{"id":34083,"date":"2019-10-31T21:56:19","date_gmt":"2019-10-31T18:56:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kto-takie-data-inzhenery-i-kak-imi-stanovyatsya\/"},"modified":"2019-10-31T21:56:19","modified_gmt":"2019-10-31T18:56:19","slug":"kto-takie-data-inzhenery-i-kak-imi-stanovyatsya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kto-takie-data-inzhenery-i-kak-imi-stanovyatsya","title":{"rendered":"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Hallo und herzlich willkommen zur\u00fcck! Der Titel des Artikels spricht f\u00fcr sich selbst. Angesichts des bevorstehenden Kursstarts <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/otus.pw\/a4Uj\/\">\u201eData Engineer\u201c<\/a><\/noindex> nehmen wir uns die Zeit, um zu kl\u00e4ren, wer genau Dateningenieure sind. Der Artikel enth\u00e4lt zahlreiche n\u00fctzliche Links. Viel Spa\u00df beim Lesen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/5f831df35ab1292adafca20f937ed22d.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<i>Ein einfaches Handbuch, wie man die Welle des Data Engineering erfasst und nicht in ihren Strudel gezogen wird.<\/i><\/p>\n<p>Es scheint, dass heutzutage jeder ein Data Scientist werden m\u00f6chte. Aber wie sieht es mit Data Engineering aus? <i>Im Grunde genommen handelt es sich um eine Art Hybrid zwischen Datenanalyst und Data Scientist; der Dateningenieur ist normalerweise verantwortlich f\u00fcr die Verwaltung von Workflows, Datenpipelines und ETL-Prozessen.<\/i>Angesichts der Bedeutung dieser Funktionen ist dies derzeit ein weiterer beliebter Fachjargon, der schnell an Bedeutung gewinnt.<\/p>\n<p>Hohe Geh\u00e4lter und eine immense Nachfrage sind nur einige der Faktoren, die diesen Beruf \u00e4u\u00dferst attraktiv machen! Wenn Sie sich den Reihen der Helden anschlie\u00dfen m\u00f6chten, ist es nie zu sp\u00e4t, mit dem Lernen zu beginnen. In diesem Beitrag habe ich alle notwendigen Informationen zusammengestellt, um Ihnen zu helfen, die ersten Schritte zu machen.<\/p>\n<p>Also, lass uns anfangen!<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p><b>Was ist Data Engineering?<\/b><\/p>\n<p>Ehrlich gesagt gibt es keine bessere Erkl\u00e4rung als diese:<\/p>\n<blockquote><p><i>\u201eEin Wissenschaftler kann einen neuen Stern entdecken, aber er kann ihn nicht erschaffen. Er wird einen Ingenieur bitten m\u00fcssen, dies f\u00fcr ihn zu tun.\u201c<\/i><\/p>\n<p>\u2013 Gordon Lindsay Glegg<\/p><\/blockquote>\n<p>Die Rolle des Dateningenieurs ist somit erheblich.<\/p>\n<p>Wie der Name schon sagt, besch\u00e4ftigt sich die Datenengineering mit Daten, insbesondere mit deren Lieferung, Speicherung und Verarbeitung. Folglich besteht die Hauptaufgabe der Ingenieure darin, eine zuverl\u00e4ssige Infrastruktur f\u00fcr Daten bereitzustellen. Wenn wir die Hierarchie der Bed\u00fcrfnisse in der KI betrachten, nimmt das Datenengineering die ersten 2\u20133 Stufen ein: <b>Daten sammeln, transferieren und speichern, Daten vorbereiten<\/b>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/377481f2f52a4ed771508a450678afd0.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>Was macht ein Dateningenieur?<\/b><\/p>\n<p>Mit dem Aufkommen gro\u00dfer Datenmengen hat sich das Verantwortungsgebiet drastisch gewandelt. W\u00e4hrend diese Experten fr\u00fcher umfangreiche SQL-Abfragen schrieben und Daten mithilfe von Tools wie Informatica ETL, Pentaho ETL oder Talend transferierten, sind die Anforderungen an Dateningenieure jetzt gestiegen.<\/p>\n<p>Die meisten Unternehmen mit offenen Stellen f\u00fcr Dateningenieure stellen folgende Anforderungen:<\/p>\n<ul>\n<li>Ausgezeichnete Kenntnisse in SQL und Python.<\/li>\n<li>Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere Amazon Web Services.<\/li>\n<li>Kenntnisse in Java\/Scala sind von Vorteil.<\/li>\n<li>Gutes Verst\u00e4ndnis von SQL- und NoSQL-Datenbanken (Datenmodellierung, Datenspeicherung).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bitte beachten Sie, dass dies nur die grundlegendsten Anforderungen sind. Aus dieser Liste l\u00e4sst sich schlie\u00dfen, dass Dateningenieure Experten im Bereich Softwareentwicklung und Backend sind.<br \/>\nWenn ein Unternehmen beispielsweise beginnt, gro\u00dfe Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu generieren, besteht Ihre Aufgabe als Dateningenieur darin, die Sammlung, Verarbeitung und Speicherung der Informationen zu organisieren.<\/p>\n<p>Die Liste der in diesem Fall verwendeten Werkzeuge kann variieren; alles h\u00e4ngt von der Menge dieser Daten, der Geschwindigkeit ihrer Ankunft und der Heterogenit\u00e4t ab. Die meisten Unternehmen haben \u00fcberhaupt nicht mit Big Data zu tun, weshalb eine SQL-Datenbank (PostgreSQL, MySQL usw.) als zentrales Repository dienen kann, zusammen mit einem kleinen Satz von Skripten, die die Daten in das Repository leiten.<\/p>\n<p>IT-Giganten wie Google, Amazon, Facebook oder Dropbox stellen h\u00f6here Anforderungen: Kenntnisse in Python, Java oder Scala.<\/p>\n<ul>\n<li>Erfahrung mit Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.<\/li>\n<li>Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen.<\/li>\n<li>Verst\u00e4ndnis der Grundlagen verteilter Systeme.<\/li>\n<li>Erfahrung mit Visualisierungstools wie Tableau oder ElasticSearch ist ein gro\u00dfer Vorteil.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das zeigt, dass es eine klare Tendenz zu Big Data gibt, insbesondere in der Verarbeitung unter hoher Last. Diese Unternehmen haben h\u00f6here Anforderungen an die Systemausfallsicherheit.<\/p>\n<p><b>Data Engineers vs. Data Scientists<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/f01dd66863fcc0a89ab0b763d208a863.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Das war ein einfaches und unterhaltsames Vergleich (nichts Pers\u00f6nliches), aber in Wirklichkeit ist es viel komplexer.<\/i><\/p>\n<p>Zun\u00e4chst m\u00fcssen Sie wissen, dass es eine erhebliche Unklarheit \u00fcber die Abgrenzung der Rollen und F\u00e4higkeiten von Data Scientists und Data Engineers gibt. Das hei\u00dft, es kann leicht zu Verwirrung kommen, welche F\u00e4higkeiten f\u00fcr einen erfolgreichen Data Engineer erforderlich sind. Nat\u00fcrlich gibt es bestimmte F\u00e4higkeiten, die sich auf beide Rollen \u00fcberschneiden. Aber es gibt auch eine ganze Reihe diametral entgegengesetzter F\u00e4higkeiten.<\/p>\n<p>Data Science ist eine ernsthafte Angelegenheit, aber wir bewegen uns in eine Welt der funktionalen Datenwissenschaft, in der Praktiker ihre eigene Analyse durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Um Datenpipelines und integrierte Datenstrukturen zu aktivieren, ben\u00f6tigen Sie Dateningenieure und keine Wissenschaftler.<\/p>\n<p><b>Ist ein Dateningenieur gefragter als ein Data Scientist?<\/b><\/p>\n<blockquote><p><i> \u2014 Ja, denn bevor Sie einen Karottenkuchen backen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie zuerst die Karotten sammeln, reinigen und lagern!<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>Ein Dateningenieur hat bessere Programmierkenntnisse als jeder Data Scientist, aber wenn es um Statistik geht, ist es ganz anders.<\/p>\n<p>Aber hier ist der Vorteil eines Dateningenieurs:<\/p>\n<p>ohne ihn\/sie sinkt der Wert eines Prototypmodells, das meist aus einem schlecht geschriebenen Codefragment in einer Python-Datei besteht, das von einem Data Scientist stammt und irgendwie Ergebnisse liefert, gegen null.<\/p>\n<p>Ohne einen Dateningenieur wird dieser Code niemals zu einem Projekt, und kein Gesch\u00e4ftsproblem wird effektiv gel\u00f6st. Ein Dateningenieur versucht, all dies in ein Produkt zu verwandeln.<\/p>\n<p><b>Wichtige Informationen, die ein Dateningenieur wissen sollte<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/f724004e5a30a0c021c4377d66985d16.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWenn diese Arbeit in Ihnen Begeisterung weckt und Sie motiviert sind \u2013 Sie k\u00f6nnen das lernen und alle notwendigen F\u00e4higkeiten erwerben, um ein echter Rockstar im Bereich Data Engineering zu werden. Und ja, das ist auch ohne Programmierkenntnisse oder andere technische Kenntnisse m\u00f6glich. Es ist herausfordernd, aber machbar!<\/p>\n<p><b>Was sind die ersten Schritte?<\/b><\/p>\n<blockquote><p><i>Sie sollten ein allgemeines Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr haben, was es gibt.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>Zun\u00e4chst einmal bezieht sich Data Engineering auf Informatik. Im Wesentlichen sollten Sie effektive Algorithmen und Datenstrukturen verstehen. Zweitens, da Dateningenieure mit Daten arbeiten, ist ein Verst\u00e4ndnis der Funktionsweise von Datenbanken und der zugrunde liegenden Strukturen erforderlich.<\/p>\n<p>Zum Beispiel basieren g\u00e4ngige B-Baum-SQL-Datenbanken auf der Datenstruktur B-Baum sowie in modernen verteilten Repositories auf LSM-Baum und anderen Modifikationen von Hash-Tabellen.<\/p>\n<p><i>* Diese Schritte basieren auf einem hervorragenden Artikel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/medium.com\/@adil_45422\">von Adil Hashtamov<\/a><\/noindex>. Wenn Sie also die russische Sprache beherrschen, unterst\u00fctzen Sie diesen Autor und lesen Sie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/khashtamov.com\/ru\/data-engineer\/\">seinen Beitrag<\/a><\/noindex>.<\/i><\/p>\n<p><b>1. Algorithmen und Datenstrukturen<\/b><\/p>\n<p>Die Verwendung der richtigen Datenstruktur kann die Leistung eines Algorithmus erheblich verbessern. Idealerweise sollten wir alle in der Schule Datenstrukturen und Algorithmen lernen, aber das wird selten behandelt. So oder so, es ist nie zu sp\u00e4t, sich damit vertraut zu machen.<br \/>\nHier sind also meine Lieblings-Websites mit kostenlosen Kursen zum Lernen von Datenstrukturen und Algorithmen:<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.udemy.com\/introduction-to-data-structures\/?ranMID=39197&amp;ranEAID=JVFxdTr9V80&amp;ranSiteID=JVFxdTr9V80-fcVI3mDcwPC4Q5dpzDABSg&amp;LSNPUBID=JVFxdTr9V80\">Von einfach bis komplex: Datenstrukturen (Udemy)<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.coursera.org\/learn\/algorithms-part1?ranMID=40328&amp;ranEAID=JVFxdTr9V80&amp;ranSiteID=JVFxdTr9V80-Y2SOzvEQ5UCqGZ8SQ8yPFA&amp;siteID=JVFxdTr9V80-Y2SOzvEQ5UCqGZ8SQ8yPFA&amp;utm_content=10&amp;utm_medium=partners&amp;utm_source=linkshare&amp;utm_campaign=JVFxdTr9V80\">Algorithmen, Teil I (Coursera)<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.coursera.org\/learn\/algorithms-part2?ranMID=40328&amp;ranEAID=JVFxdTr9V80&amp;ranSiteID=JVFxdTr9V80-sXWvgPKRyzYEBJ33lVooUQ&amp;siteID=JVFxdTr9V80-sXWvgPKRyzYEBJ33lVooUQ&amp;utm_content=10&amp;utm_medium=partners&amp;utm_source=linkshare&amp;utm_campaign=JVFxdTr9V80\">Algorithmen, Teil II (Coursera)<\/a><\/noindex>\n <\/li>\n<\/ul>\n<p>Und vergessen Sie nicht das klassische Werk \u00fcber Algorithmen von Thomas Cormen \u2014 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/0262033844\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=0262033844&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=74742875db503b1a899ca35159749067\">Einf\u00fchrung in die Algorithmen<\/a><\/noindex>. Es ist das ideale Nachschlagewerk, wenn Sie Ihr Ged\u00e4chtnis auffrischen m\u00fcssen.<\/p>\n<ul>\n<li>Um Ihre F\u00e4higkeiten zu verbessern, nutzen Sie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/leetcode.com\/problemset\/algorithms\/\">Leetcode<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sie k\u00f6nnen auch in die Welt der Datenbanken eintauchen mit den gro\u00dfartigen Videos der Carnegie Mellon University auf Youtube:<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLSE8ODhjZXjYutVzTeAds8xUt1rcmyT7x\">Einf\u00fchrung in Datenbanksysteme<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLSE8ODhjZXja7K1hjZ01UTVDnGQdx5v5U\">Fortgeschrittene Datenbanksysteme<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>2. SQL lernen<\/b><\/p>\n<p>Unser ganzes Leben besteht aus Daten. Und um diese Daten aus einer Datenbank zu extrahieren, m\u00fcssen Sie \"mit ihnen sprechen\" \u2013 und zwar in einer gemeinsamen Sprache.<\/p>\n<p>SQL (Structured Query Language \u2013 Strukturierte Abfragesprache) ist die Sprache der Datenkommunikation. Egal, was gesagt wird, SQL hat gelebt, lebt und wird noch lange weiterleben.<\/p>\n<p>Wenn Sie l\u00e4ngere Zeit in der Entwicklung t\u00e4tig waren, haben Sie wahrscheinlich bemerkt, dass regelm\u00e4\u00dfig Ger\u00fcchte \u00fcber das bevorstehende Verschwinden von SQL auftauchen. Die Sprache wurde Anfang der 70er Jahre entwickelt und erfreut sich nach wie vor gro\u00dfer Beliebtheit bei Analysten, Entwicklern und einfach Interessierten.<br \/>\nOhne SQL-Kenntnisse gibt es in der Datenengineering-Welt nichts zu suchen, denn Sie m\u00fcssen unvermeidlich Abfragen zur Datenextraktion erstellen. Alle modernen Big-Data-Speicher unterst\u00fctzen SQL:<\/p>\n<ul>\n<li>Amazon Redshift<\/li>\n<li>HP Vertica<\/li>\n<li>Oracle<\/li>\n<li>SQL Server<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2026 und viele andere.<\/p>\n<p>Um gro\u00dfe Datenmengen, die in verteilten Systemen wie HDFS gespeichert sind, zu analysieren, wurden SQL-Mechanismen wie Apache Hive, Impala usw. erfunden. Sehen Sie, es hat nicht vor, irgendwohin zu gehen.<\/p>\n<p>Wie lernt man SQL? Ganz einfach: Praktizieren, praktizieren, praktizieren.<\/p>\n<p>Ich empfehle Ihnen, sich mit einem hervorragenden Tutorial vertraut zu machen, das \u00fcbrigens kostenlos ist, von <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/mode.com\/sql-tutorial\/introduction-to-sql\/\">Mode Analytics<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<ol>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.datacamp.com\/courses\/intermediate-sql\/\">SQL auf mittlerem Niveau<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.datacamp.com\/courses\/joining-data-in-postgresql\">Datenverkn\u00fcpfung in SQL<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ol>\n<p>Ein herausragendes Merkmal dieser Kurse ist die interaktive Umgebung, in der Sie SQL-Abfragen direkt im Browser schreiben und ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Die Ressource <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/modern-sql.com\/\">Modern SQL<\/a><\/noindex> wird Ihnen nicht schaden. Und Sie k\u00f6nnen dieses Wissen in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/leetcode.com\/problemset\/database\/\">Leetcode-Aufgaben<\/a><\/noindex> im Bereich Datenbanken anwenden.<\/p>\n<p><b>3. Programmierung in Python und Java\/Scala<\/b><\/p>\n<p>Warum es sich lohnt, die Programmiersprache Python zu lernen, habe ich bereits in dem Artikel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/medium.com\/datadriveninvestor\/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science-7e0c2295e243\">Python vs R. Die Wahl des besten Werkzeugs f\u00fcr KI, ML und Data Science<\/a><\/noindex>geschrieben. Was Java und Scala betrifft, so sind die meisten Tools zur Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen in diesen Sprachen geschrieben. Zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li>Apache Kafka (Scala)<\/li>\n<li>Hadoop, HDFS (Java)<\/li>\n<li>Apache Spark (Scala)<\/li>\n<li>Apache Cassandra (Java)<\/li>\n<li>HBase (Java)<\/li>\n<li>Apache Hive (Java)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um zu verstehen, wie diese Tools funktionieren, m\u00fcssen Sie die Sprachen kennen, in denen sie geschrieben sind. Der funktionale Ansatz von Scala erm\u00f6glicht eine effiziente L\u00f6sung von Aufgaben der parallelen Datenverarbeitung. Python kann leider nicht mit Geschwindigkeit und paralleler Verarbeitung konkurrieren. Insgesamt wirkt sich das Wissen \u00fcber mehrere Programmiersprachen und -paradigmen positiv auf die Vielfalt der Probleml\u00f6sungsans\u00e4tze aus.<\/p>\n<p>Um in die Sprache Scala einzutauchen, k\u00f6nnen Sie lesen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/0981531687\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=0981531687&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=69314619f1e546e3921eb97c72cf4850\">Programmierung in Scala<\/a><\/noindex> vom Autor des Sprachleitfadens. Zudem hat Twitter ein gutes Einf\u00fchrungshandbuch ver\u00f6ffentlicht \u2014 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/twitter.github.io\/scala_school\/\">Scala Schule<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Was Python betrifft, halte ich <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/1491946008\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=1491946008&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=8a663e966770c24874e323133cc7a005\">Fluent Python<\/a><\/noindex> f\u00fcr das beste Buch auf mittlerem Niveau.<\/p>\n<p><b>4. Werkzeuge f\u00fcr die Arbeit mit gro\u00dfen Datenmengen<\/b><\/p>\n<p>Hier ist eine Liste der beliebtesten Werkzeuge in der Welt der Big Data:<\/p>\n<ul>\n<li>Apache Spark<\/li>\n<li>Apache Kafka<\/li>\n<li>Apache Hadoop (HDFS, HBase, Hive)<\/li>\n<li>Apache Cassandra<\/li>\n<\/ul>\n<p>Weitere Informationen zum Bau gro\u00dfer Datenbl\u00f6cke finden Sie in dieser erstaunlichen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/xyz.insightdataengineering.com\/blog\/pipeline_map\/\">interaktiven Umgebung<\/a><\/noindex>. Die beliebtesten Werkzeuge sind Spark und Kafka. Sie sind auf jeden Fall eine n\u00e4here Betrachtung wert, idealerweise sollten Sie verstehen, wie sie intern funktionieren. Jay Kreps (Mitautor von Kafka) ver\u00f6ffentlichte 2013 eine monumentale Arbeit <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/engineering.linkedin.com\/distributed-systems\/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying\">The Log: Was jeder Softwareentwickler \u00fcber die Abstraktion von Datenintegration in Echtzeit wissen sollte<\/a><\/noindex>, \u00fcbrigens wurden die grundlegenden Ideen aus diesem Talmud verwendet, um Apache Kafka zu erstellen.<\/p>\n<ul>\n<li>Eine Einf\u00fchrung in Hadoop k\u00f6nnte sein <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/hadoop-tutorials-home\/\">Das vollst\u00e4ndige Handbuch f\u00fcr Hadoop (kostenlos)<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Das umfassendste Handbuch zu Apache Spark f\u00fcr mich ist <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/1491912219\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=1491912219&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=5b206424060cfc80a33d13b05c0bfee2\">Spark: Das umfassende Handbuch<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>5. Cloud-Plattformen<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/cc435bc9f9b91ec87d1cf7a591cf84a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDas Wissen \u00fcber mindestens eine Cloud-Plattform geh\u00f6rt zu den grundlegenden Anforderungen f\u00fcr Bewerber auf die Position eines Data Engineers. Arbeitgeber bevorzugen Amazon Web Services, gefolgt von der Google Cloud-Plattform, w\u00e4hrend Microsoft Azure den dritten Platz belegt.<\/p>\n<p>Sie sollten sich gut mit Amazon EC2, AWS Lambda, Amazon S3 und DynamoDB auskennen.<\/p>\n<p><b>6. Verteilte Systeme<\/b><\/p>\n<p>Die Arbeit mit gro\u00dfen Datenmengen erfordert Cluster aus unabh\u00e4ngig arbeitenden Computern, die \u00fcber ein Netzwerk verbunden sind. Je gr\u00f6\u00dfer das Cluster, desto h\u00f6her ist die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls seiner Knoten. Um ein echter Experte im Datenbereich zu werden, m\u00fcssen Sie die Herausforderungen und bestehenden L\u00f6sungen f\u00fcr verteilte Systeme verstehen. Dieses Gebiet ist alt und komplex.<\/p>\n<p>Andrew Tanenbaum gilt als Pionier auf diesem Gebiet. F\u00fcr diejenigen, die sich nicht vor Theorien scheuen, empfehle ich sein Buch <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/1543057381\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=1543057381&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=721aedeb23c313bc46a92c134c5baafa\">\u201eVerteilte Systeme\u201c<\/a><\/noindex>, es mag f\u00fcr Anf\u00e4nger komplex erscheinen, aber es wird Ihnen wirklich helfen, Ihre F\u00e4higkeiten zu verfeinern.<\/p>\n<p>Ich denke, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.amazon.com\/gp\/product\/1449373321\/ref=as_li_tl?ie=UTF8&amp;camp=1789&amp;creative=9325&amp;creativeASIN=1449373321&amp;linkCode=as2&amp;tag=adilkhash-20&amp;linkId=e7e0e096aa5761066245eb90965ac849\">\u201eEntwurf von datenintensiven Anwendungen\u201c von Martin Kleppmann<\/a><\/noindex> Das ist das beste Einf\u00fchrungsbuch. \u00dcbrigens hat Martin einen gro\u00dfartigen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martin.kleppmann.com\/\">dem Blog<\/a><\/noindex>. Seine Arbeit wird Ihnen helfen, das Wissen \u00fcber den Aufbau moderner Infrastruktur zur Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen zu systematisieren.<br \/>\nF\u00fcr diejenigen, die lieber Videos ansehen, gibt es auf YouTube einen Kurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=w8KFPWkK0bI&amp;list=PLawkBQ15NDEkDJ5IyLIJUTZ1rRM9YQq6N&amp;index=2&amp;t=0s\">Verteilte Computersysteme<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>7. Daten-Pipelines<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/cf1c8e2baad0cc79c0b8c3707741353a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDaten-Pipelines sind unerl\u00e4sslich f\u00fcr jeden Dateningenieur.<\/p>\n<p>Die meiste Zeit erstellt ein Dateningenieur sogenannte Daten-Pipelines, das hei\u00dft, er entwickelt Prozesse zur \u00dcbertragung von Daten von einem Ort zum anderen. Dazu k\u00f6nnen Benutzerszenarien geh\u00f6ren, die an die API eines externen Dienstes senden oder SQL-Abfragen durchf\u00fchren, Daten anreichern und sie in einem zentralen Speicher (Data Warehouse) oder in einem Speichersystem f\u00fcr unstrukturierte Daten (Data Lakes) ablegen.<\/p>\n<p><b>Zusammenfassend: Die grundlegende Checkliste f\u00fcr Dateningenieure<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/de0eca662b2246e63901afb89c9f255f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nZusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass ein fundiertes Verst\u00e4ndnis der folgenden Themen erforderlich ist:<\/p>\n<ul>\n<li>Informationssysteme;<\/li>\n<li>Softwareentwicklung (Agile, DevOps, Designtechniken, SOA);<\/li>\n<li>Verteilte Systeme und parallele Programmierung;<\/li>\n<li>Grundlagen von Datenbanken \u2013 Planung, Entwurf, Betrieb und Fehlersuche;<\/li>\n<li>Experimentdesign \u2013 A\/B-Tests zur Validierung von Konzepten, zur Messung der Zuverl\u00e4ssigkeit und Leistung von Systemen sowie zur Entwicklung robuster Wege f\u00fcr die schnelle Bereitstellung effektiver L\u00f6sungen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dies sind nur einige Anforderungen, um Dateningenieur zu werden. Daher sollten Sie sich mit Datenmanagementsystemen, Informationssystemen, kontinuierlicher Lieferung\/Bereitstellung\/Integration, Programmiersprachen und anderen Informatikthemen auseinandersetzen (nicht in allen Fachbereichen).<\/p>\n<p><b>Und schlie\u00dflich, das Letzte, aber sehr Wichtige, das ich sagen m\u00f6chte.<\/b><\/p>\n<blockquote><p><i><b>Der Weg zum Data Engineering ist nicht so einfach, wie er scheint. Er ist gnadenlos, frustrierend und Sie m\u00fcssen darauf vorbereitet sein. Manchmal k\u00f6nnte es Sie dazu bringen, alles hinzuschmei\u00dfen. Aber es ist ein echter Arbeits- und Lernprozess.<\/b><\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>Schm\u00fccken Sie das Ganze einfach nicht von Anfang an. Der Sinn dieser Reise liegt darin, so viel wie m\u00f6glich zu lernen und bereit f\u00fcr neue Herausforderungen zu sein.<br \/>\nHier ist ein gro\u00dfartiges Bild, auf das ich gesto\u00dfen bin, das diesen Punkt gut veranschaulicht:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wer sind Data Engineers und wie wird man einer?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/9cc8db9011e5f54717d7e9f31f915523.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUnd ja, vergessen Sie nicht, Burnout zu vermeiden und sich auszuruhen. Das ist ebenfalls sehr wichtig. Viel Erfolg!<\/p>\n<p>Wie fanden Sie den Artikel, Freunde? Wir laden Sie ein zu <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/otus.pw\/RCuj\/\">einem kostenlosen Webinar<\/a><\/noindex>, das heute um 20:00 Uhr stattfindet. W\u00e4hrend des Webinars werden wir er\u00f6rtern, wie man ein effektives und skalierbares Datensystem f\u00fcr kleine Unternehmen oder Startups mit minimalen Kosten aufbaut. Als praktische \u00dcbung werden wir die Datenverarbeitungstools von Google Cloud kennenlernen. Bis bald!<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/452670\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0418 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435! \u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u0441\u0430\u043c \u043e \u0441\u0435\u0431\u0435. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u00abData Engineer\u00bb \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0439\u043c\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043b\u043d\u0443 Data Engineering \u0438 \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0442\u044c \u0435\u0439 \u0437\u0430\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432\u0430\u0441 \u0432 \u043f\u0443\u0447\u0438\u043d\u0443. \u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u043d\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":25729,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-34083","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0418 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435! 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