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:

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:

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.

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 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 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

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.

 

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.