datu inženieris
Momentuzņēmums
Kļūstiet par datu inženieri un nodrošiniet pamata infrastruktūru, kas ļauj uzņēmumiem izmantot savus datus, lai pieņemtu viedākus lēmumus. Šis ir svarīgs loms, kas nodrošina, ka dati ir pieejami un gatavi analīzei, lai iegūtu stratēģisku priekšrocību.
Datu inženiera darbs ietver datu apstrādes sistēmu izstrādi un uzturēšanu, nodrošinot datu plūsmu un datu noliktavu. Jūsu atbildība ir izveidot un uzturēt arhitektūru, kas ļauj datu zinātniekiem analizēt lielus datu apjomus, kā arī nodrošināt datu kvalitāti un pieejamību. Šeit ir nepieciešama gan tehniska pilnveide, gan spēja saprast biznesa vajadzības un tās pārvērst tehniskos risinājumos.
- • Datu arhitektūras izstrāde un optimizācija, lai atbilstu uzņēmuma vajadzībām.
- • Datu plūsmu un datu noliktavu (data warehouse) izstrāde, uzturēšana un uzlabošana.
- • Datu integrācijas procesu izstrāde un automatizācija no dažādiem avotiem.
Kļūstiet par datu inženieri un nodrošiniet pamata infrastruktūru, kas ļauj uzņēmumiem izmantot savus datus, lai pieņemtu viedākus lēmumus. Šis ir svarīgs loms, kas nodrošina, ka dati ir pieejami un gatavi analīzei, lai iegūtu stratēģisku priekšrocību.
Vaidatu inženierisvarētu jums derēt?
Atbildiet uz trim ātriem jautājumiem. Šis nav pilnīgs novērtējums — tas ir informatīvs materiāls, kas palīdzēs jums izlemt, vai salīdzināt savu profilu.
Vai jums patīk uzdevumi, kuriem nepieciešamsAnalītiskā domāšana?
Vai jums patīk uzdevumi, kuriem nepieciešamsSasniegums?
Vai jums patīk uzdevumi, kuriem nepieciešamsAtzinība?
Nākotnes perspektīva datu inženieris
Perspektīva datu inženieris ir ļoti stabila. Lai arī AI rīki palīdzēs ikdienas uzdevumiem, šīs lomas pamatā ir cilvēka spriedums, kā rezultātā ir augsts noturības rādītājs 75,4%.
Kā tiek aprēķināti šie rezultāti?
Noturības indekss (0–100) novērtē, cik strukturāli aizsargāta šī profesija ir no automatizācijas un MI traucējumiem, pamatojoties uz uzdevumu līmeņa analīzi. Augstāki rādītāji nozīmē vairāk uzdevumu, kas prasa cilvēka spriedumu. AI iedarbība parāda aplēsto uzdevumu stundu procentu, ko varētu ietekmēt pašreizējās MI spējas. Tās ir no modeļa atvasinātas strukturālas indikācijas, nevis prognozes par individuālo darba drošību.
Kādatu inženierisvarētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?
Cilvēka spriedums, uzticēšanās un konteksts joprojām ir spēcīgs šīs lomas aizsargs.
Kādatu inženierisvarētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?
Cilvēka spriedums, uzticēšanās un konteksts joprojām ir spēcīgs šīs lomas aizsargs.
Kā AI var mainīt šo lomu
Pašreizējo lomu signālu deterministiska, uz modeļiem balstīta interpretācija — nevis aizstāšanas garantija.
Kas vēl ir atkarīgs no cilvēkiem
Šī loma joprojām ir stingri cilvēka vadīta, jodatu apstrādes lietojumprogrammu izstrādeir atkarīga no uzticības, niansēm un reālās pasaules sprieduma.
Kur AI var kļūt par otro pilotu
AI, visticamāk, palīdzēs atbalstīt tādus uzdevumus kādatu noliktavas metožu īstenošana, dokumentāciju, meklēšanu un darbplūsmas koordināciju.
Uzdevumi, kas visvairāk pakļauti automatizācijai
Automatizācijas spiediens šķiet selektīvs, nevis plašs, jo spēcīgākais signāls pašlaik nāk noAI / mašīnmācība.
Detalizēta analīze Dzīvības pazīmes, AI vektori un megatrendi
Rādīt vairāk Aizvērt
Dzīvības pazīmes, AI vektori un megatrendi
Dzīvības pazīmes
AI ekspozīcijas vektori
0-100%Ekspozīcija uz AI atbalstītu analīzi, modeļu atpazīšanu un paredzošās modelēšanas uzdevumiem
Ekspozīcija uz satura ģenerēšanu, radošu palielināšanu un lielo valodu modeļu rīku
Ekspozīcija uz darba plūsmas automatizēšanu, lēmumu pieņemšanas atbalsta programmatūru un procesu digitalizāciju
Ekspozīcija uz fizisko automatizēšanu, robotiku un sensoru vadītu uzdevumu nobīdi
Megatrend signāli
0-100%Modeļa balstīti rādītāji. Norāda strukturālo iedarbību uz megatendencēm, nevis tiešo pieprasījumu.
Tehniskā informācija
NexFuture v2.0 apvieno O*NET spēju un darbību profīlus ar ESCO prasmju grupas izplatību un sešiem globāliem megatrendu signāliem. Rezultāti ir varbūtības novērtējumi, nevis garantijas. Pilnu informāciju skatiet NexFuture metodologijas baltajā grāmatā.
Ko cilvēki šajā lomā parasti dara
Ciparu tehnoloģija
Parasta diena kādatu inženieris
09 09:00 · Rīts datu apstrādes lietojumprogrammu izstrāde
10 10:30 · Pusrīta datu noliktavas metožu īstenošana
12 12:00 · Pusdienas datu procesu izveide
14 14:00 · Pēcpusdiena IKT datu arhitektūras pārvaldība
15 15:30 · Vēlā pēcpusdienā izstrādāt datubāzi mākonī
17 17:00 · Iesaiņojums pārvaldīt datus
Uzdevumu secībai ir ilustratīvs raksturs. Atsevišķas dienas atšķiras.
-
datu modeļi
Paņēmieni un esošās sistēmas, ko izmanto, lai strukturētu datu elementus un parādītu saistību starp tiem, kā arī metodes datu struktūru un attiecību interpretēšanai.
-
datu uzglabāšana
Fiziskās un tehniskās koncepcijas par to, kā digitālo datu uzglabāšana tiek organizēta konkrētās sistēmās gan vietējā mērogā, piemēram, cietajos diskos un brīvpieejas atmiņās (RAM), gan attālināti, izmantojot tīklu, internetu vai mākoņdatošanu.
-
datubāzes pārvaldības sistēmas
Instrumenti datubāzu izveidei, atjaunināšanai un pārvaldībai, piemēram, “Oracle”, “MySQL” un “Microsoft SQL Server”.
-
mākoņtehnoloģijas
Tehnoloģijas, kas nodrošina piekļuvi aparatūrai, programmatūrai, datiem un pakalpojumiem, izmantojot attālinātus serverus un programmatūras tīklus, neatkarīgi no to atrašanās vietas un arhitektūras.
-
nestrukturēti dati
Informācija, kas nav sakārtota iepriekš noteiktā veidā vai kam nav iepriekš noteikta datu modeļa un ko ir grūti saprast un kurā ir grūti atrast sakarības, neizmantojot tādas metodes kā datizraci.
-
SAS Data Management
Datorprogramma “SAS Data Management” ir rīks, ar kura palīdzību var integrēt informāciju no vairākām lietotnēm, ko izveidojušas un uztur organizācijas, vienā konsekventā un pārredzamā datu struktūrā, ko izstrādājis programmatūras izstrādes uzņēmums “SAS”.
- datorzinātne
- datu analītika
- statistika
-
izmantot datu apstrādes metodes
Apkopot, apstrādāt un analizēt attiecīgos datus un informāciju, pienācīgi uzglabāt un atjaunināt datus un attēlot skaitļus un datus, izmantojot grafikus un statistiskās diagrammas.
-
datu procesu izveide
Izmantot IKT rīkus, lai piemērotu matemātiskus, algoritmiskus vai citādus datu manipulēšanas procesus, radot informāciju.
-
lietot datubāzes
Izmantot programmatūras rīkus datu pārvaldībai un organizēšanai strukturētā vidē, kas sastāv no atribūtiem, tabulām un relācijām, lai veiktu datu vaicājumus un pārveidotu uzglabātos datus.
-
pārvaldīt kvantitatīvos datus
Apkopot, apstrādāt un iesniegt kvantitatīvos datus. Izmantot piemērotas programmas un metodes datu validēšanai, organizēšanai un interpretēšanai.
-
glabāt digitālos datus un sistēmas
Izmantot programmatūras rīkus datu arhivēšanai, kopējot un saglabājot tos, lai nodrošinātu to integritāti un novērstu datu zudumus.
-
datu noliktavas metožu īstenošana
Izmantot modeļus un instrumentus, piemēram, tiešsaistes analītisko apstrādi (OLAP) un operāciju tiešsaistes apstrādi (OLTP), lai integrētu strukturētus vai nestrukturētus datus no avotiem, lai izveidotu vēsturisku un aktuālu centrālo datu depozitāriju.
-
pārvaldīt pētniecības datus
Sagatavot un analizēt zinātniskos datus, kas iegūti ar kvalitatīvām un kvantitatīvām pētniecības metodēm. Saglabāt un uzturēt datus pētniecības datubāzēs. Atbalstīt zinātnisko datu atkalizmantošanu un pārzināt atklāto datu pārvaldības principus.
-
veidot datu kopas
Apvienot jaunu vai pastāvošu savstarpēji saistītu datu kopas, kas sastāv no atsevišķiem elementiem, bet ko var izmantot kā vienotu veselumu.
-
pārvaldīt datus
Pārvaldīt visu veidu datu resursus to aprites cikla laikā, veicot datu profilēšanu, parsēšanu, standartizāciju, identitātes noteikšanu, tīrīšanu, uzlabošanu un revīziju. Nodrošināt datu atbilstību mērķim, izmantojot specializētus IKT rīkus, lai izpildītu datu kvalitātes kritērijus.
-
veikt dimensiju skaita samazināšanu
Samazināt datu kopas mainīgo vai funkciju skaitu mašīnmācīšanās algoritmos, izmantojot tādas metodes kā galveno elementu analīzi, matricas sadalīšanu, automātiskā kodētāja metodes un citas.
-
datu apstrādes lietojumprogrammu izstrāde
Izveidot pielāgotu datu apstrādes programmatūru, izvēloties un izmantojot attiecīgo datorprogrammēšanas valodu, lai IKT sistēma radītu pieprasītos izvaddatus, pamatojoties uz sagaidāmajiem ievaddatiem.
-
IKT datu arhitektūras pārvaldība
Pārraudzīt noteikumus un izmantot IKT tehnoloģijas, lai definētu informācijas sistēmu arhitektūru un kontrolētu datu vākšanu, uzglabāšanu, apvienošanu, kārtošanu un izmantošanu organizācijā.
-
izstrādāt datubāzi mākonī
Piemērot projektēšanas principus adaptīvām, elastīgām, automātiskām, brīvi savienotām datubāzēm, izmantojot mākoņa infrastruktūru. Noteikt mērķi novērst visus atsevišķos atteices punktus, izmantojot dalītās datubāzes struktūru.
-
apstrādāt datus
Ievadīt informāciju datu uzglabāšanas un datu izguves sistēmā, izmantojot tādus procesus kā skenēšana, manuāla ievade vai datu elektroniska nodošana, lai apstrādātu lielus datu apjomus.
Prasmes DNA
Darba personības iezīmes un vērtības, kas nosaka šo lomu
Skatiet, vai šī loma atbilst jūsu karjeras DNS
Veiciet bezmaksas karjeras DNS novērtējumu, lai uzzinātu, kādatu inženierisatbilst jūsu interesēm, darba stilam un nākotnes ceļam. Mazāk nekā 10 minūšu laikā jūs saņemsiet personalizētu piemērotības signālu un ceļvedi turpmākajām darbībām.
Skenējiet, lai turpinātu mobilajā ierīcēIzaugsmes ceļi un līdzīgas lomas
Izpētiet tipiskos karjeras ceļus, blakus esošās prasmes un līdzīgas lomas, lai plānotu savu nākamo pāreju.
Kurdatu inženierisiederas?
Līdzības rādītāji, kas balstīti uz prasmju pārklāšanos no ESCO datiem.
Bieži uzdotie jautājumi
- Kāds ir datu inženiera darbs salīdzinājumā ar datu zinātnieku?
- Datu inženieris nodrošina infrastruktūru un datu plūsmas, kas nepieciešamas datu zinātniekiem analīzei. Datu zinātnieks analizē datus un izvelk no tiem atziņas, bet datu inženieris nodrošina, ka dati ir pieejami un gatavi analīzei.
- Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai kļūtu par datu inženieri?
- Neaizvietojamas ir prasmes datu bāzu (SQL, NoSQL) izmantošanā, programēšanā (Python, Java), datu apstrādes rīkos (Apache Spark, Hadoop), kā arī datu modelēšanā un ETL (Extract, Transform, Load) procesu izstrādē. Svarīga ir arī spēja strādāt komandā un saprast biznesa vajadzības.
- Vai datu inženiera darbs ir pieejams kā freelancer?
- Jā, datu inženiera darbs ir pieejams arī kā freelancer. Daudzi uzņēmumi meklē freelancer datu inženierus īstermiņa projektiem vai papildus resursiem.