{"id":55327,"date":"2020-01-18T00:00:00","date_gmt":"2020-01-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer"},"modified":"2020-02-18T14:03:26","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:26","slug":"samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"Die gefragtesten F\u00e4higkeiten im Beruf des Data Engineers","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Laut Statistiken aus dem Jahr 2019<\/a><\/noindex>, der Beruf des Data Engineers ist derzeit einer der am schnellsten wachsenden Berufe. Data Engineers spielen eine entscheidende Rolle in Organisationen \u2013 sie erstellen und warten Pipelines sowie Datenbanken, die zur Verarbeitung, Transformation und Speicherung von Daten genutzt werden. Welche F\u00e4higkeiten sind f\u00fcr diese Berufsgruppe besonders wichtig? Weicht die Liste von den Anforderungen an Data Scientists ab? All das erfahren Sie in meinem Artikel.<\/p>\n

Ich habe die Stellenanzeigen f\u00fcr die Position des Data Engineers analysiert, wie sie im Januar 2020 vorlagen, um herauszufinden, welche technologischen F\u00e4higkeiten am gefragtesten sind. Anschlie\u00dfend habe ich die Ergebnisse mit den Statistiken zu Stellenanzeigen f\u00fcr Data Scientists verglichen \u2013 dabei traten einige interessante Unterschiede zutage.<\/p>\n

Lassen Sie uns auf lange Einleitungen verzichten \u2013 hier sind die zehn am h\u00e4ufigsten in Stellenanzeigen genannten Technologien:<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Erw\u00e4hnungen von Technologien in Stellenanzeigen f\u00fcr die Position des Data Engineers im Jahr 2020<\/i><\/p>\n

Lassen Sie uns das kl\u00e4ren.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Aufgaben eines Data Engineers<\/h4>\n

\nHeutzutage spielt die Arbeit von Data Engineers eine entscheidende Rolle f\u00fcr Unternehmen. Diese Fachkr\u00e4fte sind daf\u00fcr verantwortlich, Informationen zu speichern und sie so aufzubereiten, dass andere Mitarbeiter damit arbeiten k\u00f6nnen. Data Engineers erstellen Pipelines, um Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit oder in Paketen zu erfassen. Diese Pipelines f\u00fchren dann Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL-Prozesse) durch, um die Daten f\u00fcr die weitere Verwendung aufzubereiten. Anschlie\u00dfend werden die Daten an Analysten und Data Scientists \u00fcbergeben, um eine tiefere Verarbeitung zu erm\u00f6glichen. Schlie\u00dflich finden die Daten ihren Platz in Dashboards, Berichten und Modellen f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/p>\n

Ich suche nach Informationen, die mir helfen, zu verstehen, welche Technologien derzeit am meisten nachgefragt werden in der Arbeit eines Data Engineers.<\/p>\n

Methoden<\/h4>\n

\nIch habe Informationen von drei Jobportalen gesammelt \u2014 SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> und Monster<\/a><\/noindex> und habe untersucht, welche Schl\u00fcsselw\u00f6rter h\u00e4ufig im Zusammenhang mit 'Data Engineer' in den Stellenanzeigen erscheinen, die f\u00fcr US-B\u00fcrger gedacht sind. F\u00fcr diese Aufgabe habe ich zwei Python-Bibliotheken verwendet \u2014 Requests<\/a><\/noindex> und Beautiful Soup<\/a><\/noindex>Ich habe sowohl die Schl\u00fcsselw\u00f6rter aus der vorherigen Liste f\u00fcr die Analyse von Stellenangeboten f\u00fcr Data Scientists als auch die manuell ausgew\u00e4hlten Schl\u00fcsselw\u00f6rter aus den Stellenangeboten f\u00fcr Data Engineers einbezogen. LinkedIn wurde nicht als Quelle genutzt, da ich dort nach dem letzten Versuch, Daten zu sammeln, gesperrt wurde.<\/p>\n

F\u00fcr jedes Schl\u00fcsselwort habe ich den Prozentsatz der Treffer im Verh\u00e4ltnis zur Gesamtzahl der Texte auf jeder der Websites einzeln berechnet und dann den Durchschnitt \u00fcber die drei Quellen ermittelt.<\/p>\n

Ergebnisse<\/h4>\n

\nIm Folgenden sind drei\u00dfig technische Begriffe aus dem Bereich Data Engineering aufgef\u00fchrt, die in allen drei Jobportalen die h\u00f6chsten Werte aufweisen.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Hier sind die gleichen Zahlen, aber in Tabellenform dargestellt:<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Lassen Sie uns der Reihe nach vorgehen.<\/p>\n

\u00dcbersicht der Ergebnisse<\/b><\/p>\n

Sowohl SQL als auch Python kommen in mehr als zwei Dritteln der untersuchten Stellenangebote vor. Diese beiden Technologien sind besonders sinnvoll, um sie zuerst zu lernen. Python<\/a><\/noindex> \u2013 eine sehr beliebte Programmiersprache, die f\u00fcr die Arbeit mit Daten, die Erstellung von Websites und das Schreiben von Skripten verwendet wird. SQL<\/a><\/noindex> steht f\u00fcr Structured Query Language (Structured Query Language); es ist ein Standard, der von einer Gruppe von Sprachen umgesetzt wird und zur Abfrage von Daten aus relationalen Datenbanken verwendet wird. Es ist schon lange etabliert und hat sich durch hohe Zuverl\u00e4ssigkeit ausgezeichnet.<\/p>\n

In etwa der H\u00e4lfte der Stellenangebote wird \u00fcber Spark gesprochen. Apache Spark<\/a><\/noindex> ist eine 'vereinte Analyse-Engine zur Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen mit integrierten Modulen f\u00fcr Streaming, SQL, maschinelles Lernen und Graphverarbeitung'. Es erfreut sich besonderer Beliebtheit bei denen, die mit gro\u00dfen Datenbanken arbeiten.<\/p>\n

AWS kommt in etwa 45% der Stellenangebote vor. Es handelt sich um eine Cloud-Computing-Plattform von Amazon; sie hat den gr\u00f6\u00dften Marktanteil unter allen Cloud-Plattformen.
\nGefolgt von Java und Hadoop \u2013 etwa 40% pro St\u00fcck. Java<\/a><\/noindex> ein weit verbreitetes, erprobtes Programmiersprache, die in der Umfrage der Entwickler auf Stack Overflow aus dem Jahr 2019<\/a><\/noindex> kam auf den zehnten Platz unter den Programmiersprachen, die bei Entwicklern Schrecken ausl\u00f6sen. Im Gegensatz dazu belegte Python den zweiten Platz unter den am meisten gesch\u00e4tzten Sprachen. Die Sprache Java wird von Oracle gef\u00fchrt, und alles, was man dar\u00fcber wissen muss, l\u00e4sst sich in diesem Screenshot der offiziellen Seite von Januar 2020 erfassen.<\/p>\n

\"Die
\n
\nWie mit einer Zeitmaschine gefahren.<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> verwendet ein Softwaremodell namens MapReduce mit Serverclustern f\u00fcr Big Data. Dieses Modell wird inzwischen zunehmend als unzureichend angesehen.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus sehen wir Hive, Scala, Kafka und NoSQL \u2013 jede dieser Technologien wird in einem Viertel der vorgestellten Stellenangebote erw\u00e4hnt. Apache Hive ist ein Datenlager, das \"das Lesen, Schreiben und Verwalten gro\u00dfer Datens\u00e4tze, die in verteilten Speichern liegen, mithilfe von SQL erleichtert.\" Scala<\/a><\/noindex> ist eine Programmiersprache, die aktiv zur Verarbeitung von Big Data eingesetzt wird. Insbesondere wurde Spark auf Scala entwickelt. Im bereits erw\u00e4hnten Ranking der gef\u00fcrchtetsten Sprachen belegt Scala den elften Platz. Apache Kafka<\/a><\/noindex> ist eine verteilte Plattform zur Verarbeitung von Streaming-Nachrichten. Sie ist sehr beliebt als Mittel zur Daten\u00fcbertragung.<\/p>\n

NoSQL-Datenbanken<\/a><\/noindex> stehen SQL gegen\u00fcber. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie nicht relational, nicht strukturiert und horizontal skalierbar sind. NoSQL hat an Popularit\u00e4t gewonnen, doch die fieberhafte Begeisterung f\u00fcr diesen Ansatz, einschlie\u00dflich der Prophezeiungen, dass er SQL als dominante Speicherparadigmen abl\u00f6sen wird, scheint hinter uns zu liegen.<\/p>\n

Vergleich von Begriffen in Stellenanzeigen f\u00fcr Data Scientists<\/h4>\n

\nHier sind drei\u00dfig technologische Begriffe, die bei Arbeitgebern im Bereich Data Science am h\u00e4ufigsten vorkommen. Diese Liste habe ich auf die gleiche Weise erstellt, wie ich es zuvor f\u00fcr Data Engineering beschrieben habe.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Erw\u00e4hnungen von Technologien in Stellenangeboten f\u00fcr Data Scientists im Jahr 2020<\/i><\/p>\n

Im Vergleich zur zuvor betrachteten Gruppe gab es insgesamt 28 % mehr Stellenangebote (12.013 gegen\u00fcber 9.396). Lassen Sie uns untersuchen, welche Technologien in Stellenanzeigen f\u00fcr Data Scientists seltener vorkommen als f\u00fcr Data Engineers.<\/p>\n

Beliebter im Data Engineering<\/b><\/p>\n

In der folgenden Grafik sind Keywords dargestellt, die einen durchschnittlichen Unterschied von \u00fcber 10 % oder unter -10 % aufweisen.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Die gr\u00f6\u00dften Unterschiede in der H\u00e4ufigkeit von Schl\u00fcsselbegriffen zwischen Data Engineers und Data Scientists<\/i><\/p>\n

Der signifikanteste Anstieg wird bei AWS beobachtet: Im Bereich Data Engineering erscheint er 25 % h\u00e4ufiger als im Bereich Data Science (ungef\u00e4hr 45 % und 20 % der Gesamtzahl der Stellenangebote). Der Unterschied ist sp\u00fcrbar!<\/p>\n

Hier sind die gleichen Daten in einer etwas anderen Darstellung \u2013 in der Grafik sind die Ergebnisse f\u00fcr dasselbe Schl\u00fcsselwort in den Stellenangeboten f\u00fcr Data Engineer und Data Scientist nebeneinander angeordnet.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Die gr\u00f6\u00dften Unterschiede in der H\u00e4ufigkeit von Schl\u00fcsselbegriffen zwischen Data Engineers und Data Scientists<\/i><\/p>\n

Der n\u00e4chstgr\u00f6\u00dfte Anstieg, den ich festgestellt habe, betrifft Spark \u2013 Data Engineers arbeiten oft mit gro\u00dfen Datenmengen. Kafka<\/a><\/noindex> Es gab ebenfalls einen Anstieg von 20 %, was fast dem Viertel gegen\u00fcber den Stellenangeboten f\u00fcr Data Scientist entspricht. Die Daten\u00fcbertragung ist eine der zentralen Aufgaben eines Data Engineers. Schlie\u00dflich gab es 15 % mehr Erw\u00e4hnungen im Bereich Data Engineering f\u00fcr Java, NoSQL, Redshift, SQL und Hadoop.<\/p>\n

Weniger verbreitet in Data Engineering<\/b><\/p>\n

Lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, welche Technologien in den Stellenangeboten f\u00fcr Data Engineers weniger popul\u00e4r sind.
\nDer drastischste R\u00fcckgang im Vergleich zum Bereich Data Science fand bei R<\/a><\/noindex>statt, wo er in etwa 56 % der Stellenangebote vorkam, hier jedoch nur in 17 %. Beeindruckend. R ist eine Programmiersprache, die bei Wissenschaftlern und Statistikern beliebt ist und den achten Platz im Ranking der gef\u00fcrchtetsten Sprachen einnimmt.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> in Stellenangeboten f\u00fcr die Position des Data Engineers deutlich seltener zu finden \u2013 die Differenz betr\u00e4gt 14 %. SAS ist eine propriet\u00e4re Sprache, die f\u00fcr die Arbeit mit Statistiken und Daten entwickelt wurde. Interessanterweise deuten die Ergebnisse meiner Untersuchung von Stellenanzeigen f\u00fcr Data Scientists<\/a><\/noindex>, dass sie in letzter Zeit stark an Bedeutung verloren hat \u2013 st\u00e4rker als jede andere Technologie.<\/p>\n

Gefragt sind sowohl im Data Engineering als auch im Data Science<\/b><\/p>\n

Es ist zu beachten, dass acht der zehn besten Positionen in beiden Datens\u00e4tzen \u00fcbereinstimmen. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive und Scala geh\u00f6ren zu den Top Ten sowohl in der Data Engineering-Branche als auch im Data Science. Im Diagramm unten k\u00f6nnen Sie die f\u00fcnfzehn gefragtesten Technologien bei Arbeitgebern von Data Engineers sehen, daneben deren Indikator in den Stellenangeboten f\u00fcr Data Scientists.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Empfehlungen<\/h4>\n

\nWenn Sie sich mit Data Engineering besch\u00e4ftigen m\u00f6chten, empfehle ich Ihnen, folgende Technologien zu erlernen \u2013 ich liste sie in der Reihenfolge ihrer ungef\u00e4hren Priorit\u00e4t auf.<\/p>\n

Lernen Sie SQL. Ich empfehle Ihnen PostgreSQL, da es quelloffen ist, in der Gemeinschaft sehr beliebt ist und sich in einer Wachstumsphase befindet. Wie man die Sprache benutzt, erfahren Sie aus dem Buch My Memorable SQL \u2013 eine Pilotversion ist verf\u00fcgbar. hier<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Lernen Sie Python, aber nicht auf dem h\u00e4rtesten Niveau. Das Buch \"My Memorable Python\" richtet sich genau an Anf\u00e4nger. Sie k\u00f6nnen es kaufen auf Amazon<\/a><\/noindex>, eine elektronische oder physische Kopie, je nach Wahl, oder es im PDF- oder EPUB-Format herunterladen auf dieser Website<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Sobald Sie mit Python vertraut sind, wenden Sie sich an pandas \u2013 die Python-Bibliothek, die zur Datenbereinigung und -verarbeitung verwendet wird. Wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten wollen, das Kenntnisse in Python verlangt (und das sind die meisten), k\u00f6nnen Sie sicher sein, dass das Wissen \u00fcber pandas vorausgesetzt wird. Ich beende gerade ein Einf\u00fchrungshandbuch f\u00fcr pandas \u2013 Sie k\u00f6nnen diesen<\/a><\/noindex>, um den Ver\u00f6ffentlichungszeitpunkt nicht zu verpassen.<\/p>\n

Lernen Sie AWS. Wenn Sie Data Engineer werden m\u00f6chten, ist eine Cloud-Plattform in Ihrer Toolbox unerl\u00e4sslich und AWS ist die beliebteste unter ihnen. Mir haben die Kurse sehr geholfen, Linux Academy<\/a><\/noindex>, als ich Data Engineering auf Google Cloud lernte<\/a><\/noindex>, ich denke, dass sie auch gute Materialien zu AWS haben werden.<\/p>\n

Wenn Sie bereits diese gesamte Liste durchgearbeitet haben und Ihren Wert als Data Engineer steigern m\u00f6chten, empfehle ich, Apache Spark hinzuzuf\u00fcgen, um mit gro\u00dfen Daten zu arbeiten. Obwohl meine Recherche zu Stellenanzeigen im Bereich Data Science einen R\u00fcckgang des Interesses gezeigt hat, erscheint Spark dennoch in fast jeder zweiten Anzeige f\u00fcr Data Engineers.<\/p>\n

Abschlie\u00dfend<\/h4>\n

\nIch hoffe, dieser \u00dcberblick \u00fcber die gefragtesten Technologien f\u00fcr Data Engineers war f\u00fcr Sie n\u00fctzlich. Wenn Sie interessiert sind, wie die Lage bei den Stellenangeboten f\u00fcr Analysten aussieht, lesen Sie meinen anderen Artikel<\/a><\/noindex>. Viel Erfolg beim Engineering!
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Data Engineers spielen eine kritisch wichtige Rolle in Organisationen \u2013 sie erstellen und warten die Pipelines und Datenbanken, die f\u00fcr die Verarbeitung, Transformation und Speicherung von Daten verwendet werden. Welche F\u00e4higkeiten sind f\u00fcr diese Berufsgruppe insbesondere erforderlich? 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