15 onmisbare data engineering skills

Programmeervaardigheden

Data engineers zijn bedreven in programmeertalen en technologieën die gewoonlijk worden gebruikt voor het beheren, opslaan en analyseren van grote datasets. Enkele van de programmeervaardigheden die data engineers hebben zijn:

SQL

Structured Query Language (SQL) is een programmeertaal die wordt gebruikt voor het beheren en bevragen van gegevens die zijn opgeslagen in relationele databases. Data engineers kunnen SQL gebruiken om databases te creëren, te wijzigen en te bevragen om gegevens te extraheren en te verwerken voor analyse en rapportage.

Python

Python is een populaire programmeertaal voor algemeen gebruik die vaak wordt gebruikt voor gegevensanalyse en wetenschappelijke berekeningen. Data engineers kunnen Python gebruiken om scripts en programma’s te schrijven die grote datasets verwerken en analyseren, of om datapijplijnen en ETL-processen (extract, transform, load) te creëren.

Java

Java is een veel gebruikte programmeertaal die bekend staat om zijn vermogen om op elk platform te draaien. Data engineers kunnen Java gebruiken om toepassingen te ontwikkelen die gegevens verwerken en analyseren, of om schaalbare en betrouwbare datapijplijnen en -systemen te bouwen.

Scala

Scala is een programmeertaal die is ontworpen om beknopt en schaalbaar te zijn. Data engineers kunnen Scala gebruiken om programma’s te schrijven die grote hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, of om dataverwerkings- en analyse pipelines te maken die draaien op het Apache Spark framework.

Hadoop

Hadoop is een populair open-source framework voor het opslaan, verwerken en analyseren van grote datasets. Data engineers kunnen Hadoop gebruiken om gedistribueerde data processing pipelines te creëren, of om grootschalige data lakes en warehouses te bouwen en te onderhouden.

Naast deze programmeer vaardigheden kunnen data engineers ook expertise hebben in datamodellering, datawarehousing en cloud computing-technologieën. Zij kunnen efficiënte gegevensarchitecturen ontwerpen en implementeren, en werken met verschillende technologieën voor gegevensopslag en -verwerking om tegemoet te komen aan de behoeften van gegevensanalisten en andere gebruikers.

Kennis van concepten van datawarehousing en datamodellering

Datawarehousing en datamodellering zijn belangrijke concepten voor data engineers om te begrijpen. Datawarehousing verwijst naar het proces van het organiseren, opslaan en beheren van grote datasets op een manier die ze gemakkelijk toegankelijk en analyseerbaar maakt. Hierbij wordt meestal een centrale opslagplaats of “data warehouse” gecreëerd waar gegevens uit verschillende bronnen kunnen worden geïntegreerd, opgeschoond en getransformeerd voor analyse.

Gegevensmodellering daarentegen omvat het ontwerp en de implementatie van logische en fysieke gegevensmodellen die de structuur en de relaties van de gegevens in een data warehouse weergeven. Dit kan entiteiten, attributen en relaties omvatten, evenals regels en beperkingen die de gegevens regelen. Data engineers kunnen datamodelleringstechnieken gebruiken om efficiënte en schaalbare data-architecturen te ontwerpen, en om de behoeften van data-analisten en andere gebruikers te ondersteunen.

Samen spelen datawarehousing en datamodellering een cruciale rol bij het effectief beheren en analyseren van grote datasets door data-engineers. Door deze concepten te begrijpen, kunnen data engineers datasystemen ontwerpen en implementeren die efficiënt, schaalbaar en flexibel genoeg zijn om de veranderende behoeften van hun organisaties te ondersteunen.

Ervaring met big data-technologieën

 

Data-ingenieurs kunnen gebruikmaken van verschillende big data-technologieën voor het beheren, opslaan en analyseren van grote datasets. Enkele voorbeelden van deze technologieën zijn:

  • Hadoop: Hadoop is een populair open-source framework voor het opslaan, verwerken en analyseren van grote datasets. Het is ontworpen om schaalbaar en fouttolerant te zijn, en kan een grote verscheidenheid aan datatypes en -formaten aan.
  • Apache Spark: Apache Spark is een distributed computing framework dat vaak wordt gebruikt voor big data processing en analytics. Het staat bekend om zijn hoge prestaties en zijn vermogen om gegevens in bijna-realtime te verwerken.
  • NoSQL-databases: NoSQL-databases zijn gespecialiseerde databases die zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde of half gestructureerde gegevens op te slaan en te beheren. Ze worden vaak gebruikt voor big data-toepassingen die een grote schaalbaarheid en flexibiliteit vereisen.
  • Streamverwerking: Stream processing is een techniek voor het analyseren van grote datastromen in real time, terwijl ze worden gegenereerd. Data engineers kunnen stream processing tools en technologieën gebruiken om systemen te bouwen die data in near-real time kunnen verwerken en analyseren.
  • Data lakes: Een data lake is een grote opslagplaats van ruwe, ongestructureerde gegevens die kunnen worden gebruikt voor verschillende doeleinden, waaronder analyse, machine learning en data science. Data engineers kunnen data lakes gebruiken om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te beheren voor latere analyse en verwerking.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de big data-technologieën die data-engineers kunnen gebruiken in hun werk. Naast deze technologieën kunnen data-ingenieurs ook vertrouwd zijn met andere tools en technologieën die vaak worden gebruikt voor databeheer en -analyse, zoals tools voor datavisualisatie en tools voor data governance en -beveiliging.

Cloud computing-platforms en -diensten

Cloud computing-platforms en -diensten worden steeds vaker gebruikt door data-engineers om grote datasets op te slaan, te beheren en te verwerken. Enkele voorbeelden van cloud computing-platforms en -diensten die data-engineers kunnen gebruiken zijn:

Amazon Web Services (AWS)

AWS is een cloud computing-platform dat een breed scala aan diensten biedt voor het opslaan, verwerken en analyseren van gegevens. Data-ingenieurs kunnen AWS-diensten zoals Amazon S3, Amazon EMR en Amazon Redshift gebruiken om schaalbare en betrouwbare datapijplijnen en -systemen te bouwen.

Microsoft Azure

Azure is een cloud computing platform dat een reeks diensten biedt voor databeheer en analyse. Datatechnici kunnen Azure-diensten zoals Azure Synapse, Azure Databricks en Azure HDInsight gebruiken om big data-pijplijnen en -systemen te bouwen en te beheren.

Google Cloud Platform (GCP)

GCP is een cloud computing platform dat een verscheidenheid aan diensten biedt voor databeheer en analytics. Datatechnici kunnen GCP-diensten zoals Google BigQuery, Google Cloud Dataproc en Google Cloud Data Fusion gebruiken om datapijplijnen en -systemen in de cloud te bouwen en te beheren.

Apache Hadoop in de cloud

Apache Hadoop is een populair open-source framework voor big data processing en analytics. Datatechnici kunnen Hadoop in de cloud gebruiken om schaalbare en flexibele datapijplijnen en -systemen te bouwen die grote hoeveelheden gegevens aankunnen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de cloud computing-platforms en -diensten die data-engineers bij hun werk kunnen gebruiken. Door gebruik te maken van de kracht van de cloud kunnen data-engineers datasystemen bouwen en beheren die schaalbaar en betrouwbaar zijn en grote hoeveelheden gegevens aankunnen.

Problem solving skills

Data-ingenieurs moeten over sterke problem solving skills beschikken om efficiënte en effectieve datasystemen te kunnen ontwerpen en implementeren. Dit omvat het vermogen om complexe data-uitdagingen te identificeren en te analyseren, en om creatieve en praktische oplossingen voor die uitdagingen te ontwikkelen.

Enkele specifieke probleemoplossende vaardigheden die belangrijk zijn voor data engineers zijn:

  • Het vermogen om logisch en systematisch te denken, en om complexe problemen op te splitsen in kleinere, beter beheersbare delen.
  • Het vermogen om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren, en patronen, trends en inzichten te identificeren die de besluitvorming kunnen onderbouwen.
  • Het vermogen om hypothesen te ontwikkelen en te testen, en de doeltreffendheid van verschillende oplossingen te evalueren.
  • Het vermogen om complexe technische concepten en ideeën op een duidelijke en beknopte manier over te brengen aan niet-technische belanghebbenden.
  • Het vermogen om samen te werken met andere dataprofessionals en belanghebbenden, en bij te dragen aan de ontwikkeling van data gestuurde strategieën en initiatieven.

In het algemeen zijn sterke problem solving skills essentieel voor data engineers om effectieve en efficiënte datasystemen te kunnen ontwerpen en implementeren die de behoeften van hun organisaties ondersteunen.

Werken met verschillende dataformaten en -bronnen

Als data engineer is het belangrijk om te kunnen werken met verschillende dataformaten en -bronnen. Dit kunnen gestructureerde gegevens zijn die zijn opgeslagen in databases, ongestructureerde gegevens in bestanden of streams, en real-time gegevens van sensoren of andere bronnen.

Werken met deze verschillende soorten gegevens vereist vaak een grondige kennis van de specifieke gegevensformaten en hun kenmerken, alsook het vermogen om gespecialiseerde hulpmiddelen en technologieën te gebruiken om de gegevens te extraheren, te transformeren en in de juiste systemen te laden.

Data-ingenieurs moeten ook bekwaam zijn in het ontwerpen, bouwen, onderhouden en oplossen van problemen met de systemen die deze gegevens verwerken en opslaan, en ervoor zorgen dat ze efficiënt, schaalbaar en betrouwbaar zijn.

werken met verschillende data formaten en bronnen

Kennis van best practices op het gebied van data governance en beveiliging

Data governance en beveiliging zijn cruciale aspecten van de rol van een data engineer. Om de integriteit, vertrouwelijkheid en beschikbaarheid van data te waarborgen, moeten data engineers bekend zijn met best practices op deze gebieden. Enkele belangrijke aspecten van data governance en beveiliging zijn:

  • Het opstellen van duidelijk beleid en procedures voor het beheer van, de toegang tot en het gebruik van data.
  • Ervoor zorgen dat gegevens veilig worden opgeslagen, verwerkt en verzonden.
  • Gevoelige gegevens beschermen door middel van encryptie, toegangscontroles en andere beveiligingsmaatregelen
  • De toegang tot en het gebruik van gegevens monitoren om ongeoorloofde toegang of inbreuken op te sporen en te voorkomen
  • Regelmatig back-ups maken en gegevens testen om de beschikbaarheid ervan in geval van nood te garanderen
  • Voldoen aan relevante wet- en regelgeving inzake privacy en beveiliging van gegevens.

Door deze best practices te volgen, kunnen data engineers de gegevens waarmee zij werken helpen beschermen en ervoor zorgen dat deze op verantwoorde wijze en in overeenstemming met het beleid en de normen van de organisatie worden gebruikt.

Ervaring met ELT

Ervaring met gegevens ETL processen

ETL (extract, transform, load) is een algemeen proces dat door data-engineers wordt gebruikt om gegevens uit verschillende bronnen op te schonen, te transformeren en te laden in een bestemmingssysteem voor analyse of andere doeleinden. Ervaring met data-ETL is een waardevolle vaardigheid voor data-engineers, omdat het hen in staat stelt data uit verschillende bronnen te halen, deze te transformeren in een formaat dat geschikt is voor het doelsysteem, en deze op een efficiënte en betrouwbare manier in dat systeem te laden.

Kennis van datavisualisatie en rapportagetools

Tools voor datavisualisatie en -rapportage worden gebruikt om grafische weergaven van gegevens te maken die gemakkelijk kunnen worden begrepen door niet-technische gebruikers. Als data engineer is het nuttig om vertrouwd te zijn met deze tools, omdat ze je helpen de inzichten en bevindingen die voortvloeien uit de gegevens waarmee je werkt effectief te communiceren.

Enkele veelgebruikte tools voor datavisualisatie en -rapportage zijn Tableau, Power BI en QlikView. Met deze tools kunnen data-engineers een breed scala aan grafieken, diagrammen en andere visualisaties maken, en deze visualisaties eenvoudig delen en verspreiden met anderen.

Kennis van data visualisatie en reportage tools

Kennis van best practices en ontwerppatronen op het gebied van data engineering

Dit omvat kennis van de verschillende soorten data-architecturen en systemen die worden gebruikt om grote datasets op te slaan, te verwerken en te analyseren, evenals de specifieke tools en technologieën die vaak worden gebruikt bij data-engineering. Het houdt ook in dat je bekend bent met de gemeenschappelijke uitdagingen en problemen waarmee data-engineers worden geconfronteerd, en dat je weet hoe oplossingen voor deze problemen moeten worden ontworpen en geïmplementeerd. Dankzij deze kennis kunnen data-engineers de systemen waaraan zij werken effectief ontwerpen, bouwen, onderhouden en problemen oplossen, en hun prestaties voortdurend verbeteren en optimaliseren.

Hier volgen enkele voorbeelden van best practices en ontwerppatronen op het gebied van data engineering:

  • Data lakes: Een data lake is een gecentraliseerde opslagplaats voor de opslag van grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde gegevens. Data-engineers kunnen data lakes gebruiken om gegevens in hun oorspronkelijke formaat op te slaan, zodat ze later gemakkelijker toegankelijk en te analyseren zijn.
  • Data pipelines: Data pipelines worden gebruikt om de gegevensstroom van het ene systeem naar het andere te automatiseren. Data engineers kunnen data pipelines gebruiken om gegevens op een efficiënte en betrouwbare manier te verplaatsen van bronnen zoals databases, bestanden of streams naar bestemmingssystemen zoals data warehouses of data lakes.
  • Datamodellering: Datamodellering omvat het ontwerpen en implementeren van de logische en fysieke structuur van een database. Data engineers kunnen datamodelleringstechnieken gebruiken om ervoor te zorgen dat de gegevens waarmee ze werken op een consistente, efficiënte en schaalbare manier worden georganiseerd.
  • Partitioneren: Partitioneren is een techniek die wordt gebruikt om een grote dataset op te delen in kleinere, beter beheersbare stukken. Data engineers kunnen partitionering gebruiken om de prestaties en schaalbaarheid van hun systemen te verbeteren, doordat ze gegevens parallel kunnen verwerken en verdelen over meerdere servers of nodes.
  • Cloud-native architecturen: Cloud-native architecturen zijn ontworpen om te profiteren van de schaalbare, flexibele en kosteneffectieve aard van cloud computing-platforms. Datatechnici kunnen cloud-native architecturen gebruiken om datasystemen te bouwen die gemakkelijk naar behoefte kunnen worden opgeschaald of afgeschaald en die veerkrachtig en fouttolerant zijn.
Sterke communicatie en samenwerkingsvaardigheden

Sterke communicatie- en samenwerkingsvaardigheden

Data engineers werken vaak nauw samen met data-analisten, wetenschappers en andere belanghebbenden om hen te helpen gegevens effectief te openen, te analyseren en te gebruiken. Sterke communicatie- en samenwerkingsvaardigheden zijn daarom een belangrijk aspect van de rol van een data-engineer.

Data-ingenieurs moeten technische concepten en ideeën effectief kunnen overbrengen aan een niet-technisch publiek en nauw samenwerken met deze belanghebbenden om hun behoeften en eisen op het gebied van data te begrijpen. Zij moeten ook effectief kunnen samenwerken met andere leden van het datateam, waaronder data-analisten en wetenschappers, om ervoor te zorgen dat de systemen die zij bouwen in overeenstemming zijn met de doelstellingen van het team.

Met sterke communicatie- en samenwerkingsvaardigheden kunnen data-engineers de informatie- en kennisstroom binnen het datateam vergemakkelijken en ervoor zorgen dat iedereen aan dezelfde doelen werkt.

Vaardigheid in het gebruik van tools voor gegevensbeheer en -verwerking

Als data-ingenieur is het belangrijk om de tools en technologieën te beheersen die gewoonlijk worden gebruikt voor databeheer en -verwerking. Dit kunnen instrumenten zijn zoals SQL, Python en Hadoop, die gewoonlijk worden gebruikt om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, te transformeren en in een bestemmingssysteem te laden. Het kan ook gaan om gespecialiseerde tools en technologieën voor het werken met specifieke soorten gegevens, zoals NoSQL-databases voor het werken met ongestructureerde gegevens, of stream processing frameworks voor het werken met real-time gegevens. Als data-engineers deze tools beheersen, kunnen zij de gegevens waarmee zij werken effectiever beheren en verwerken, en oplossingen ontwikkelen die efficiënt, schaalbaar en betrouwbaar zijn.

* Hadoop is nog steeds een krachtig systeem, maar krijgt steeds meer concurrentie. In de toekomst zullen bedrijven waarschijnlijk een beroep doen op andere oplossingen, maar Hadoop zal in veel bedrijven natuurlijk nog wel even blijven bestaan.

 

SQL

SQL (Structured Query Language) is een veelgebruikte programmeertaal voor het bevragen en manipuleren van gegevens in relationele databases. Datatechnici kunnen SQL gebruiken om gegevens uit databanken te halen, om de gegevens op te schonen en te transformeren, en om ze in andere systemen te laden voor verdere analyse.

Python

Python is een populaire programmeertaal die vaak wordt gebruikt in data engineering en analytics. Datatechnici kunnen Python gebruiken om scripts te schrijven voor het automatiseren van gegevensverwerkingstaken, om aangepaste algoritmen voor gegevensverwerking te ontwikkelen of om te integreren met andere tools voor gegevensbeheer en -verwerking.

Hadoop

Hadoop is een open-source framework voor de gedistribueerde opslag en verwerking van grote datasets. Datatechnici kunnen Hadoop gebruiken om gegevens te verwerken en te analyseren die te groot of te complex zijn om door één enkele machine te worden verwerkt.

NoSQL-databases

NoSQL-databases zijn een type database dat is ontworpen voor het opslaan en bevragen van ongestructureerde gegevens. Datatechnici kunnen NoSQL-databases gebruiken om gegevens op te slaan die een complexe of dynamische structuur hebben, of die in realtime moeten worden opgevraagd en bijgewerkt.

Stream processing frameworks

Stream processing frameworks worden gebruikt voor het analyseren en verwerken van gegevens in real-time, zoals die worden gegenereerd door sensoren, apparaten of andere bronnen. Data engineers kunnen stream processing frameworks gebruiken om applicaties te bouwen die in real-time kunnen reageren op gebeurtenissen of veranderingen in data, en om grote hoeveelheden data snel en efficiënt te verwerken.

Apache Hive

Apache Hive is een datawarehousing- en SQL-achtige querytaal voor Hadoop. Data-ingenieurs kunnen Hive gebruiken om gegevens uit Hadoop te halen en er SQL-achtige query’s op uit te voeren, zonder complexe MapReduce-programma’s te hoeven schrijven.

Apache Pig

Apache Pig is een platform op hoog niveau voor het maken van MapReduce-programma’s. Data-ingenieurs kunnen Pig gebruiken om eenvoudige scripts op hoog niveau te schrijven die automatisch worden vertaald in MapReduce-programma’s, die vervolgens op Hadoop kunnen worden uitgevoerd om gegevens te verwerken en te analyseren.

Apache Flink

Apache Flink is een real-time stream processing framework. Data-ingenieurs kunnen Flink gebruiken om toepassingen te bouwen die datastromen in real-time kunnen verwerken, en om gegevens te analyseren en op te treden wanneer deze worden gegenereerd door sensoren, apparaten of andere bronnen.

DBT

DBT, of data build tool, is een open-source command-line programma dat helpt bij het ontwikkelen, testen en onderhouden van de data infrastructuur van een organisatie.

De tool biedt een uniforme en gestandaardiseerde aanpak voor datatransformatie en analyse, waardoor het voor data analisten en engineers gemakkelijker wordt om met data om te gaan.

Ervaring met datakwaliteitsborging en testen

Datakwaliteitsborging en testen zijn belangrijke aspecten van de rol van een data engineer. Aangezien data engineers werken met grote, complexe datasets, is het cruciaal om ervoor te zorgen dat de data nauwkeurig, volledig en consistent is. Om dit te doen, kunnen data-engineers een verscheidenheid aan technieken en hulpmiddelen gebruiken om datakwaliteitsborging en -testen uit te voeren. Dit kan inhouden dat de integriteit van de gegevens wordt geverifieerd door ze te vergelijken met bekende waarden of te controleren op ongeldige of ontbrekende waarden, dat de gegevens worden getest om ervoor te zorgen dat ze correct worden verwerkt door de systemen en algoritmen die de organisatie gebruikt, en dat de gegevens worden gecontroleerd om eventuele problemen op te sporen en op te lossen.

Door datakwaliteitsborging en -tests uit te voeren, kunnen data-engineers ervoor zorgen dat de gegevens waarmee zij werken van hoge kwaliteit zijn en kunnen worden vertrouwd door de mensen die ze gebruiken.

Ervaring met datakwaliteitswaarborging en testen

Kennis van agile ontwikkelingsmethoden en DevOps-praktijken

Als data engineer is het belangrijk om kennis te hebben van agile ontwikkelingsmethoden en DevOps-praktijken. Agile ontwikkeling is een reeks principes voor softwareontwikkeling die samenwerking, flexibiliteit en voortdurende iteratie benadrukt. DevOps is een reeks praktijken die softwareontwikkeling en -operaties combineert om de snelheid, kwaliteit en betrouwbaarheid van softwarereleases te verbeteren.

Enkele voorbeelden van agile ontwikkelingsmethoden zijn Scrum, Kanban en Lean. Bij deze methodologieën worden complexe projecten opgedeeld in kleinere, beheersbare stukken, en wordt er vervolgens iteratief aan gewerkt in korte tijdsbestekken, “sprints” genoemd. Hierdoor kunnen teams snel reageren op veranderingen en tijdig waarde leveren aan klanten.

Voorbeelden van DevOps-praktijken zijn continuous integration, continuous delivery en infrastructure as code. Continue integratie houdt in dat wijzigingen in de code meerdere keren per dag worden samengevoegd in een gedeelde repository, waarna de code automatisch wordt gebouwd en getest om ervoor te zorgen dat deze stabiel is.

Bij continuous delivery wordt het proces van het vrijgeven van software geautomatiseerd, zodat code snel en gemakkelijk naar de productie kan worden geduwd.

Infrastructure as code houdt in dat code wordt gebruikt om de uitrol, het schalen en het beheer van de infrastructuur te beheren en te automatiseren, in plaats van handmatige processen te gebruiken.

Deze praktijken helpen teams om de tijd en moeite die nodig zijn om software vrij te geven te verminderen, en de betrouwbaarheid en kwaliteit van de software te verbeteren.

Bekendheid met machine learning-concepten en -technologieën, en het vermogen om samen te werken met data scientists om voorspellende modellen te bouwen en in te zetten.

 

Als data engineer is het nuttig om enige bekendheid te hebben met machine learning-concepten en -technologieën. Data engineers werken vaak nauw samen met data scientists om hen te helpen voorspellende modellen te bouwen en te implementeren. Dit kan het opschonen en voorbereiden van gegevens voor gebruik in machine learning-algoritmen inhouden, het ontwerpen en implementeren van datapijplijnen om gegevens in machine learning-modellen in te voeren, en het implementeren van machine learning-modellen in productieomgevingen.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computeralgoritmen worden getraind om op basis van gegevens voorspellingen te doen of acties te ondernemen. Het is een krachtig hulpmiddel voor het analyseren van grote en complexe datasets, en kan worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen, van het voorspellen van aandelenkoersen tot het identificeren van objecten in afbeeldingen.

Om effectief samen te werken met data scientists moeten data engineers een basiskennis hebben van machine learning-concepten, zoals supervised en unsupervised learning, regressie en classificatie, en overfitting en regularisatie. Ze moeten ook vertrouwd zijn met gangbare technologieën voor machinaal leren, zoals Python-bibliotheken zoals TensorFlow en scikit-learn, en hulpmiddelen voor het bouwen en implementeren van modellen voor machinaal leren, zoals Jupyter-notebooks en Apache Spark.