desiderano ricevere da loro. Per interpretare questi dati e sfruttarli al meglio sono necessari team di professionisti dei dati.

I data engineer sono solo una parte del team di professionisti dei big data che lavorano per ottimizzare i dati creati e raccolti. Dalle piccole librerie indipendenti alle grandi aziende internazionali, i data engineer aiutano i dirigenti aziendali a connettersi con la loro base di clienti. Il ruolo di un data engineer, in particolare, è quello di sviluppare algoritmi e infrastrutture di dati che rendano i dati più facili da analizzare.

Mansioni di un data engineer

Alcune delle mansioni lavorative degli analisti di dati includono:

  • · Progettare, sviluppare e testare infrastrutture di pipeline di dati e sistemi di database
  • · Costruire e testare algoritmi e modelli predittivi in ​​base ai requisiti del business
  • · Assicurarsi che tutte le infrastrutture e i processi di dati correnti soddisfino gli standard del settore
  • · Utilizzare tecnologie e software di ingegneria dei dati all’avanguardia
  • e ancora:
  • · Cercare elementi della raccolta dati e dei processi analitici che necessitano di miglioramenti
  • · Collaborare con analisti di dati, data scientist e dirigenti aziendali per migliorare i modelli di dati
  • · Implementare sistemi per monitorare la qualità dei dati per accuratezza e chiarezza ottimizzate
  • · Utilizzare i dati da un’ampia varietà di fonti, tra cui SQL, AWS, spark e hiveSQL

Tipi di lavori del data engineer

Ci sono una serie di aspetti da considerare quando si parla di ingegneria dei dati, quindi ha senso che ci siano diversi tipi di lavori che un data engineer può svolgere. Un data engineer potrebbe concentrarsi maggiormente sul lato di codifica, mentre un altro potrebbe avere una tendenza più analitica. Ecco i diversi tipi di lavori in circolazione:

Architetto o costruttore di dati

I costruttori sono responsabili dello sviluppo delle infrastrutture della pipeline di dati che verranno utilizzate da tutti gli altri professionisti all’interno dell’azienda. Salveranno i dati da varie fonti cloud, streaming, app o social media e creeranno i processi di raccolta per raccoglierli.

Amministratore del database

Gli amministratori di database sono responsabili del test, della progettazione e della manutenzione dei sistemi di database utilizzati per archiviare i dati una volta raccolti. Non solo mettono in funzione i sistemi di database, ma li testano e li ottimizzano per un funzionamento più efficiente e sicuro. Sono i data engineer che assicurano che la raccolta e l’archiviazione dei dati funzionino senza intoppi.

Ingegnere analitico

Un ingegnere analitico utilizza linguaggi di programmazione come Python, Java e R e database come SQL e NoSQL per comprendere meglio i dati e sposare i sistemi di elaborazione dei dati.

Ingegneria dei dati vs. scienza dei dati: i data engineer sono un tipo di data scientist?

L’ingegneria è una scienza e gli ingegneri sono un tipo di scienziato, quindi è comprensibile che data engineer e data scientist possano spesso essere confusi. In effetti, il data scientist viene spesso usato impropriamente come termine generico che comprende data engineer, analisti di dati e tanto altro. Tuttavia, il ruolo di un data scientist è in realtà molto diverso.

I data scientist svolgono i seguenti lavori:

  • · Creano algoritmi predittivi per rispondere alle domande in base alle esigenze dell’azienda
  • · Eseguono ricerche relative all’industria e alle imprese attraverso le quali visualizzare i dati
  • · Sfruttano i dati rispetto a varie fonti interne ed esterne
  • · Utilizzano l’apprendimento automatico per organizzare insiemi di dati indefiniti
  • · Puliscono e organizzano i dati forniti all’interno dei sistemi di database creati dai data engineer

Invece, i data engineer:

  • · Creano e mantengono architetture in cui lavorano i data scientist
  • · Ricercano opportunità per l’acquisizione di dati nuova e migliorata
  • · Progettano processi di set di dati per data mining e modelli di dati
  • · Cercano e implementano modi per migliorare la raccolta e la qualità dei dati
  • · Utilizzano i linguaggi di programmazione per combinare i sistemi di dati per un uso ottimizzato

I data engineer sono gli organizzatori, progettano, testano e mantengono i sistemi in cui i data scientist sono in grado di porre le domande necessarie all’azienda.

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