инженер по данни
Снимка
Инженерите по данни са ключови за съвременните организации, които разчитат на данни за вземане на стратегически решения. Те изграждат и поддържат инфраструктурата, която позволява събирането, обработката и съхранението на големи обеми информация, за да я направят достъпна за анализ.
Работата на инженер по данни включва проектиране и изграждане на сложни системи за управление на данни. Това означава създаване на архитектури за обработка на големи обеми информация (Big Data), изграждане на потоци от данни (data pipelines) и поддръжка на складове за данни (data warehouses). Инженерите по данни работят в тясно сътрудничество с учени в областта на данните, за да осигурят достъп до чисти, структурирани и надеждни данни, необходими за извършване на анализи и извличане на ценни прозрения.
- • Проектиране и изграждане на архитектури за съхранение и обработка на данни.
- • Разработване и поддръжка на потоци от данни, които автоматизират процеса на събиране и трансформиране на данни.
- • Оптимизиране на производителността на складовете за данни и други системи за управление на данни.
Инженерите по данни са ключови за съвременните организации, които разчитат на данни за вземане на стратегически решения. Те изграждат и поддържат инфраструктурата, която позволява събирането, обработката и съхранението на големи обеми информация, за да я направят достъпна за анализ.
Може лиинженер по даннида ви пасне?
Отговорете на три бързи въпроса. Това не е пълна оценка — това е тийзър, за да ви помогне да решите дали да сравните вашия профил.
Обичате ли задачи, които изискватАналитично мислене?
Обичате ли задачи, които изискватПостижение?
Обичате ли задачи, които изискватПризнание?
Бъдещо перспектива за инженер по данни
Перспективата за инженер по данни е изключително стабилна. Докато инструментите за ИИ ще помагат при ежедневните задачи, ядрото на тази роля разчита на човешката преценка, което води до висок резултат на устойчивост от 75,4%.
Как се изчисляват тези резултати?
Индексът на устойчивост (0–100) оценява доколко структурно е защитена тази длъжност от автоматизация и AI прекъсване, въз основа на анализ на ниво задачи. По-високите резултати означават повече задачи, изискващи човешко преценяване. AI въздействието показва прогнозния процент от работните часове, на които текущите AI възможности биха могли да влияят. Тези показатели са базирани на модел, а не прогнози за индивидуалната сигурност на работното място.
Как може да се промениинженер по даннис нарастването на приемането на AI?
Човешката преценка, доверието и контекстът остават силни защитници за тази роля.
Как може да се промениинженер по даннис нарастването на приемането на AI?
Човешката преценка, доверието и контекстът остават силни защитници за тази роля.
Как AI може да промени тази роля
Детерминистична, базирана на модел интерпретация на настоящите ролеви сигнали — не е гаранция за заместване.
Какво още зависи от хората
Тази роля остава силно ръководена от човека, къдеторазработване на приложения за обработване на даннизависи от доверието, нюансите и преценката от реалния свят.
Къде AI може да стане втори пилот
По-вероятно е AI да подпомогне поддържащи задачи катопроектиране на бази данни в изчислителен облак, документация, търсене и координация на работния процес.
Задачи, които са най-изложени на автоматизация
Автоматичното налягане изглежда избирателно, а не широко, като най-силният сигнал в момента идва отAI / машинно обучение.
Подробен анализ Жизнени показатели, AI вектори и мегатенденции
Показване на повече затвори
Жизнени показатели, AI вектори и мегатенденции
Жизнени знаци
Вектори на експозиция на AI
0-100%Експозиция към анализ, поддържан от ИИ, разпознаване на модели и задачи за прогнозна моделиране
Експозиция към генериране на съдържание, креативно увеличаване и инструменти за големи езикови модели
Експозиция към автоматизация на работния поток, софтуер за поддръжка на решения и дигитализация на процесите
Експозиция към физическа автоматизация, роботика и сензорно управляван преместване на задачи
Мегатренд сигнали
0-100%Оценки, базирани на модел. Показва структурно излагане на мегатенденции, а не пряко търсене.
Технически детайли
NexFuture v2.0 комбинира O*NET профили на способности и дейности с ESCO разпределения на групи умения и шест глобални сигнала на мегатренда. Резултатите са вероятностни оценки, а не гаранции. Вижте NexFuture Methodology White Paper за пълни детайли.
Какво обикновено правят хората в тази роля
Информационни технологии
Типичен ден катоинженер по данни
09 09:00 · сутрин разработване на приложения за обработване на данни
10 10:30 · Средно утро проектиране на бази данни в изчислителен облак
12 12:00 · Обяд работа с техники за съхранение на данни
14 14:00 · Следобед управление на архитектура с ИКТ данни
15 15:30 · Късен следобед управление на данни
17 17:00 · Обобщение установяване на процеси за данни
Редът на задачите е илюстративен. Отделните дни варират.
-
модели на данни
Техниките и съществуващите системи, използвани за структуриране на елементи от данни и показване на връзките между тях, както и методи за интерпретация на структурите и връзките на данните.
-
неструктурирани данни
Информация, която не е подредена по предварително определен начин или не се основава на предварително определен модел на данни, която е трудно разбираема и трудна за откриване, без да се използват техники като извличане на данни.
-
облачни технологии
Технологии, които позволяват достъп до хардуер, софтуер, данни и услуги чрез отдалечени сървъри и софтуерни мрежи, независимо от тяхното местоположение и архитектура.
-
системи за управление на база данни
Инструменти за създаване, актуализиране и управление на бази данни, като Oracle, MySQL и Microsoft SQL Server.
-
съхранение на данни
Физически и технически концепции за това как се организира съхранението на цифрови данни в специфични схеми, както локално, например твърди дискове и памети с произволен достъп (RAM), така и дистанционно, чрез мрежа, интернет или „облак“.
-
SAS Data Management
Компютърната програма SAS Data Management е инструмент за интегриране на информация от множество приложения, създадени и поддържани от организациите, в една съгласувана и прозрачна структура на данните, разработена от софтуерната компания SAS.
- анализ на данни
- компютърни науки
- статистика
-
използване на техники за обработване на данни
Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.
-
установяване на процеси за данни
Използва ИКТ инструменти, за да приложи математически, алгоритмични или други методи за манипулиране на данни с цел създаване на информация.
-
използване на бази данни
Използва софтуерни инструменти за управление и организиране на данни в структурирана среда, които се състоят от характеристики, таблици и връзки с цел търсене и промяна на съхраняваните данни.
-
работа с количествени данни
Събира, обработва и представя количествени данни. Използва съответните програми и методи за валидиране, организиране и тълкуване на данни.
-
съхраняване на цифрови данни и системи
Използва софтуерни инструменти за архивиране на данни чрез копирането и архивирането им; целта е да се гарантира целостта на данните и да се предотврати загубата им.
-
работа с техники за съхранение на данни
Прилага модели и инструменти, например онлайн аналитична обработка (OLAP) и обработка на онлайн трансакции (OLTP), с цел интегриране на структурирани или неструктурирани данни от източници, за да се създаде централен регистър с предишни и текущи данни.
-
управляване на изследователски данни
Изготвя и анализира научни данни, получени чрез качествени и количествени изследователски методи. Съхранява и поддържа данните в научноизследователски бази данни. Съдейства за повторното използване на научни данни и познава принципите за управление на отворени данни.
-
създаване на набори от данни
Генерира набор от нови или съществуващи свързани набори от данни, които се изработват от отделни елементи, но могат да бъдат манипулирани като една единица.
-
управление на данни
Администрира всички видове ресурси от данни през целия им жизнен цикъл чрез изготвяне на обобщения, анализи, стандартизация, профилиране на потребителите, прочистване, подобряване на качеството и одит. Уверява се, че данните са подходящи за целта, като използва специализирани ИКТ инструменти за изпълнение на критериите за качество на данните.
-
извършване на намаляване на размерността
Намалява броя на променливите или на функциите в даден набор от данни в алгоритмите за машинно самообучение чрез методи като анализ на основните компоненти, матрична факторизация, методи за автоматично кодиране и други.
-
разработване на приложения за обработване на данни
Създава персонализиран софтуер за обработка на данни, като избира и използва съответния език за компютърно програмиране, за да може дадена ИКТ система да произведе желаната изходяща информация въз основа на очакваната входяща информация.
-
управление на архитектура с ИКТ данни
Упражнява надзор върху наредбите и използва ИКТ техники, за да определи архитектурата на информационните системи и да контролира събирането, съхранението, обединяването, подреждането и използването на данни в дадена организация.
-
проектиране на бази данни в изчислителен облак
Прилага принципи на проектирането с цел създаване на адаптивни, гъвкави, автоматизирани, слабо обвързани помежду им бази данни с помощта на облачна инфраструктура. Стреми се да отстрани всички точки, в които може да възникне повреда, чрез проектиране на разпределени бази данни.
-
обработване на данни
Въвежда информация в система за съхранение на данни и в система за извличане на данни чрез процеси като сканиране, ръчно въвеждане или електронен трансфер на данни с цел обработка на големи количества данни.
ДНК на умението
Черти на работната личност и стойности, които определят тази роля
Вижте дали тази роля отговаря на вашето кариерно ДНК
Направете безплатната оценка на кариерното ДНК, за да видите какинженер по даннисъответства на вашите интереси, стил на работа и бъдещ път. След по-малко от 10 минути ще получите персонализиран сигнал за годност и пътна карта какво да правите по-нататък.
Сканирайте, за да продължите на мобилно устройствоПътища за растеж и подобни роли
Проучете типичните пътища за кариерно развитие, близки умения и подобни роли, за да планирате следващия си преход.
Къде се побираинженер по данни?
Резултати за сходство въз основа на припокриване на умения от данни на ESCO.
анализатор на данни/анализаторка на данни
16% сходствослужител по въвеждане на данни/служителка по въвеждане на данни
13% сходствоглавен отговорник по данните/главна отговорничка по данните
11% сходствоРазработчик на интернет на нещата
11% сходстворъководител по ИКТ информация и познания/ръководителка по ИКТ информация и познания
11% сходствоизследовател на данни/изследователка на данни
11% сходствоЧесто задавани въпроси
- Каква е разликата между инженер по данни и учен в областта на данните?
- Учените в областта на данните се фокусират върху анализа на данните и извличането на прозрения, докато инженерите по данни се фокусират върху изграждането и поддръжката на инфраструктурата, необходима за събиране, обработка и съхранение на тези данни. Учените използват данните, а инженерите ги правят достъпни.
- Какви умения са важни за инженер по данни?
- Основни умения включват владеене на езици за програмиране като Python или Java, познания по SQL и бази данни, опит с Big Data технологии (като Hadoop или Spark) и разбиране на принципите на архитектурата на данни.
- Какви са възможностите за кариерно развитие за инженер по данни?
- След придобиване на опит, инженерите по данни могат да се специализират в различни области, като например архитектура на облачни данни, Big Data инженерство или DevOps за данни. Възможно е и да поемат ръководни позиции в екипи за данни.