{"id":39275,"date":"2019-10-31T22:29:10","date_gmt":"2019-10-31T19:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/plan-prokachki-dlya-polucheniya-professii-data-engineer\/"},"modified":"2019-10-31T22:29:10","modified_gmt":"2019-10-31T19:29:10","slug":"plan-prokachki-dlya-polucheniya-professii-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/plan-prokachki-dlya-polucheniya-professii-data-engineer","title":{"rendered":"Aktionsplan zur Qualifizierung als Data Engineer","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>In den letzten acht Jahren habe ich als Projektleiter gearbeitet (ich schreibe keinen Code in meiner Arbeit), was nat\u00fcrlich negative Auswirkungen auf mein technisches Wissen hat. Ich habe beschlossen, mein technologisches R\u00fcckstand zu verringern und den Beruf des Data Engineers zu ergreifen. Die Hauptkompetenz eines Data Engineers besteht darin, Datenlager zu entwickeln, aufzubauen und zu verwalten.<\/p>\n<p>Ich habe einen Lernplan erstellt, von dem ich denke, dass er nicht nur f\u00fcr mich n\u00fctzlich sein wird. Der Plan ist auf selbstst\u00e4ndiges Lernen von Kursen ausgerichtet. Der Schwerpunkt liegt auf kostenlosen Kursen in russischer Sprache.<\/p>\n<p>Abschnitte: <\/p>\n<ul>\n<li><b>Algorithmen und Datenstrukturen. <\/b>Ein zentraler Abschnitt. Wenn du ihn verstehst, wird dir alles andere auch gelingen. Es ist wichtig, die Grundlagen des Programmierens und der Nutzung grundlegender Strukturen und Algorithmen zu beherrschen.<\/li>\n<li><b>Datenbanken und Data Warehousing, Business Intelligence.<\/b> Von Algorithmen gehen wir zu Speicherung und Verarbeitung von Daten \u00fcber.<\/li>\n<li><b>Hadoop und Big Data. <\/b>Wenn eine Datenbank nicht auf die Festplatte passt oder wenn Daten analysiert werden m\u00fcssen, aber Excel sie nicht mehr laden kann, beginnt die Welt der Big Data. Meiner Meinung nach sollte man zu diesem Abschnitt erst wechseln, nachdem man die beiden vorherigen gr\u00fcndlich studiert hat.<\/li>\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Algorithmen und Datenstrukturen<\/h2>\n<p>\nIn meinen Plan habe ich das Erlernen von Python, das Wiederholen der Grundlagen der Mathematik und der Algorithmik aufgenommen.<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/67\">Programmierung in Python<\/a><\/noindex> <\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/512\">Python: Grundlagen und Anwendung<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/2461\">Lineare Algebra<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/91\/\">Einf\u00fchrung in die diskrete Mathematik <\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/217\/\">Algorithmen: Theorie und Praxis. Methoden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/1547\">Algorithmen: Theorie und Praxis. Datenstrukturen<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Datenbanken und Datenspeicher, Business Intelligence<\/h2>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Buch: Martin Kleppmann \u2013 Hochbelastete Anwendungen. Programmierung, Skalierung, Wartung. Das Buch beschreibt, wie verschiedene Datenmodelle funktionieren, deren interne Implementierung, Einschr\u00e4nkungen und Auswahl je nach Aufgabe. <\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/551\">Einf\u00fchrung in Datenbanken <\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/3203\">Eintauchen in DBMS<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/2586\">Einf\u00fchrung in NoSQL-Datenbanken <\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p>\nThemen zu data warehousing, ETL und OLAP-W\u00fcrfeln h\u00e4ngen stark von den verwendeten Tools ab, daher gebe ich in diesem Dokument keine Links zu Kursen an. Es ist sinnvoll, solche Systeme im Rahmen eines konkreten Projekts in einem bestimmten Unternehmen zu studieren. F\u00fcr ein erstes Kennenlernen von ETL kann man ausprobieren <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.talend.com\/\">Talend<\/a><\/noindex> oder <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/airflow.apache.org\/\">Airflow<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Meiner Meinung nach ist es wichtig, die moderne Methodik des Datenarchitekturdesigns Data Vault zu lernen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/348188\/\">Link 1<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.dwh-club.com\/ru\/dwh-bi-articles\/vse-o-data-vault.html\">Link 2<\/a><\/noindex>. Und der beste Weg, es zu lernen, besteht darin, es an einem einfachen Beispiel zu implementieren. Auf GitHub gibt es einige Beispiele f\u00fcr die Implementierung von Data Vault. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/semashkinvg\/DataVault\">Link<\/a><\/noindex>. Das aktuelle Buch zu Datenspeichern: Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault von Hans Hultgren.<\/p>\n<p>Um sich mit Business-Intelligence-Tools f\u00fcr Endanwender vertraut zu machen, kann der kostenlose Berichtsgenerator, Dashboards und Mini-Datenlager Power BI Desktop verwendet werden. Schulungsmaterialien: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/ru-ru\/learn\/paths\/create-use-analytics-reports-power-bi\/\">Link 1<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/ru-ru\/learn\/paths\/consume-data-with-power-bi\/\">Link 2<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h2>Hadoop und Big Data<\/h2>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Beginnen sollte man mit der eigenst\u00e4ndigen Implementierung von MapReduce ohne externe Bibliotheken. Das wird helfen, mehr \u00fcber Multithreading-Implementierungen zu verstehen. Ein hervorragendes Beispiel in Python wird beschrieben <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/michaelnielsen.org\/blog\/write-your-first-mapreduce-program-in-20-minutes\/\">hier<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/150\">Hadoop. Ein System zur Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen.<\/a><\/noindex> <\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/openedu.ru\/course\/misis\/ABD\/\">Einf\u00fchrung in die Ingenieurwissenschaften f\u00fcr Big Data <\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>\nNicht alles, was man lernt, l\u00e4sst sich im Job anwenden. Daher ist ein Abschlussprojekt notwendig, in dem du versuchst, dein neu erlerntes Wissen anzuwenden. <\/p>\n<p>Im Plan sind keine Themen zu Datenanalyse und Machine Learning enthalten, da dies mehr mit dem Beruf des Data Scientist zu tun hat. Auch Themen zu den Cloud-Plattformen AWS und Azure fehlen, da diese stark von der Wahl der Plattform abh\u00e4ngen.<\/p>\n<p>Fragen an die Community:<br \/>\nWie angemessen ist mein Aufw\u00e4rtsplan? Was sollte ich entfernen oder hinzuf\u00fcgen?<br \/>\nWelches Projekt empfehlen Sie als Abschlussarbeit?<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/472622\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0435\u043c\u044c \u043b\u0435\u0442 \u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u043d\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0443 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435), \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 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