{"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\/pl\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"Najbardziej po\u017c\u0105dane umiej\u0119tno\u015bci w zawodzie data engineer","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Zgodnie z statystyki z 2019 roku<\/a><\/noindex>, data engineer obecnie jest zawodem, na kt\u00f3ry popyt ro\u015bnie najszybciej. Data engineer odgrywa w organizacjach krytyczn\u0105 rol\u0119 \u2013 tworzy i utrzymuje dzia\u0142aj\u0105ce pipeline'y i bazy danych, kt\u00f3re s\u0105 u\u017cywane do przetwarzania, transformacji i przechowywania danych. Jakie umiej\u0119tno\u015bci s\u0105 najwa\u017cniejsze dla przedstawicieli tego zawodu? Czy lista r\u00f3\u017cni si\u0119 od wymaga\u0144 dla data scientist\u00f3w? O tym wszystkim dowiesz si\u0119 z mojego artyku\u0142u.<\/p>\n

Analizowa\u0142em oferty pracy na stanowisko data engineer w styczniu 2020 roku, aby zrozumie\u0107, jakie umiej\u0119tno\u015bci technologiczne s\u0105 najbardziej popularne. Nast\u0119pnie por\u00f3wna\u0142em uzyskane wyniki z danymi dotycz\u0105cymi ofert pracy na stanowisko data scientist \u2013 ujawniaj\u0105c pewne interesuj\u0105ce r\u00f3\u017cnice.<\/p>\n

Obejd\u017amy si\u0119 bez d\u0142ugich wst\u0119p\u00f3w \u2013 oto dziesi\u0119\u0107 technologii, kt\u00f3re najcz\u0119\u015bciej pojawiaj\u0105 si\u0119 w tekstach ofert pracy:<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Wzmianki o technologiach w ofertach pracy na stanowisko data engineer w 2020 roku<\/i><\/p>\n

Przejd\u017amy do sedna.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Obowi\u0105zki data engineer<\/h4>\n

\nObecnie praca wykonywana przez data engineers ma ogromne znaczenie dla organizacji \u2013 to w\u0142a\u015bnie ci ludzie odpowiadaj\u0105 za przechowywanie informacji i przetwarzanie jej na tak\u0105 form\u0119, aby inni pracownicy mogli z niej korzysta\u0107. Data engineers buduj\u0105 pipeline'y, aby zorganizowa\u0107 pozyskiwanie danych w strumieniach lub paczkach z wielu \u017ar\u00f3de\u0142. Nast\u0119pnie pipeline'y przeprowadzaj\u0105 operacje ekstrakcji, transformacji i \u0142adowania (w skr\u00f3cie procesy ETL), czyni\u0105c dane bardziej u\u017cytecznymi do dalszego wykorzystania. Ostatecznie dane przekazywane s\u0105 analitykom i data scientistom do g\u0142\u0119bszej analizy. W ko\u0144cu dane ko\u0144cz\u0105 swoj\u0105 podr\u00f3\u017c na tablicach informacyjnych, w raportach i modelach do uczenia maszynowego.<\/p>\n

Szukam informacji, kt\u00f3re pozwoli\u0142yby wywnioskowa\u0107, jakie technologie s\u0105 najbardziej po\u017c\u0105dane w pracy data engineer w obecnym momencie.<\/p>\n

Metody<\/h4>\n

\nZbiera\u0142em informacje z trzech stron internetowych z ofertami pracy \u2013 SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> i Monster<\/a><\/noindex> i sprawdza\u0142em, jakie s\u0142owa kluczowe pojawiaj\u0105 si\u0119 w zestawieniu z \u201edata engineer\u201d w tekstach ofert pracy skierowanych do mieszka\u0144c\u00f3w USA. Do tego zadania u\u017cy\u0142em dw\u00f3ch bibliotek Python \u2013 Requests<\/a><\/noindex> i Beautiful Soup<\/a><\/noindex>. Do kluczowych s\u0142\u00f3w w\u0142\u0105czy\u0142em zar\u00f3wno te, kt\u00f3re znalaz\u0142y si\u0119 w poprzedniej li\u015bcie analizy ofert pracy na stanowisko data scientist, jak i te, kt\u00f3re r\u0119cznie wybra\u0142em, przegl\u0105daj\u0105c og\u0142oszenia o prac\u0119 dla data engineers. LinkedIn nie by\u0142 jednym z \u017ar\u00f3de\u0142, poniewa\u017c zosta\u0142em tam zablokowany po mojej poprzedniej pr\u00f3bie zebrania danych.<\/p>\n

Dla ka\u017cdego s\u0142owa kluczowego obliczy\u0142em procent wyst\u0105pie\u0144 w odniesieniu do og\u00f3lnej liczby tekst\u00f3w na ka\u017cdej ze stron osobno, a nast\u0119pnie obliczy\u0142em \u015bredni\u0105 warto\u015b\u0107 z trzech \u017ar\u00f3de\u0142.<\/p>\n

Wyniki<\/h4>\n

\nPoni\u017cej przedstawiono trzydzie\u015bci termin\u00f3w technicznych z dziedziny data engineering z najwy\u017cszymi wska\u017anikami na wszystkich trzech stronach ofert pracy.<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

A oto te same dane, ale przedstawione w formie tabeli:<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Przejd\u017amy do rzeczy.<\/p>\n

Przegl\u0105d wynik\u00f3w<\/b><\/p>\n

Zar\u00f3wno SQL, jak i Python pojawiaj\u0105 si\u0119 w ponad dw\u00f3ch trzecich rozwa\u017canych ofert pracy. W\u0142a\u015bnie te dwie technologie maj\u0105 sens studia w pierwszej kolejno\u015bci. Python<\/a><\/noindex> \u2013 bardzo popularny j\u0119zyk programowania, stosowany do pracy z danymi, tworzenia stron internetowych i pisania skrypt\u00f3w. SQL<\/a><\/noindex> rozszyfrowywane jako Structured Query Language (j\u0119zyk zapyta\u0144 strukturalnych); zak\u0142ada standard realizowany przez grup\u0119 j\u0119zyk\u00f3w i jest stosowane do wydobywania danych z baz relacyjnych. Pojawi\u0142 si\u0119 ju\u017c dawno i zyska\u0142 uznanie dzi\u0119ki swojej wysokiej odporno\u015bci.<\/p>\n

O Sparku m\u00f3wi si\u0119 w oko\u0142o po\u0142owie ofert pracy. Apache Spark<\/a><\/noindex> \u2013 to \u00abzintegrowany silnik analityczny do przetwarzania du\u017cych danych z wbudowanymi modu\u0142ami do strumieniowania, SQL, uczenia maszynowego i przetwarzania graf\u00f3w\u00bb. Cieszy si\u0119 szczeg\u00f3ln\u0105 popularno\u015bci\u0105 w\u015br\u00f3d os\u00f3b pracuj\u0105cych z bazami danych du\u017cych rozmiar\u00f3w.<\/p>\n

AWS znajduje si\u0119 w oko\u0142o 45% tekst\u00f3w ofert pracy. To platforma obliczeniowa w chmurze produkcji Amazon; ma najwi\u0119kszy udzia\u0142 w rynku w\u015br\u00f3d wszystkich platform chmurowych.
\nNast\u0119pnie mamy Jav\u0119 i Hadoop \u2013 troch\u0119 ponad 40% dla ka\u017cdego z nich. Java<\/a><\/noindex> \u2013 szeroko rozpowszechniony, sprawdzony w boju j\u0119zyk, kt\u00f3ry w ankie programist\u00f3w na Stack Overflow w 2019 roku<\/a><\/noindex> zaj\u0105\u0142 dziesi\u0105te miejsce w\u015br\u00f3d j\u0119zyk\u00f3w wywo\u0142uj\u0105cych przera\u017cenie u programist\u00f3w. W przeciwie\u0144stwie do niego, Python uplasowa\u0142 si\u0119 na drugim miejscu w\u015br\u00f3d j\u0119zyk\u00f3w ciesz\u0105cych si\u0119 najwi\u0119ksz\u0105 mi\u0142o\u015bci\u0105. J\u0119zykiem Java zarz\u0105dza Oracle, a wszystko, co nale\u017cy o nim wiedzie\u0107, mo\u017cna zrozumie\u0107 z tego zrzutu ekranu z oficjalnej strony z stycznia 2020 roku.<\/p>\n

\"Najbardziej
\n
\nJakby przejecha\u0142 w czasie<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> u\u017cywa modelu oprogramowania MapReduce z klastrami serwer\u00f3w do przetwarzania du\u017cych danych. Model ten zaczyna by\u0107 coraz cz\u0119\u015bciej porzucany.<\/p>\n

Nast\u0119pnie widzimy Hive, Scal\u0119, Kafk\u0119 i NoSQL \u2013 ka\u017cda z tych technologii pojawia si\u0119 w co czwartej ofercie pracy. Apache Hive to program magazynu danych, kt\u00f3ry \"upraszcza odczyt, zapis i zarz\u0105dzanie du\u017cymi zbiorami danych znajduj\u0105cymi si\u0119 w rozproszonych magazynach przy u\u017cyciu SQL\". Scala<\/a><\/noindex> \u2013 jest j\u0119zykiem programowania, kt\u00f3ry jest aktywnie wykorzystywany w pracy z du\u017cymi danymi. W szczeg\u00f3lno\u015bci na Scali zbudowano Spark. W ju\u017c wcze\u015bniej wspomnianym rankingu popularnych j\u0119zyk\u00f3w Scala zajmuje jedenast\u0105 pozycj\u0119. Apache Kafka<\/a><\/noindex> \u2013 to rozproszona platforma do przetwarzania wiadomo\u015bci strumieniowych. Jest bardzo popularna jako narz\u0119dzie do przesy\u0142ania danych.<\/p>\n

Bazy danych NoSQL<\/a><\/noindex> stawiaj\u0105 si\u0119 w opozycji do SQL. R\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 tym, \u017ce nie s\u0105 relacyjne, s\u0105 niestrukturalne i maj\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 poziomej skalowalno\u015bci. NoSQL zyska\u0142 pewn\u0105 popularno\u015b\u0107, jednak jego intensywne zainteresowanie, w\u0142\u0105cznie z przepowiedniami, \u017ce zast\u0105pi SQL jako dominuj\u0105c\u0105 paradygmat przechowywania, wydaje si\u0119 by\u0107 ju\u017c za nami.<\/p>\n

Por\u00f3wnanie z terminami w ofertach pracy dla data scientist\u00f3w<\/h4>\n

\nOto trzydzie\u015bci technologicznych termin\u00f3w, kt\u00f3re s\u0105 najcz\u0119\u015bciej spotykane przez pracodawc\u00f3w w dziedzinie data science. List\u0119 t\u0119 otrzyma\u0142em w ten sam spos\u00f3b, kt\u00f3ry opisa\u0142em wcze\u015bniej dla data engineering.<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Wzmianki o technologiach w ofertach pracy na stanowisko data scientist w 2020 roku<\/i><\/p>\n

M\u00f3wi\u0105c o og\u00f3lnej liczbie, w por\u00f3wnaniu do wcze\u015bniej omawianego zestawu, liczba ofert pracy wzros\u0142a o 28% (12 013 w por\u00f3wnaniu do 9 396). Przyjrzyjmy si\u0119, jakie technologie wyst\u0119puj\u0105 w ofertach pracy dla data scientist\u00f3w rzadziej ni\u017c dla data engineer\u00f3w.<\/p>\n

Bardziej popularne w data engineering<\/b><\/p>\n

Na poni\u017cszym wykresie przedstawione s\u0105 s\u0142owa kluczowe z \u015bredni\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0105 warto\u015bci wi\u0119ksz\u0105 ni\u017c 10% lub ni\u017csz\u0105 ni\u017c -10%.<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Najwi\u0119ksze r\u00f3\u017cnice w cz\u0119stotliwo\u015bci s\u0142\u00f3w kluczowych mi\u0119dzy data engineerami a data scientistami<\/i><\/p>\n

Najwi\u0119kszy wzrost odnotowuje AWS: w data engineering pojawia si\u0119 o 25% cz\u0119\u015bciej ni\u017c w data science (oko\u0142o 45% i 20% wszystkich ofert pracy odpowiednio). R\u00f3\u017cnica jest znacz\u0105ca!<\/p>\n

Oto te same dane w nieco innej formie \u2013 na wykresie wyniki dla tego samego s\u0142owa kluczowego w ofertach pracy na stanowisko data engineer i data scientist s\u0105 przedstawione obok siebie.<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Najwi\u0119ksze r\u00f3\u017cnice w cz\u0119stotliwo\u015bci s\u0142\u00f3w kluczowych mi\u0119dzy data engineerami a data scientistami<\/i><\/p>\n

Kolejny znaczny wzrost zauwa\u017cy\u0142em w przypadku Sparka \u2013 in\u017cynier danych cz\u0119sto musi pracowa\u0107 z du\u017cymi zbiorami danych. Kafka<\/a><\/noindex> r\u00f3wnie\u017c wzr\u00f3s\u0142 o 20%, co oznacza prawie czterokrotny wzrost w por\u00f3wnaniu z wynikami dla ofert pracy dla data scientist. Przesy\u0142anie danych to jeden z kluczowych obowi\u0105zk\u00f3w in\u017cyniera danych. Ostatecznie liczba odniesie\u0144 wzros\u0142a o 15% w obszarze in\u017cynierii danych w przypadku Java, NoSQL, Redshift, SQL i Hadoop.<\/p>\n

Mniej popularne w in\u017cynierii danych<\/b><\/p>\n

Teraz przyjrzyjmy si\u0119, jakie technologie s\u0105 mniej popularne w ofertach pracy dla in\u017cynier\u00f3w danych.
\nNajbardziej wyra\u017any spadek w por\u00f3wnaniu do obszaru nauki o danych wyst\u0105pi\u0142 w przypadku R<\/a><\/noindex>: pojawia\u0142 si\u0119 w oko\u0142o 56% ofert pracy, tutaj \u2013 tylko w 17%. Imponuj\u0105ce. R to j\u0119zyk programowania, kt\u00f3ry jest popularny w\u015br\u00f3d naukowc\u00f3w i statystyk\u00f3w, a tak\u017ce zajmuje \u00f3sme miejsce w rankingu j\u0119zyk\u00f3w budz\u0105cych przera\u017cenie.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> r\u00f3wnie\u017c wyst\u0119puje w ofertach pracy na stanowisko in\u017cyniera danych znacznie rzadziej \u2013 r\u00f3\u017cnica wynosi 14%. SAS to zastrze\u017cony j\u0119zyk, kt\u00f3ry jest przeznaczony do pracy z danymi i statystyk\u0105. Ciekawy fakt: wed\u0142ug wynik\u00f3w mojego badania ofert pracy dla data scientists<\/a><\/noindex>, w ostatnim czasie znacznie straci\u0142 na znaczeniu \u2013 bardziej ni\u017c jakakolwiek inna technologia.<\/p>\n

Poszukiwane zar\u00f3wno w in\u017cynierii danych, jak i w nauce o danych<\/b><\/p>\n

Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce osiem z dziesi\u0119ciu pierwszych pozycji w obu zbiorach jest identycznych. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive i Scala znalaz\u0142y si\u0119 w pierwszej dziesi\u0105tce zar\u00f3wno w bran\u017cy in\u017cynierii danych, jak i w nauce o danych. Na poni\u017cszym wykresie mo\u017cesz zobaczy\u0107 pi\u0119tna\u015bcie najpopularniejszych technologii w\u015br\u00f3d pracodawc\u00f3w in\u017cynier\u00f3w danych, a obok \u2013 ich wska\u017anik w ofertach pracy dla data scientists.<\/p>\n

\"Najbardziej<\/p>\n

Zalecenia<\/h4>\n

\nJe\u015bli chcesz pracowa\u0107 w in\u017cynierii danych, poleci\u0142bym opanowa\u0107 nast\u0119puj\u0105ce technologie \u2013 wymieniam je w kolejno\u015bci przybli\u017conego priorytetu.<\/p>\n

Poznaj SQL. Namawiam ci\u0119 szczeg\u00f3lnie do PostgreSQL, poniewa\u017c ma otwarty kod, du\u017c\u0105 popularno\u015b\u0107 w spo\u0142eczno\u015bci i znajduje si\u0119 w fazie wzrostu. Jak korzysta\u0107 z tego j\u0119zyka, mo\u017cna dowiedzie\u0107 si\u0119 z ksi\u0105\u017cki My Memorable SQL \u2013 jej wersja pilota\u017cowa jest dost\u0119pna tutaj<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Opanuj Pythona, cho\u0107by nie na najbardziej zaawansowanym poziomie. Ksi\u0105\u017cka My Memorable Python jest zaprojektowana w\u0142a\u015bnie dla nowicjuszy. Mo\u017cna j\u0105 kupi\u0107 na Amazon<\/a><\/noindex>, w wersji elektronicznej lub fizycznej, do wyboru, lub pobra\u0107 w formacie pdf lub epub na tej stronie.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Gdy poznasz Pythona, przejd\u017a do pandas \u2013 biblioteki Pythona, kt\u00f3ra jest u\u017cywana do czyszczenia i przetwarzania danych. Je\u015bli planujesz pracowa\u0107 w firmie, gdzie wymagane s\u0105 umiej\u0119tno\u015bci programowania w Pythonie (a takich jest wi\u0119kszo\u015b\u0107), mo\u017cesz by\u0107 pewny, \u017ce znajomo\u015b\u0107 pandas b\u0119dzie uwa\u017cana za standard. Aktualnie ko\u0144cz\u0119 wprowadzenie do pracy z pandas \u2013 mo\u017cesz zapisa\u0107 si\u0119<\/a><\/noindex>, aby nie przegapi\u0107 daty wydania.<\/p>\n

Opanuj AWS. Je\u015bli chcesz zosta\u0107 in\u017cynierem danych, nie mo\u017cesz obej\u015b\u0107 si\u0119 bez platformy chmurowej, a AWS to najpopularniejsza z nich. Bardzo pomog\u0142y mi kursy Linux Academy<\/a><\/noindex>, kiedy uczy\u0142em si\u0119 in\u017cynierii danych na Google Cloud<\/a><\/noindex>, my\u015bl\u0119, \u017ce r\u00f3wnie\u017c w przypadku AWS maj\u0105 dobre materia\u0142y.<\/p>\n

Je\u015bli ju\u017c opanowa\u0142e\u015b t\u0119 list\u0119 i chcesz jeszcze bardziej wyr\u00f3\u017cni\u0107 si\u0119 w oczach pracodawc\u00f3w jako in\u017cynier danych, proponuj\u0119 doda\u0107 Apache Spark do pracy z danymi du\u017cymi. Mimo \u017ce moje badania dotycz\u0105ce ofert pracy w dziedzinie data science wykaza\u0142y spadek zainteresowania, w przypadku in\u017cynier\u00f3w danych wci\u0105\u017c pojawia si\u0119 on w niemal co drugiej ofercie.<\/p>\n

Na koniec<\/h4>\n

\nMam nadziej\u0119, \u017ce ten przegl\u0105d najbardziej poszukiwanych technologii dla in\u017cynier\u00f3w danych okaza\u0142 si\u0119 dla Ciebie przydatny. Je\u015bli interesuje Ci\u0119, jak wygl\u0105da sytuacja w ofertach pracy dla analityk\u00f3w, przeczytaj m\u00f3j inny artyku\u0142<\/a><\/noindex>. \u017bycz\u0119 udanej in\u017cynierii!
\n
\u0179r\u00f3d\u0142o: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445. Data engineer \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u2013 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b \u0438 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c? \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-55327","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47 Najbardziej po\u017c\u0105dane umiej\u0119tno\u015bci w zawodzie in\u017cyniera danych | ProHoster","description":"Wed\u0142ug statystyk z 2019 roku, in\u017cynier danych obecnie jest zawodem, na kt\u00f3ry jest popyt.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"pl_PL","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 data engineer | ProHoster","og:description":"\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-01-17T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:03:26+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"55327","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 13:45:53","updated":"2022-09-30 07:37:35","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=55327"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=55327"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=55327"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=55327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}