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A engenharia de dados é um campo frequentemente subestimado, mas altamente lucrativo, que constitui a espinha dorsal da estudo de dados e do tirocínio de máquina. Embora muitos optem pela estudo de dados ou pelo tirocínio de máquina, são os engenheiros de dados que fornecem a infraestrutura e os dados essenciais necessários para estudo e treinamento de modelos. Com um salário médio de $ 150 milénio dólares por ano e potencial para lucrar até $ 500 milénio dólares.
Para debutar a trabalhar nesta espaço, é importante aprender ferramentas de orquestração de dados, gerenciamento de banco de dados, processamento em lote, ETL (Extrair, Transformar, Carregar), transformação de dados, visualização de dados e streaming de dados. Cada utensílio mencionada no blog é popular em sua categoria e usada por empresas de primeira traço.
1. Prefeito
Prefect é uma utensílio de orquestração de dados que permite aos engenheiros de dados automatizar e monitorar seu pipeline de dados. Ele fornece um quadro intuitivo e uma API Python simples, tornando mais fácil para qualquer pessoa produzir e executar fluxos de trabalho sem complicações. O Prefect permite que os usuários criem, programem e monitorem fluxos de trabalho com eficiência, tornando-o uma ótima opção para iniciantes. Ele também permite salvar resultados, implantar o fluxo de trabalho, automatizar o fluxo de trabalho e receber notificações sobre o status da realização.
2. PostgreSQL
PostgreSQL é um banco de dados relacional de código ingénuo seguro e de supino desempenho. Ele se concentra na integridade, segurança e desempenho dos dados, tornando-o uma supimpa escolha para iniciantes que precisam de uma solução robusta de banco de dados.
PostgreSQL é uma opção popular e às vezes a única para todas as tarefas relacionadas a dados. Você pode usá-lo porquê banco de dados vetorial, data warehouse e otimizá-lo para uso porquê cache.
3. Apache Faísca
Apache Spark é um mecanismo analítico unificado de código ingénuo projetado para processamento de dados em grande graduação. Ele suporta processamento na memória, o que acelera significativamente as tarefas de processamento de dados. O Apache Spark apresenta conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs), APIs avançadas para várias linguagens de programação, processamento de dados em vários nós em um cluster e integração perfeita com outras ferramentas. É altamente escalável e rápido, tornando-o ideal para processamento em lote em tarefas de engenharia de dados.
4. Cincotran
Fivetran é uma plataforma ETL (Extract, Transform, Load) automatizada baseada em nuvem que simplifica a integração de dados. Ele automatiza a extração de dados de várias fontes, a transformação e o carregamento em um data warehouse. A facilidade de uso e os recursos de automação do Fivetran o tornam uma supimpa utensílio para iniciantes que precisam configurar pipelines de dados confiáveis sem extensa mediação manual.
5. dbt (utensílio de construção de dados)
dbt é uma utensílio e estrutura de traço de comando de código ingénuo que capacita engenheiros de dados a transformar dados com eficiência em seus data warehouses usando SQL. Essa abordagem SQL-first torna o dbt particularmente alcançável para iniciantes, pois permite que os usuários escrevam consultas SQL modulares que são executadas na ordem correta. O dbt oferece suporte a todos os principais data warehouses, incluindo Redshift, BigQuery, Snowflake e PostgreSQL, tornando-o uma escolha versátil para vários ambientes de dados.
6. Quadro
Tableau é uma utensílio poderosa de business intelligence que permite aos usuários visualizar dados em sua organização. Ele fornece uma interface intuitiva de compelir e soltar para produzir Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! e painéis detalhados, tornando-o alcançável para iniciantes. A capacidade do Tableau de se conectar a diversas fontes de dados e suas poderosas ferramentas de visualização o tornam uma supimpa opção para averiguar e apresentar dados de maneira eficiente para partes interessadas não técnicas.
7. Apache Kafka
Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída de código ingénuo usada para edificar pipelines de dados em tempo real e aplicativos de streaming. Ele foi projetado para mourejar com fluxos de dados de supino rendimento e baixa latência, tornando-o ideal para processamento de dados em tempo real. O Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! robusto e a escalabilidade do Kafka o tornam uma utensílio valiosa para iniciantes interessados em engenharia de dados em tempo real.
Considerações Finais
Essas sete ferramentas fornecem uma base sólida para iniciantes em engenharia de dados, oferecendo uma combinação de orquestração de dados, transformação, armazenamento, visualização e recursos de processamento em tempo real. Ao dominar essas ferramentas, os iniciantes podem dar um passo para se tornarem engenheiros de dados profissionais e trabalhar com empresas que pagam mais, porquê Netflix e Amazon.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora produzir modelos de tirocínio de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na geração de teor e escrevendo blogs técnicos sobre tirocínio de máquina e tecnologias de ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é edificar um resultado de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.
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Crédito: Manancial Original
