Wie man im Jahr 2024 Dateningenieur/in wird: 5 Schritte zum beruflichen Erfolg

Der Lernweg des Dateningenieurs

Wenn du darüber nachdenkst, Dateningenieur/in zu werden, findest du in diesem Blogbeitrag alles, was du wissen musst. Wir werden erkunden, was ein Data Engineer ist, welche Aufgaben und Verantwortlichkeiten er in seiner täglichen Arbeit hat und warum der Beruf des Data Engineers heute so interessant ist. Wir gehen auch auf die Fähigkeiten und Qualifikationen ein, die du brauchst, um Dateningenieur/in zu werden, und geben dir einige Tipps, die dir helfen, deine erste Stelle in der Branche zu bekommen.

Auf einen Blick sieht der Lernpfad zum/zur Technischen Dateningenieur/in jedoch folgendermaßen aus: 

1. Beherrsche das Programmieren in Sprachen wie Python und Scala. 
2. Lerne Automatisierung und Skripting.
3. Verstehe das Datenbankmanagement und entwickle deine SQL-Kenntnisse.
4. Techniken der Stammdatenverarbeitung.
5. Lerne, deine Arbeitsabläufe zu planen.
6. Entwickle dein Wissen über Cloud Computing auf Plattformen wie AWS.
7. Entwickle dein Wissen über Infrastruktur-Tools wie Docker und Kubernetes.
8. Halte dich über Branchentrends auf dem Laufenden.

Viele dieser Punkte werden wir in diesem Beitrag detailliert behandeln, wenn wir erkunden, wie man ein/e Dateningenieur/in wird. 

Was ist ein Dateningenieur? 

Data Engineers sind dafür verantwortlich, die Grundlagen für die Erfassung, Speicherung, Umwandlung und Verwaltung von Daten in einem Unternehmen zu schaffen. Sie kümmern sich um den Entwurf, die Erstellung und die Pflege der Datenbankarchitektur und der Datenverarbeitungssysteme und sorgen dafür, dass die anschließende Arbeit der Analyse, der Visualisierung und der Entwicklung von Machine Learning-Modellen nahtlos, kontinuierlich, sicher und effektiv durchgeführt werden kann. 

Kurz gesagt: Data Engineers sind die technischsten Profile im Bereich Data Science und spielen eine wichtige Brückenfunktion zwischen Software- und Anwendungsentwicklern und den traditionellen Data Science Positionen. 

Data Engineers sind für die erste Phase des traditionellen Data Science Workflows verantwortlich: die Sammlung und Speicherung von Daten. Sie sorgen dafür, dass die große Menge an Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wird, für andere Data-Science-Spezialisten wie Datenanalysten und Data Scientists als Rohmaterial zugänglich wird. 

Einerseits geht es um die Entwicklung und Pflege skalierbarer Dateninfrastrukturen mit hoher Verfügbarkeit, Leistung und der Fähigkeit, neue Technologien zu integrieren. Auf der anderen Seite haben Dateningenieure auch die Aufgabe, die Bewegung und den Status von Daten in diesen Systemen zu überwachen.

Data Science Workflow

Was macht ein Dateningenieur? 

Dateningenieure sind die Hauptakteure bei der Entwicklung und Pflege der Datenarchitektur eines Unternehmens. Sie sind darauf spezialisiert, große Datensätze für Analysten aufzubereiten. Wenn ein Analyst Informationen interpretieren muss, erstellt der Data Engineer Programme und Routinen, um die Daten in einem geeigneten Layout aufzubereiten.

Das bedeutet, dass der Alltag eines Dateningenieurs im Wesentlichen aus drei Prozessen besteht: 

• ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) umfassen die Entwicklung von Aufgaben zur Datenextraktion, -transformation und -ladung sowie das Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Umgebungen. 
• Datenbereinigungs- und Modellierungsprozesse, damit die Daten in normalisierter und strukturierter Form in die Hände von Analysten und Data Scientists gelangen. 
• Datenorchestrierung zur Automatisierung der Planung, Koordination und Verwaltung komplexer Datenworkflows und Datenpipelines.

Der Prozess der Datenerfassung und -speicherung kann jedoch äußerst komplex sein. Es können verschiedene Datenquellen beteiligt sein, und diese Datenquellen können unterschiedliche Arten von Daten enthalten. Je größer das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten sind, desto komplexer wird die Arbeit des Dateningenieurs. 

Dateningenieure entwickeln sogenannte Datenpipelines, um sicherzustellen, dass die durchgeführten Aufgaben zeitnah, robust und skalierbar sind. Eine Datenpipeline verschiebt Daten in definierten Phasen, zum Beispiel beim Laden von Daten aus einer lokalen Datenbank in einen Cloud-Dienst. 

Ein wichtiges Merkmal ist, dass Pipelines diese Bewegung automatisieren. Anstatt einen Datentechniker zu bitten, ein Programm jedes Mal manuell auszuführen, wenn neue Daten erstellt werden, kann er die Aufgabe so planen, dass sie stündlich, täglich oder nach einem bestimmten Ereignis ausgelöst wird.

Da der Prozess automatisiert ist, müssen die Datenpipelines überwacht werden. Glücklicherweise können Warnmeldungen automatisch generiert werden. Datenpipelines sind nicht für alle Data-Science-Projekte notwendig, aber sie sind es, wenn du mit vielen Daten aus verschiedenen Quellen arbeitest, wie es normalerweise in datengetriebenen Unternehmen der Fall ist. Wenn du wissen willst, wie Datenpipelines in der Praxis funktionieren, empfehlen wir dir unseren Kurs Building Data Engineering Pipelines in Python.

Du fragst dich immer noch, was ein Dateningenieur macht? In unserem vollständigen Artikel erfährst du mehr. 

Wie man Dateningenieur wird

Im Folgenden haben wir die Schritte beschrieben, die du für eine Karriere als Dateningenieur/in unternehmen musst. Die genauen Schritte hängen von deinen aktuellen Fähigkeiten und Erfahrungen ab, aber dieser Prozess kann dich dabei unterstützen, von Anfang an ein/e Dateningenieur/in zu werden. 

Schritt 1: Berücksichtige die Ausbildung und Qualifikationen des Dateningenieurs

Data Engineering ist ein neuer Beruf. Daher bieten nur wenige Universitäten und Hochschulen einen Abschluss in Datentechnik an. Dateningenieure haben in der Regel einen Hintergrund in Datenwissenschaft, Softwaretechnik, Mathematik oder einem wirtschaftsbezogenen Fachgebiet. 

Je nach Beruf oder Branche bekommen die meisten Datentechniker/innen ihren ersten Einstiegsjob nach dem Bachelor-Abschluss. Angesichts der hochspezialisierten Fähigkeiten, die für die Aufgaben von Dateningenieuren erforderlich sind, überwiegen in vielen Fällen jedoch Wissen und Kompetenzen gegenüber der Ausbildung.

Wenn du also eine formale Ausbildung machen willst, solltest du einen Abschluss wählen, der Systemarchitektur, Programmierung und Datenbankkonfiguration in den Lehrplan einschließt.

Du kannst auch Optionen wie den DataCamp Data Engineer with Python Track wählen, der dir alle Grundlagen vermittelt, die du brauchst, um eine effektive Datenarchitektur aufzubauen, die Datenverarbeitung zu optimieren und große Datensysteme zu warten.

Schritt 2: Baue deine Fähigkeiten als Dateningenieur aus

Dateningenieure und -ingenieurinnen benötigen eine ganze Reihe von technischen Fähigkeiten, um ihre hochkomplexen Aufgaben zu bewältigen. Es ist jedoch sehr schwierig, eine detaillierte und umfassende Liste von Fähigkeiten und Kenntnissen zu erstellen, die für eine erfolgreiche Tätigkeit im Bereich Data Engineering erforderlich sind; schließlich entwickelt sich das Data-Science-Ökosystem schnell weiter und es kommen ständig neue Technologien und Systeme auf. Das bedeutet, dass Dateningenieure und -ingenieurinnen ständig lernen müssen, um mit den technologischen Durchbrüchen Schritt zu halten. 

Nichtsdestotrotz gibt es hier eine nicht erschöpfende Liste von Fähigkeiten, die du entwickeln musst, um Dateningenieur/in zu werden: 

1. Lerne etwas über Datenbankmanagement

Datentechniker/innen verbringen einen beträchtlichen Teil ihrer täglichen Arbeit damit, Datenbanken zu bedienen, entweder um Daten zu sammeln, zu speichern, zu übertragen, zu bereinigen oder einfach nur abzufragen. Deshalb müssen Datentechniker/innen über gute Kenntnisse im Datenbankmanagement verfügen. Das bedeutet, dass du SQL (Structured Query Language), die grundlegende Sprache für die Interaktion mit Datenbanken, fließend beherrschst und dich mit einigen der beliebtesten SQL-Dialekte auskennst, darunter MySQL, SQL Server und PostgreSQL. 

Neben relationalen Datenbanken müssen Dateningenieure auch mit NoSQL-Datenbanken ("Not only SQL") vertraut sein, die sich immer mehr zu den bevorzugten Systemen für Big Data und Echtzeitanwendungen entwickeln. 

Obwohl die Zahl der NoSQL-Engines zunimmt, sollten Dateningenieure daher zumindest die Unterschiede zwischen den NoSQL-Datenbanktypen und die Anwendungsfälle für jede von ihnen verstehen. Wenn du verwirrt bist, was NoSQL ist und wie es sich von SQL unterscheidet, ist unser Kurs NoSQL-Konzepte ein guter Ort, um Klarheit zu schaffen.

2. Lerne einige Programmiersprachen

Wie in anderen Bereichen der Datenwissenschaft ist das Programmieren eine Pflichtaufgabe für Dateningenieure. Neben SQL verwenden Data Engineers auch andere Programmiersprachen für eine Vielzahl von Aufgaben. Es gibt viele Programmiersprachen, die im Data Engineering eingesetzt werden können, aber Python ist sicherlich eine der besten Optionen. 

Python ist die Lingua franca in der Datenwissenschaft und eignet sich perfekt für die Ausführung von ETL-Jobs und das Schreiben von Datenpipelines. Mehr darüber, wofür Python verwendet wird, kannst du in einem anderen Beitrag lesen.  

Ein weiterer Grund, Python zu verwenden, ist die hervorragende Integration mit Tools und Frameworks, die für das Data Engineering wichtig sind, wie Apache Airflow und Apache Spark. Viele dieser Open-Source-Frameworks laufen auf der Java Virtual Machine. Wenn dein Unternehmen mit diesen Frameworks arbeitet, wirst du wahrscheinlich auch Java oder Scala lernen müssen.

3. Erfahre mehr über verteilte Computer-Frameworks

In den letzten Jahren sind verteilte Systeme in der Datenwissenschaft allgegenwärtig geworden. Ein verteiltes System ist eine Computerumgebung, in der verschiedene Komponenten auf mehrere Computer (auch als Cluster bezeichnet) in einem Netzwerk verteilt sind. 

Verteilte Systeme teilen die Arbeit auf den Cluster auf und koordinieren die Anstrengungen, um die Arbeit effizienter zu erledigen. Verteilte Computing-Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark sind für die Verarbeitung riesiger Datenmengen konzipiert und bilden die Grundlage für einige der beeindruckendsten Big-Data-Anwendungen. Kenntnisse in einem dieser Frameworks sind ein Muss für jeden angehenden Dateningenieur.

4. Entwickle dein Wissen über Cloud-Technologie

Cloud Computing ist eines der heißesten Themen in der Datenwissenschaft. Die Nachfrage nach cloudbasierten Lösungen verändert die Landschaft rapide. Als Datentechniker/in musst du heute in hohem Maße die Geschäftssysteme deines Unternehmens mit cloudbasierten Systemen verbinden. 

Mit dem Aufkommen von Diensten wie Amazon Web Services (AWS), Azure und Google Cloud kann der gesamte Datenworkflow in der Cloud stattfinden. Deshalb muss ein guter Dateningenieur die Cloud-Dienste, ihre Vor- und Nachteile und ihre Anwendung in Big-Data-Projekten kennen und Erfahrung mit ihnen haben. Du solltest zumindest mit einer Plattform wie AWS oder Azure vertraut sein, da sie am weitesten verbreitet sind.

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 Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake zu arbeiten.

5. Praktische Kenntnisse über ETL-Frameworks erlangen 

Eine der Hauptaufgaben von Data Engineers ist es, mit ETL-Technologien und Orchestrierungs-Frameworks Datenpipelines zu erstellen. In diesem Abschnitt könnten wir viele Technologien aufzählen, aber der Data Engineer sollte einige der bekanntesten kennen oder mit ihnen vertraut sein, wie z.B. Apache Airflow und Apache NiFi. Airflow ist ein Orchestrierungs-Framework. Es ist ein Open-Source-Tool für die Planung, Erstellung und Verfolgung von Datenpipelines. NiFi ist perfekt für einen grundlegenden, wiederholbaren Big Data ETL-Prozess.

6. Lerne mehr über Stream-Processing-Frameworks

Einige der innovativsten Data Science-Anwendungen nutzen Echtzeitdaten. Daher steigt die Nachfrage nach Bewerbern, die mit Stream-Processing-Frameworks vertraut sind. Deshalb ist das Erlernen des Umgangs mit Streaming-Processing-Tools wie Flink, Kafka Streams oder Spark Streaming ein guter Schritt für Dateningenieure, die ihre Karriere auf die nächste Stufe heben wollen.

7. Muschel lernen

Die meisten Jobs und Routinen der Cloud und anderer Big-Data-Tools und -Frameworks werden mit Shell-Befehlen und Skripten ausgeführt. Datentechniker müssen mit dem Terminal vertraut sein, um Dateien zu bearbeiten, Befehle auszuführen und im System zu navigieren. Lerne mehr mit unserem Bash-Skript-Tutorial.

8. Entwickle deine Kommunikationsfähigkeiten

Nicht zuletzt brauchen Dateningenieure auch Kommunikationsfähigkeiten, um abteilungsübergreifend zu arbeiten und die Bedürfnisse von Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftsführern zu verstehen. Je nach Unternehmen müssen Dateningenieure auch wissen, wie man Dashboards, Berichte und andere Visualisierungen für die Kommunikation mit den Stakeholdern entwickelt.

Schritt 3: Arbeite an deinem Portfolio als Dateningenieur

Der nächste Schritt auf dem Weg zum Dateningenieur ist die Arbeit an einigen Projekten, in denen du deine Fähigkeiten und dein Verständnis der Kernthemen unter Beweis stellen kannst. In unserem Leitfaden zum Aufbau eines Data-Science-Portfolios findest du einige Anregungen. 

Um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken, solltest du die bereits erwähnten Fähigkeiten unter Beweis stellen und an einer Vielzahl von Projekten arbeiten. DataLab bietet ein kollaboratives, cloudbasiertes Notebook, mit dem du an deinen eigenen Projekten arbeiten kannst. Das heißt, du kannst Daten analysieren, mit anderen zusammenarbeiten und Erkenntnisse teilen. 

Du kannst dein Wissen auch in verschiedenen Data-Science-Projekten anwenden. So kannst du reale Probleme über deinen Browser lösen und gleichzeitig einen Beitrag zu deinem Data-Engineering-Portfolio leisten.

Wenn du dich bereit fühlst, ein bestimmtes Geschäftsfeld deiner Wahl zu erkunden, kannst du dich darauf konzentrieren, Fachwissen zu erwerben und an einzelnen Projekten zu arbeiten, die mit diesem speziellen Bereich zusammenhängen.

Schritt 4: Bewirb dich für deinen ersten Job als Dateningenieur

Data Engineering ist eine der am stärksten nachgefragten Positionen in der Data Science-Branche. Von Big Tech im Silicon Valley bis hin zu kleinen datengetriebenen Start-ups in allen Branchen suchen Unternehmen nach Dateningenieuren, die ihnen helfen, ihre Datenressourcen zu skalieren und optimal zu nutzen. Gleichzeitig haben die Unternehmen Schwierigkeiten, die richtigen Bewerber/innen zu finden, da sie ein breites und hochspezialisiertes Spektrum an Fähigkeiten benötigen, um die Anforderungen eines Unternehmens zu erfüllen. 

Vor diesem Hintergrund gibt es keine perfekte Formel, um deinen ersten Job als Dateningenieur zu bekommen. In vielen Fällen kommen Data Engineers in ihre Position, nachdem sie aus anderen Data-Science-Rollen innerhalb desselben Unternehmens, wie z.B. Data Scientist oder Datenbankadministrator, gewechselt sind.

Wenn du stattdessen in Jobportalen nach Stellenangeboten im Bereich Data Engineering suchst, solltest du beachten, dass es viele Stellenangebote gibt, die den Titel "Data Engineer" enthalten, darunter Cloud Data Engineer, Big Data Engineer und Data Architect. Die spezifischen Fähigkeiten und Anforderungen sind von Stelle zu Stelle unterschiedlich, daher ist es wichtig, dass du deine Kenntnisse mit den Anforderungen des Unternehmens in Einklang bringst. 

In unserem ausführlichen Leitfaden für Bewerbungen in der Datenwissenschaft erfährst du, wie du dich von anderen Bewerbern abheben kannst. Du brauchst wahrscheinlich ein umfangreiches Portfolio, das eine Reihe von Fähigkeiten zeigt. Nützliche Informationen darüber, was Personalchefs wollen, findest du auch in unserem Artikel über das Verfassen einer Stellenbeschreibung für Datentechniker. 

Wie kannst du deine Chancen auf einen Job als Data Engineer erhöhen?

Die Antwort ist einfach: Lerne weiter. Es gibt viele Wege, um dein Fachwissen zu vertiefen und dein Data Engineering-Toolkit zu erweitern.

Du könntest dich auch für eine weitere formale Ausbildung entscheiden, sei es ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder Informatik, einem eng verwandten Bereich, oder ein Master-Abschluss in Data Engineering. 

Neben der Ausbildung ist die Praxis der Schlüssel zum Erfolg. Die Arbeitgeber in diesem Bereich suchen nach Bewerbern mit einzigartigen Fähigkeiten und einer starken Beherrschung von Software und Programmiersprachen. Je mehr du deine Programmierfähigkeiten in persönlichen Projekten trainierst und Big-Data-Tools und -Frameworks ausprobierst, desto mehr Chancen hast du, dich im Bewerbungsprozess abzuheben. Um dein Fachwissen unter Beweis zu stellen, ist es eine gute Option, dich in Data Engineering zertifizieren zu lassen. 

Wenn du Schwierigkeiten hast, deine erste Stelle als Data Engineer zu finden, kannst du dich auch auf andere Einstiegspositionen im Bereich Data Science bewerben. Letztendlich ist die Datenwissenschaft ein kollaboratives Feld mit vielen Themen und Fähigkeiten, die übergreifend für alle Datenfunktionen sind. Diese Stellen bieten dir wertvolle Einblicke und Erfahrungen, die dir helfen werden, deine Traumstelle als Dateningenieur zu bekommen. 

Schritt 5: Bereite dich auf das Data Engineering Interview vor

Vorstellungsgespräche in der Datentechnik werden normalerweise in einen technischen und einen nichttechnischen Teil unterteilt. In unserem vollständigen Leitfaden findest du die wichtigsten Fragen und Antworten zu Data Engineering-Interviews. 

Kurz gesagt, kannst du Fragen zu vier Themen erwarten: 

Dein Lebenslauf und deine Erfahrung

Personalverantwortliche werden wissen wollen, welche Erfahrungen du in Bezug auf die Stelle als Datentechniker/in gemacht hast. Achte darauf, dass du in deinem Lebenslauf deine bisherige Arbeit in Data-Science-Positionen und -Projekten hervorhebst und dich darauf vorbereitest, diese ausführlich zu beschreiben, da diese Informationen für Personalverantwortliche wichtig sind, um deine technischen Fähigkeiten, deine Problemlösungskompetenz, deine Kommunikationsfähigkeit und dein Projektmanagement zu beurteilen.

Programmierung

Dies ist wahrscheinlich der stressigste Teil eines Vorstellungsgesprächs in der Datenwissenschaft. In der Regel wirst du gebeten, ein Problem in wenigen Zeilen Code innerhalb kurzer Zeit mit Python oder einem Daten-Framework wie Spark zu lösen. 

Deine Übung könnte zum Beispiel darin bestehen, eine einfache Datenpipeline zum Laden und Bereinigen von Daten zu erstellen. Auch wenn das Problem nicht sehr komplex sein sollte, kann sich die Anspannung des Augenblicks negativ auf deine Leistung auswirken. Wenn du mit dieser Art von Test nicht vertraut bist, kannst du vorher mit einigen Kodierfragen üben.

SQL

Ohne solide SQL-Kenntnisse wirst du in deiner Karriere als Dateningenieur nicht weit kommen. Deshalb kann es sein, dass du zusätzlich zum Programmiertest eine Aufgabe lösen sollst, bei der du SQL verwenden musst. Normalerweise besteht die Übung darin, effiziente Abfragen zu schreiben, um einige Daten in Datenbanken zu verarbeiten.

Systementwurf

Dies ist der konzeptionellste Teil des technischen Interviews und wahrscheinlich auch der schwierigste. Der Entwurf von Datenarchitekturen ist eine der wichtigsten Aufgaben von Dateningenieuren. In diesem Teil wirst du aufgefordert, eine Datenlösung von Anfang bis Ende zu entwerfen, die normalerweise drei Aspekte umfasst: Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Datenmodellierung. 

Angesichts des schnell wachsenden Umfangs der Data Science-Ökosysteme sind die Möglichkeiten für die Gestaltung endlos. Du musst bereit sein, das Für und Wider und die möglichen Nachteile deiner Entscheidungen zu diskutieren.

Wenn du den technischen Teil abgeschlossen hast, besteht der letzte Schritt des Data-Engineering-Interviews aus einem persönlichen Gespräch mit einem oder mehreren deiner potenziellen Teammitglieder. Das Ziel? Um herauszufinden, wer du bist und wie du in das Team passen würdest. 

Aber denk daran, dass das Gespräch mit dem Datentechniker ein zweiseitiges Gespräch ist, d.h. du solltest ihm auch Fragen stellen, um herauszufinden, ob du dich als Teil des Teams sehen könntest. 

Gehaltserwartungen für Dateningenieure

Data Engineering ist ein aufstrebender Beruf, und für Personalverantwortliche ist es nicht immer einfach, die richtigen Kandidaten zu finden. Der Wettbewerb um diese schwer zu findenden Talente ist unter den Unternehmen groß, was sich in einigen der höchsten Gehälter für Data Science-Positionen niederschlägt.

Laut den meisten Jobportalen liegt das Durchschnittsgehalt für Dateningenieure in den USA bei 114.564 Dollar. Diese Zahlen variieren jedoch je nachdem, wo in dem Land du arbeitest. Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenanalysten in New York bei 120.637 USD, in Kalifornien bei 113.610 USD und in Houston bei 94.416 USD. 

Mehr über die Gehälter von Datentechnikern weltweit erfährst du in unserem separaten Artikel. Du kannst auch mehr über die verschiedenen Gehälter in der Datenwissenschaft herausfinden.   

Fazit

Data Engineering ist einer der gefragtesten Berufe in der Data-Science-Landschaft und sicherlich eine gute Berufswahl für angehende Datenexperten. Wenn du unbedingt Data Engineer werden willst, aber nicht weißt, wie du anfangen sollst, empfehlen wir dir unseren Karrierepfad Data Engineer mit Python, der dir das solide und praktische Wissen vermittelt, das du brauchst, um ein Data Engineering Experte zu werden.