5 essentiële data-engineeringsvaardigheden voor 2026

Waarom een carrière in data-engineering?

Meer dan 10 jaar geleden werd data science uitgeroepen tot de seksyste baan van de 21e eeuw. Dat gaf een extra impuls aan een al snelgroeiend vakgebied, en data scientists kwamen massaal op de arbeidsmarkt. Maar naast de vraag naar analytics en voorspellend modelleren zagen techgiganten als Facebook en AirBnB al snel de noodzaak van de juiste mensen en tools om hun data te verzamelen, op te slaan, te beheren en te transformeren, zodat die voor hun data scientists in een zeer toegankelijke staat beschikbaar is. Enter: de data engineer.

Data-engineering heeft de afgelopen jaren een enorme groei doorgemaakt. Van 2021 tot 2022 groeiden data-engineerrollen met 100%, zelfs meer dan die van de data scientist (68%). Het vakgebied heeft ook het 4e hoogste aantal vacatures in vergelijking met andere techrollen. Dit laat de grote vraag naar data engineers op de huidige arbeidsmarkt zien.

Zolang data in een bedrijf wordt gebruikt om besluitvorming te sturen of zakelijke vragen te beantwoorden, blijft de vraag naar data engineers bestaan. Dus als je een carrière in data-engineering overweegt, is er nooit een beter moment geweest. 

(Databron: DICE, grafiek gemaakt door auteur)

Rollen en verantwoordelijkheden van data engineers

De rol van de data engineer is enorm gevarieerd en volledig afhankelijk van de grootte van het bedrijf en de technologie en infrastructuur die ze hebben. Bedrijven met vergelijkbare technologiestacks kunnen zelfs data engineers voor twee totaal verschillende doelen aannemen. 

Dat gezegd hebbende, vallen de rollen en verantwoordelijkheden van data engineers doorgaans in één van deze vier kerngroepen:

• Generalisten
• Specialisten in dataopslag
• Specialisten in programmeren en pipelines
• Specialisten in analytics

Elk van deze groepen (behalve de generalist) komt overeen met een specifieke set vaardigheden en tools die je moet beheersen om je werk effectief te doen. Weten in welke groep je wilt werken kan helpen je leerinspanning te focussen. Laten we ze stuk voor stuk doornemen.

Generalisten

Data-engineergeneralisten zijn betrokken bij alle aspecten van dataverzameling, -opslag, -analyse en -verplaatsing. Ze werken meestal bij kleine bedrijven of bedrijven in de vroege stadia van analytics met kleine datateams.

De generalist is de lastigste rol in data-engineering, vooral voor beginners. Het kan jaren aan ervaring kosten om de vele verschillende tools te leren en te gebruiken die bedrijven vragen.

Specialisten in dataopslag

Data engineers die zich specialiseren in dataopslag zijn verantwoordelijk voor het opzetten en beheren van databases, datawarehouses en andere opslagplatforms (zowel in de cloud als on-premises). 

Voorbeelden van tools voor dataopslag zijn:

• Relationele en niet-relationele databases zoals SQL, NoSQL en PostgreSQL
• Datawarehouses zoals Redshift en Panoply
• Bigdatasystemen zoals Hadoop en Spark
• Cloudgebaseerde databases zoals AWS RDS en Microsoft Azure

Deze data engineers hebben een goed begrip nodig van datamodelleringstechnieken. Het gekozen dataopslagplatform moet geoptimaliseerd worden zodat het effectief werkt binnen de budgettaire beperkingen van het bedrijf. Zodra een database of datawarehouse is ontworpen en opgezet, moet die worden gevuld. Er moet ook een effectief ETL-systeem worden ontworpen om data vanuit mogelijk veel verschillende bronnen binnen te halen.

Specialisten in programmeren en pipelines

Data engineers die zich specialiseren in programmeren en pipelines zijn verantwoordelijk voor het creëren en beheren van de stroom en verplaatsing van data. Deze data engineers moeten met veel verschillende programmeertalen overweg kunnen en met diverse platforms integreren om datapipelines te bouwen, taken te automatiseren en scripts te schrijven. 

Dit zijn de meest gebruikte programmeertalen door data engineers:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Specialisten in analytics

Data engineers die zich specialiseren in analytics werken nauw samen met data scientists en andere analyticsprofessionals. Dat betekent dat ze de tools, technieken en frameworks moeten begrijpen die in dataprojecten worden gebruikt. 

Afhankelijk van het project moeten data engineers bekend zijn met veel gebieden van data science en analytics, zoals:

• Het kunnen opzetten en beheren van ETL-tools en -pipelines die deze projecten ondersteunen (zoals Stitch of Airflow)
• Kunnen werken met big data met tools zoals Hadoop, Spark en Kafka
• Kennis van BI-tools en wat die nodig hebben, zoals Power BI en Tableau
• Kennis van machinelearningbibliotheken, zoals TensorFlow, Spark en PyTorch

Vereisten voor data engineers

Er zijn meestal drie hoofdvereisten waarnaar wordt gekeken voor data-engineerrollen:

• Opleidingen
• Certificeringen
• Ervaring

De meeste data engineers hebben een bachelordiploma of enige achtergrond in informatica, engineering, wiskunde of een ander gerelateerd IT-vakgebied. De rol van data engineer vereist veel technische kennis, waardoor bedrijven meestal minimaal een bachelordiploma vragen. Hoewel het ook mogelijk is om zonder technische opleiding in data-engineering te komen, is dat een stuk lastiger en moet je meer doen om te bewijzen dat je hebt wat nodig is voor de baan. 

Certificeringen, zoals onze Data Engineer Certification, zijn goede aanvullingen op je cv die je kunnen helpen je te onderscheiden van de concurrentie. Ze bewijzen dat je een goed begrip hebt van enkele frameworks of tools die nodig zijn voor een baan in data-engineering.

Los van opleidingen en certificeringen is het vaak erg moeilijk om een instapfunctie in data-engineering te bemachtigen. Bedrijven vragen doorgaans om minimaal enkele jaren ervaring in een gerelateerd vakgebied of met de vereiste tools voordat ze een kandidaat overwegen. 

Dit betekent dat je mogelijk een andere datagerelateerde rol als opstap moet gebruiken om in data-engineering te komen. Het is gebruikelijk dat iemand bij een bedrijf wordt aangenomen als software engineer, business intelligence developer of data-analist en dan na een paar jaar ervaring overstapt naar een data-engineerrol.

Top 5 data-engineeringsvaardigheden

Data-engineering is een extreem breed en zich ontwikkelend vakgebied. Er zijn zoveel tools, frameworks en technologieën dat het bijna onmogelijk is om ze allemaal te kennen en te beheersen. De tools die je kiest om te leren kunnen afhangen van het bedrijf waar je op gesprek wilt of van de data-engineergroep waar je onder valt. 

Voor de meeste data-engineerrollen zijn er echter vijf cruciale gebieden die je moet ontwikkelen. Heb je een startpunt nodig, begin dan met deze essentiële data-engineeringsvaardigheden:

1. SQL-vaardigheden

SQL is niet zomaar een skill, maar een hoeksteen in het data-engineeringveld. Beheersing van SQL gaat verder dan basisqueries; het betekent begrijpen hoe je complexe datasets navigeert en manipuleert met verschillende SQL-dialecten, zoals NoSQL voor ongestructureerde data, PostgreSQL voor object-relationele databasesystemen en MySQL vanwege de flexibiliteit en betrouwbaarheid. Wie echt wil uitblinken in data-engineering, doet er goed aan deze varianten diepgaand te leren kennen.

Als je met SQL aan de slag wilt, bekijk dan ons SQL Fundamentals-traject, dat je een uitgebreide introductie geeft tot Structured Query Language. Je kunt ook onze handige SQL Basics-cheatsheet vinden, die de essentiële queries bevat die je moet kennen.

2. Datamodelleringstechnieken 

Effectieve datamodellering is fundamenteel in data-engineering en dient als het blauwdruk voor het bouwen van schaalbare en geoptimaliseerde databases en warehouses. Het omvat meer dan alleen het ontwerp; het gaat om inzicht in datarelaties, constraints en schaalbaarheid. Het beheersen van datamodelleringstechnieken is essentieel voor het uitvoeren van efficiënte datapipelines, die de ruggengraat vormen van data-engineeringprojecten, en maakt dit tot een onmisbare vaardigheid. 

Je kunt beginnen met datamodellering met tools zoals Power BI, en onze cursus Data Modeling in Power BI is de ideale manier om je kennis op te bouwen.  

3. Python-vaardigheden

Als het om programmeertalen gaat, wordt Python vaak gezien als een van de populairste. Je kunt er datapipelines, integraties en automatisering mee bouwen, en data opschonen en analyseren. Het is ook een van de meest veelzijdige talen en een van de beste keuzes om als eerste te leren.

Python is zo alomtegenwoordig dat veel data-engineeringtools de taal in hun back-end gebruiken en vaak integratie met data-engineeringtaken toestaan. Om te beginnen met Python leren, bekijk ons Data Engineer in Python-traject, waarmee je leert een effectieve data-architectuur te bouwen, dataverwerking te stroomlijnen en grootschalige datasystemen te onderhouden.

4. Hadoopvaardigheden voor big data

Werken met big data vereist een gespecialiseerd systeem, en Hadoop is een van de populairste. Het is een krachtig, schaalbaar en laagdrempelig hulpmiddel dat synoniem is geworden met big data. 

Organisaties en individuen produceren dagelijks enorme hoeveelheden data, en data engineers moeten deze big datasets vaak onderhouden, testen, analyseren en evalueren. Begin met big data via onze cursus Big Data Fundamentals with PySpark.

5. Vaardigheden met AWS-cloudservices

De AWS-cloudservice bestaat uit diensten zoals EC2, RDS en Redshift. Het gebruik van cloudgebaseerde services is door de jaren heen sterk toegenomen, en AWS is het populairste platform om mee te starten. 

Data engineers hebben cloudcomputingvaardigheden nodig, en je kunt de jouwe ontwikkelen met onze AWS Concepts cursus.

Wil je je eerste hands-on ervaring opdoen met cloud data warehouses, probeer dan ons Exploring London’s Travel Network Project. Dit biedt een mooie kans om direct in je browser te werken met AWS Redshift, Google BigQuery en Snowflake.  

Bonusvaardigheden voor data-engineering: soft skills

Naast technische slagkracht spelen soft skills een cruciale rol in een succesvolle carrière in data-engineering. Probleemoplossend vermogen, teamwork en effectieve communicatie met zowel technische als niet-technische doelgroepen zijn belangrijk. Deze vaardigheden stellen data engineers in staat niet alleen technisch uit te blinken, maar ook effectief samen te werken, te innoveren en projecten tot een goed einde te brengen. Ontwikkel ze naast je technische skills voor een afgerond professioneel profiel.

Tot slot

Data-engineering is een steeds belangrijker vakgebied in onze datagedreven wereld. Het belang blijkt uit de uiteenlopende rollen en verantwoordelijkheden van data engineers, van generalisten tot specialisten in opslag, programmeren, pipelines en analytics. Het vakgebied biedt een dynamisch en uitdagend carrièrepad, met de kans om voortdurend te leren en je aan te passen aan nieuwe technologieën en methodologieën.

Voor wie een carrière in data-engineering overweegt of zijn skills wil uitbreiden, is de reis zowel lonend als veeleisend. Kernvaardigheden zoals SQL, datamodellering en Python vormen de basis van de toolkit van een competente data engineer. Onthoud echter dat technische vaardigheden in balans moeten zijn met essentiële soft skills zoals probleemoplossing, teamwork en effectieve communicatie.

Als je een carrière als data engineer wilt nastreven, brengt onze Data Engineer Associate Certification je snel op snelheid met veel van de kernvaardigheden die je nodig hebt voor een baan. Je kunt ook ons Data Engineer with Python-carrièretraject volgen om gewilde skills op te doen om data efficiënt in te laden, schoon te maken, te beheren en pipelines te plannen en te monitoren.