Data Engineering é um termo cuja probabilidade de aparecer em plataformas de mídia social é tão alta quanto encontrar um carro preto em uma rodovia. É um tema quente em todos os lugares devido a muitas razões. Nos últimos dois anos, a Engenharia de Dados foi escolhida como profissão por muitas pessoas. As organizações aumentaram o número de vagas para esse cargo, e tudo isso para quê? Porque os dados são tudo. Lidar com uma grande quantidade de dados que armazenamos em nossas nuvens ou hardware, estruturá-los, torná-los úteis, formatá-los e muito mais pode ser feito se você tiver as habilidades certas de engenharia de dados. Portanto, discutimos neste blog algumas das principais habilidades necessárias para o engenheiro de dados.
Para se tornar um bom Engenheiro de Dados, você deve dominar as seguintes habilidades.
Sistema de Banco de Dados: Um Engenheiro de Dados tem que brincar com muitos dados. Para recuperar as informações necessárias, eles devem ser capazes de lidar com um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS), o que requer um bom conhecimento de SQL e NOSQL .
Linguagem de consulta estruturada (SQL): se você tiver fortes habilidades em SQL, poderá criar facilmente data warehouses, que podem ser integrados a outras ferramentas para analisar os dados necessários para um determinado negócio. Big Data e Modelagem Avançada são dois dos tipos de SQL que você pode precisar focar integralmente para obter informações detalhadas em seu projeto. Mas a base da tecnologia para tudo isso é o SQL.
Não apenas Linguagem de consulta estruturada (NoSQL): geralmente referido como tudo menos SQL, o NoSQL é um banco de dados não relacional independente da tabela típica e do esquema de linhas. Ele não usa consultas SQL, mas usa outras linguagens de programação para construir a consulta dos dados desejados. Tecnologias NoSQL famosas são MongoDB , Cassandra, etc.
Transformação de dados: você já deve ter aprendido que é de extrema importância extrair dados úteis da maior parte dos dados brutos coletados por meio de diferentes ferramentas de banco de dados . Transformar os dados brutos em informações úteis depende de fatores como:
Fonte de dados
Formato de dados
Saída desejada
Os fatores mencionados acima também são responsáveis pelo nível de dificuldade na transformação de dados, como fácil, moderado e complexo. Algumas ferramentas de transformação de dados famosas são Alteryx, Data Building Tool (dbt), Dataform etc.
Ingestão de dados: Uma vez que os dados são extraídos e transformados em informações valiosas, o próximo passo é movê-los de uma fonte para outra. Esses dados podem estar em formatos variados, movendo-se o que se torna ainda mais complexo. Nesse cenário, as ferramentas de ingestão de dados são úteis para um engenheiro de dados. Essas ferramentas ajudam em:
Identificando as fontes de dados,
Validando-os
Despachá-los efetivamente, e assim por diante.
Exemplos de algumas das ferramentas de ingestão de dados são Hevo Data, Apache Nifi, Apache Kafka, Apache Flume, etc.
Data Mining: Como os dados estão disponíveis em massa, mesmo após a transformação e ingestão de dados, é essencial filtrar informações vitais. É aqui que a mineração de dados entra em cena. Ajuda a descobrir padrões em grandes conjuntos de dados, o que ajuda a preparar os dados para análise posterior. É benéfico na realização de:
Classificações de dados
Previsões de dados
Algumas ferramentas importantes de mineração de dados com as quais todo engenheiro de dados deve estar familiarizado são Rapid Miner, Weka, Oracle Data Mining e assim por diante.
Data Warehousing e ETL: quando uma quantidade tão grande de dados está pronta para ser classificada para atender a vários problemas de negócios, simplificar esse processo torna-se importante. O Data Warehousing trata de lidar com grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes. Com a ajuda da ferramenta Extract, Transfer, Load (ETL), esses dados brutos podem ser coletados, lidos e atribuídos a diferentes bancos de dados ou plataformas de inteligência de negócios. Algumas das ferramentas ETL populares disponíveis são IBM Data Storage, Oracle Data Integrator, Hadoop, etc.
Aprendizado de Máquina: Há muito que pode ser escrito sobre Aprendizado de Máquina, pois é um tópico vasto. Mas quando se trata de engenharia de dados, o Machine Learning ajuda a fazer previsões com base em dados anteriores. Vários algoritmos nele são projetados considerando o padrão dos dados recebidos. Além disso, esses dados são traduzidos em informações úteis. Se você tiver um bom entendimento desses algoritmos, poderá criar pipelines de dados mais precisos.
Vou explicar isso dando um exemplo mais real. Se você pesquisar persianas para as janelas do seu escritório em um navegador, verá que toda vez que abrir esse navegador, ele começará a sugerir persianas de diferentes marcas etc., na forma de anúncios. Já se perguntou como isso acontece? Espero que agora você consiga adivinhar. Sim, é por causa do Machine Learning, ele identifica o padrão dos dados e começa a sugerir produtos similares. Algumas das ferramentas de aprendizado de máquina mais famosas são TensorFlow, Amazon Machine Learning (AML), Google Cloud AutoML e assim por diante.
Linguagem de Programação: Como a categorização dos dados em diferentes padrões depende da matemática feita pelo Machine Learning, é essencial ter conhecimento de linguagens de programação que auxiliam nesse processo. Python, Java e Scala são as linguagens que você deve aprender para se tornar um bom engenheiro de dados.
Ferramentas de computação em nuvem: como todos sabemos, nos últimos dois anos, várias organizações começaram a preferir serviços em nuvem muito mais do que antes. Portanto, é de extrema importância para você, como engenheiro de dados, ter conhecimento das ferramentas de computação em nuvem. Existem grandes blocos de dados armazenados na nuvem e a rápida disponibilidade de dados é a tarefa mais importante que precisa de atenção. Portanto, independentemente de sua organização trabalhar com nuvem pública, privada, híbrida ou multinuvem, você deve estar ciente de plataformas de nuvem como Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud Provider (GCP), OpenStack, etc.
Conclusão
Tim Berners-Lee disse com razão: “Os dados são uma coisa preciosa e duram mais do que os próprios sistemas”.
Profissionais altamente qualificados sempre foram a principal escolha das organizações que os contratam para os respectivos postos de trabalho. E se o trabalho estiver em alta demanda, ele adiciona pontos de bônus ao seu perfil se você tiver um bom domínio das habilidades necessárias. Então, se você também almeja ter isso como sua profissão, aprimore essas habilidades e com certeza você vai prosperar nessa área. e funcional.
