Data Engineering ist die Praxis des Entwerfens und Erstellens von Systemen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten in großem Maßstab. Es handelt sich um ein weites Feld mit Anwendungen in nahezu jeder Branche. Ziel dieses Artikels ist es, eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu geben, wie man ein Dateningenieur werden kann.
Die meisten Dateningenieure haben einen Bachelor-Hintergrund in Informatik oder einem verwandten Bereich, in dem Grundlagen wie Cloud Computing, Programmierkenntnisse und Datenbankdesign vermittelt werden.
Um ein Data Engineer zu werden, sollte man sich zunächst auf die Entwicklung von Data-Engineering-Fähigkeiten konzentrieren, wie zum Beispiel:
Codierung. Gängige Programmiersprachen im Data Engineering sind SQL, NoSQL, Python, Java, R und Scala. Die Beherrschung dieser Sprachen ist für diese Rolle unerlässlich
Relationale und nicht-relationale Datenbanken. Datenbanken zählen zu den gebräuchlichsten Lösungen zur Datenspeicherung.
Extrahieren, transformieren und laden(ETL)-Systeme. Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus Datenbanken und anderen Quellen in ein einziges Repository wie ein Data Warehouse verschoben werden.
Big-Data-Tools. Dateningenieure arbeiten nicht nur mit regulären Daten. Tools und Technologien entwickeln sich weiter und variieren je nach Unternehmen. Zu den beliebtesten gehören jedoch Hadoop, MongoDB und Kafka.
Der zweite Schritt ist die Zertifizierung. Durch Zertifizierungen werden die eigenen Fähigkeiten gegenüber Arbeitgebern bestätigt. Zu den gängigen Zertifizierungen gehören Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data, IBM Certified Data Engineer oder Google Cloud Certified Professional Data Engineer.
Aufbau eines Portfolios von Data-Engineering-Projekten. Ein Portfolio ist oft eine Schlüsselkomponente bei der Jobsuche, da es Personalvermittler, Personalmanager und potenzielle Arbeitgeber anspricht.