Lernpfad
Dateningenieur in Python
40 Std.
Dateningenieure kümmern sich darum, Datenpipelines zu erstellen, die Daten aufnehmen, verarbeiten und an verschiedene Endpunkte wie Datenbanken, Data Warehouses und Analyseplattformen liefern können. Durch den Aufbau und die Pflege dieser Datenpipelines machen es Dateningenieure möglich, dass Datenwissenschaftler und Analysten auf Echtzeitdaten zugreifen können, um Analysen durchzuführen und Entscheidungen zu treffen.
Von modernen Dateningenieuren wird erwartet, dass sie noch mehr Aufgaben übernehmen. Außerdem müssen sie Datenlösungen pflegen und einsetzen, Arbeitsabläufe verwalten, Datenlager überwachen, Daten umwandeln und visualisieren sowie verschiedene Batch-Verarbeitungs- und Streaming-Tools nutzen, um verschiedene Arten von Daten zu optimieren, zu erfassen und zu verarbeiten.
Lies unseren Leitfaden „Was ist Data Engineering?“ und finde heraus, was Data Engineering ist, wie es sich von Data Science unterscheidet, welchen Umfang es hat und wie man es lernen kann.
In diesem Beitrag schauen wir uns die wichtigsten Tools an, die bei Dateningenieuren beliebt und manchmal auch echt wichtig sind. Diese Tools werden für die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung, -umwandlung und -visualisierung verwendet. Außerdem schauen wir uns Tools für die Containerisierung und das Workflow-Management an.
Lerne wichtige Datenverarbeitungskenntnisse, indem du unseren Blogbeitrag „Wie werde ich Datenverarbeiter? “ liest.
Containerisierungstools
Containerisierungstools bieten eine standardisierte Möglichkeit, Anwendungen über verschiedene Umgebungen hinweg zu verpacken, zu verteilen und zu verwalten. Es sorgt dafür, dass die Datenverarbeitungsprozesse einheitlich, skalierbar und effizient laufen.
1. Docker
Docker ist eine beliebte Containerisierungsplattform, die oft im Bereich Data Engineering genutzt wird, um Daten-Tools und -Anwendungen zu entwickeln, zu liefern und auszuführen. Es bietet eine einfache, tragbare und einheitliche Möglichkeit, Datentools und Anwendungen zu packen und einzusetzen, was es zu einer super Wahl für Dateningenieure macht.
Mit Docker kann man Container für verschiedene Datentools erstellen und verwalten, wie zum Beispiel Datenbanken, Data Warehouses, Datenverarbeitungs-Frameworks und Datenvisualisierungstools. Schau dir unser Tutorial „Docker für Data Science“ an, um mehr zu erfahren.
2. Kubernetes
Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisiert, auch von solchen, die mit Docker erstellt wurden.
Docker ist ein Tool, mit dem man Datenverarbeitungsanwendungen, Datenbanken und Analysetools in Container packen kann. Das sorgt für einheitliche Umgebungen und trennt Anwendungen voneinander. Sobald die Container erstellt sind, übernimmt Kubernetes deren Verwaltung, indem es sich um deren Bereitstellung kümmert, sie je nach Auslastung skaliert und für hohe Verfügbarkeit sorgt.
Mehr über Containerisierung mit Docker und Kubernetes erfährst du in einem separaten Artikel.
Infrastruktur als Code-Tools
Infrastructure as Code (IaC) macht die Bereitstellung und Wartung von Cloud-Infrastrukturen einfacher, indem es allgemeine Programmiersprachen oder YAML-Konfigurationen nutzt. Dieser Ansatz hilft dabei, konsistente, wiederholbare und automatisierte Umgebungen zu schaffen, was für einen reibungsloseren Übergang zwischen den Entwicklungs-, Test- und Produktionsphasen sorgt.
3. Terraform
Terraform ist ein Open-Source-Tool für Infrastructure as Code (IaC), das von HashiCorp entwickelt wurde. Es hilft Dateningenieuren dabei, Dateninfrastrukturen wie Datenbanken und Datenpipelines auf eine einheitliche und zuverlässige Art und Weise zu definieren und einzusetzen. Dazu wird eine deklarative Konfigurationssprache genutzt, die den gewünschten Endzustand der Infrastruktur beschreibt und nicht die Schritte, die nötig sind, um diesen Zustand zu erreichen.
Terraform unterstützt Versionskontrolle, Ressourcenverwaltung über Code, Teamzusammenarbeit und die Integration mit verschiedenen Tools und Plattformen.
4. Pulumi
Pulumi ist ein Open-Source-Tool für Infrastructure as Code, mit dem Entwickler Cloud-Infrastrukturen mit gängigen Programmiersprachen wie JavaScript, TypeScript, Java, Python, Go und C# erstellen, bereitstellen und verwalten können. Es unterstützt viele Cloud-Anbieter, wie AWS, Azure, GCP und Kubernetes.
Das Pulmi-Framework bietet eine herunterladbare Befehlszeilenschnittstelle (CLI), ein Software Development Kit (SDK) und eine Bereitstellungs-Engine, um eine robuste Plattform für die Bereitstellung, Aktualisierung und Verwaltung der Cloud-Infrastruktur zu schaffen.
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