5 Grundlegende Fähigkeiten für Data Engineering

Aufgaben und Zuständigkeiten des Dateningenieurs

Die Rolle des Dateningenieurs ist äußerst vielfältig und hängt ganz von der Größe des Unternehmens und der vorhandenen Technologie und Infrastruktur ab. Unternehmen, die ähnliche Technologien einsetzen, können sogar Dateningenieure für zwei völlig unterschiedliche Zwecke einstellen. 

Dennoch lassen sich die Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Dateningenieuren typischerweise in eine dieser vier Kerngruppen einordnen:

• Generalisten
• Spezialisten für Datenspeicherung
• Fachleute für Programmierung und Pipelines
• Spezialisten für Analytik

Jede dieser Gruppen (mit Ausnahme des Generalisten) entspricht einem bestimmten Satz von Fähigkeiten und Werkzeugen, die du beherrschen musst, um deinen Job effektiv zu erledigen. Wenn du weißt, in welcher Gruppe du arbeiten möchtest, kannst du deine Lernanstrengungen besser konzentrieren. Sehen wir uns jede dieser Gruppen an.

Generalisten

Datentechniker/innen sind an allen Aspekten der Datenerfassung, -speicherung, -analyse und -bewegung beteiligt. Sie sind in der Regel in kleinen Unternehmen oder in Unternehmen in der Anfangsphase der Analytik mit kleinen Datenteams beschäftigt.

Der Generalist ist die schwierigste Rolle im Data Engineering, besonders für Anfänger. Es kann viele Jahre Erfahrung erfordern, um die vielen verschiedenen Werkzeuge zu erlernen und zu nutzen, die von den Unternehmen benötigt werden.

Spezialisten für Datenspeicherung

Datentechniker/innen, die sich auf die Datenspeicherung spezialisiert haben, sind für die Einrichtung und Verwaltung von Datenbanken, Data Warehouses und anderen Speicherplattformen (sowohl in der Cloud als auch vor Ort) zuständig. 

Einige Beispiele für Tools zur Datenspeicherung sind:

• Relationale und nicht-relationale Datenbanken wie SQL, NoSQL und PostgreSQL
• Data Warehouses wie Redshift und Panoply
• Big-Data-Systeme wie Hadoop und Spark
• Cloud-basierte Datenbanken wie AWS RDS und Microsoft Azure

Diese Dateningenieure brauchen ein solides Verständnis von Datenmodellierungstechniken. Die gewählte Datenspeicherplattform sollte so optimiert werden, dass sie im Rahmen des Budgets des Unternehmens effektiv funktioniert. Sobald eine Datenbank oder ein Data Warehouse entworfen und eingerichtet ist, muss sie befüllt werden. Ein effektives ETL-System muss auch so konzipiert sein, dass es die Daten aus möglichst vielen verschiedenen Quellen einspeist.

Fachleute für Programmierung und Pipelines

Dateningenieure, die auf Programmierung und Pipelines spezialisiert sind, sind für die Erstellung und Verwaltung des Datenflusses und der Datenbewegung verantwortlich. Diese Dateningenieure müssen mit vielen verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und in der Lage sein, sich in viele verschiedene Plattformen zu integrieren, um Datenpipelines zu erstellen, Aufgaben zu automatisieren und Skripte zu schreiben. 

Dies sind die gängigsten Programmiersprachen, die von Dateningenieuren verwendet werden:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Spezialisten für Analytik

Dateningenieure und -ingenieurinnen der Fachrichtung Analytik arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern und -wissenschaftlerinnen und anderen Analytikern und Analytikerinnen zusammen. Das bedeutet, dass sie die Werkzeuge, Techniken und Frameworks verstehen müssen, die in datenbezogenen Projekten eingesetzt werden. 

Je nach Projekt müssen Data Engineers mit vielen Bereichen der Datenwissenschaft und -analyse vertraut sein, wie z.B.:

• In der Lage sein, ETL-Tools und Pipelines einzurichten und zu verwalten, die diese Projekte unterstützen (wie Stitch oder Airflow)
• Mit Big Data und Tools wie Hadoop, Spark und Kafka arbeiten können
• Kenntnisse über BI-Tools und deren Anforderungen, wie Power BI und Tableau
• Kenntnisse von Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Tensorflow, Spark und PyTorch

Anforderungen an den Dateningenieur

In der Regel gibt es drei Hauptanforderungen, die für die Rolle des Dateningenieurs in Betracht gezogen werden:

• Qualifikationen
• Zertifizierungen
• Erlebe

Die meisten Data Engineers haben entweder einen Bachelor-Abschluss oder einen Hintergrund in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem anderen verwandten IT-Bereich. Die Tätigkeit eines Dateningenieurs erfordert ein hohes Maß an technischem Wissen, weshalb Unternehmen in der Regel mindestens einen Bachelor-Abschluss verlangen. Es ist zwar auch möglich, ohne einen technischen Abschluss in die Datentechnik einzusteigen, aber es ist viel schwieriger, und du musst mehr tun, um zu beweisen, dass du das Zeug dazu hast, den Job zu machen. 

Zertifizierungen sind gute Ergänzungen für deinen Lebenslauf, die dich von deinen Mitbewerbern abheben können. Sie beweisen, dass du einige der Frameworks oder Tools, die für einen Job in der Datentechnik erforderlich sind, gut kennst.

Abgesehen von den Qualifikationen und Zertifizierungen ist es oft sehr schwierig, eine Einstiegsposition in der Datentechnik zu bekommen. Unternehmen verlangen in der Regel mindestens ein paar Jahre Erfahrung in einem verwandten Bereich oder im Umgang mit den erforderlichen Werkzeugen, bevor sie einen Bewerber in Betracht ziehen. 

Das bedeutet, dass du vielleicht eine andere datenbezogene Funktion als Brücke nutzen musst, um in die Datentechnik zu gelangen. Es kommt häufig vor, dass jemand in einem Unternehmen als Software-Ingenieur, Business-Intelligence-Entwickler oder Datenanalyst eingestellt wird und dann nach ein paar Jahren Erfahrung in eine Data-Engineering-Funktion wechselt.

Top 5 Fähigkeiten im Data Engineering

Data Engineering ist ein extrem breites und sich ständig weiterentwickelndes Feld. Es gibt so viele Tools, Frameworks und Technologien, dass es fast unmöglich ist, sie alle zu kennen und zu beherrschen. Welche Tools du erlernen möchtest, kann von dem Unternehmen abhängen, bei dem du dich bewerben möchtest, oder von der Gruppe der Datentechniker/innen, zu der du gehörst. 

Für die meisten Aufgaben in der Datentechnik gibt es jedoch fünf entscheidende Bereiche, die du entwickeln musst. Wenn du einen Anfang brauchst, dann fang mit diesen wichtigen Data-Engineering-Fähigkeiten an:

1. SQL-Fähigkeiten

SQL ist nicht nur eine Fähigkeit, sondern ein Eckpfeiler im Bereich der Datentechnik. Die Beherrschung von SQL geht über grundlegende Abfragen hinaus; es geht darum zu verstehen, wie man komplexe Datensätze mit verschiedenen SQL-Dialekten wie NoSQL für unstrukturierte Daten, PostgreSQL für objektrelationale Datenbanksysteme und MySQL für seine Flexibilität und Zuverlässigkeit navigiert und manipuliert. Um in der Datentechnik wirklich erfolgreich zu sein, ist es wichtig, diese Unterschiede genau zu kennen.

Wenn du einen Einstieg in SQL suchst, schau dir unseren SQL Fundamentals Track an, der dir eine umfassende Einführung in die Structured Query Language gibt. Du kannst auch unseren hilfreichen SQL-Grundlagen-Spickzettel finden, der die wichtigsten Abfragen enthält, die du kennen musst.

2. Datenmodellierungstechniken 

Eine effektive Datenmodellierung ist eine grundlegende Voraussetzung für die Entwicklung skalierbarer und optimierter Datenbanken und Warehouses. Sie umfasst mehr als nur das Design, sondern auch das Verständnis von Datenbeziehungen, Einschränkungen und Skalierbarkeit. Die Beherrschung von Datenmodellierungstechniken ist für die Ausführung effizienter Datenpipelines, die das Rückgrat von Data-Engineering-Projekten bilden, unerlässlich und damit eine wesentliche Data-Engineering-Fähigkeit. 

Du kannst mit Tools wie Power BI in die Datenmodellierung einsteigen, und unser Kurs Datenmodellierung in Power BI ist der ideale Weg, um dein Wissen zu erweitern.  

3. Python Skills

Was die Programmiersprachen angeht, wird Python oft als eine der beliebtesten angesehen. Mit ihr kannst du Datenpipelines, Integrationen und Automatisierungen erstellen und Daten bereinigen und analysieren. Außerdem ist sie eine der vielseitigsten Sprachen und eine der besten Möglichkeiten, um sie zu lernen.

Python ist so allgegenwärtig, dass viele Data-Engineering-Tools die Sprache in ihrem Backend verwenden und oft eine Integration mit Data-Engineering-Aufgaben ermöglichen. Wenn du Python lernen möchtest, dann schau dir unseren Kurs zum Data Engineer mit Python an. Hier lernst du, wie du eine effektive Datenarchitektur aufbaust, die Datenverarbeitung optimierst und große Datensysteme wartest.

4. Hadoop für Big Data-Fähigkeiten

Die Arbeit mit Big Data erfordert ein spezialisiertes System, und Hadoop ist eines der beliebtesten. Es ist ein leistungsstarkes, skalierbares und kostengünstiges Werkzeug, das zum Synonym für Big Data geworden ist. 

Unternehmen und Einzelpersonen produzieren täglich riesige Datenmengen, und Dateningenieure müssen diese großen Datensätze oft pflegen, testen, analysieren und auswerten. Beginne mit Big Data, indem du unseren Kurs Big Data Fundamentals with PySpark belegst.

5. AWS Cloud Services Skills

Der AWS-Cloud-Service besteht aus Diensten wie EC2, RDS und Redshift. Die Nutzung von Cloud-basierten Diensten hat in den letzten Jahren stark zugenommen, und AWS ist die beliebteste Plattform für den Einstieg. 

Datentechniker/innen brauchen Cloud Computing-Kenntnisse und du kannst mit unserem Kurs AWS Cloud Concepts damit beginnen, deine Fähigkeiten zu entwickeln.

Um erste praktische Erfahrungen mit Cloud Data Warehouses zu sammeln, probiere unser Exploring London's Travel Network Project aus. Es bietet eine großartige Möglichkeit, direkt in deinem Browser mit AWS Redshift, Google BigQuery und Snowflake zu arbeiten.  

Bonus Data Engineering-Fähigkeiten: Soft Skills

Neben den technischen Fähigkeiten spielen auch die Soft Skills eine entscheidende Rolle für eine erfolgreiche Karriere als Data Engineer. Problemlösung, Teamarbeit und effektive Kommunikation sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Zielgruppen sind entscheidend. Mit diesen Fähigkeiten können Dateningenieure nicht nur in ihrer technischen Rolle glänzen, sondern auch effektiv zusammenarbeiten, innovativ sein und Projekte zum Erfolg führen. Sie sollten neben den technischen Fähigkeiten gefördert werden, um ein abgerundetes Berufsprofil zu erhalten.

Schlussgedanken

Data Engineering ist in der heutigen datengesteuerten Welt ein zunehmend wichtiger Bereich. Ihre Bedeutung spiegelt sich in den vielfältigen Rollen und Aufgaben von Dateningenieuren wider, von Generalisten bis hin zu Spezialisten für Speicherung, Programmierung, Pipelines und Analysen. Das Berufsfeld bietet eine dynamische und herausfordernde Laufbahn mit der Möglichkeit, ständig zu lernen und sich an neue Technologien und Methoden anzupassen.

Für diejenigen, die eine Karriere in der Datentechnik in Betracht ziehen oder ihre Fähigkeiten erweitern wollen, ist die Reise sowohl lohnend als auch anspruchsvoll. Schlüsselkompetenzen wie SQL, Datenmodellierung und Python bilden die Grundlage für das Handwerkszeug eines kompetenten Dateningenieurs. Denke jedoch daran, dass die technischen Fähigkeiten durch wichtige Soft Skills wie Problemlösung, Teamarbeit und effektive Kommunikation ausgeglichen werden müssen.

Wenn du eine Karriere als Dateningenieurin oder Dateningenieur anstrebst, bringt dich unser Karrierepfad "Dateningenieurin oder Dateningenieur mit Python " schnell auf den neuesten Stand der Kernkompetenzen, die du für einen Job brauchst.