データほど価値のあるものはありません。これは事実です。世界経済フォーラムによると、世界のグローバルデータの価値は 2017 年に 3 兆ドルを超え、過去 5 年間で着実に増加しています。
この場合、データ エンジニアは、入札データを収集、保存、分析するシステムの構築と設計において重要な役割を担う人物の 1 人です。入札データは、当然のことながら、あらゆる業界にとって重要です。
簡単に言えば、データ エンジニアリングとは、大規模なデータを収集、保存、分析するシステムを作成および維持するプロセスです。ご存知のように、データは、規模の大小を問わず、ほぼすべてのセクターに関連する重要なものです。
世界中の組織は膨大な量のデータを持っており、データ サイエンティストやアナリストが使用できるように適切な人材とテクノロジーが必要です。
データ エンジニアは、分析や運用のためにデータを準備する IT プロフェッショナルです。これらのソフトウェア エンジニアは、主にさまざまなソースからの情報を接続するデータ パイプラインの構築を担当しています。分析アプリケーション用にデータをマージ、クリーンアップ、構造化します。データのアクセス性を高め、組織のビッグ データ エコシステムを改善します。
エンジニアが処理するデータの量は、組織の規模によって異なります。会社が大きいほど、分析アーキテクチャは複雑になり、エンジニアが処理するデータも多くなります。
医療、小売、金融サービスなど、一部の業界では、データ集約型のニーズが高まっています。一方、データ エンジニアはデータ サイエンス チームと連携し、データの透明性を高めて、企業がより信頼性の高いビジネス上の意思決定を行えるようにします。
データ エンジニアは、データベースとそのアーキテクチャの基盤を構築します。さまざまな要件を評価し、適切なデータベース手法を適用して、堅牢なアーキテクチャを作成します。次に、データ エンジニアは実装プロセスを開始し、データベースをゼロから開発します。
データ エンジニアは、バグやパフォーマンスの問題を検出するために定期的なテストも実行します。データ エンジニアは、データベースを維持し、中断することなくスムーズに実行されるようにする責任があります。データベースに障害が発生すると、関連する IT インフラストラクチャに影響します。
データ エンジニアの専門知識は、パフォーマンスとスケーラビリティの問題を継続的にメンテナンスする必要がある大規模な処理システムを管理するために特に必要です。
データ エンジニアは、データ マイニング、モデリング、および生成に役立つデータセット手順を作成することで、データ サイエンス チームを支援することもできます。このように、データ エンジニアの役割はデータ品質の向上に不可欠です。
データ エンジニアの役割と責任:
データの信頼性を確保するために、SQOOP を使用して RDBMS から HDFS にデータをインポートします。
Python スクリプトを使用して、テスト、分析、プロット、およびレポートを自動化します。
Linux シェル スクリプトを使用して、ビルド プロセスとホスト間のファイル転送を自動化します。
手動テスト手順を自動化し、監査の効率を高めるために SAS プログラムを開発します。
Teradata データベース システムを使用して、倉庫管理と並列処理を管理します。
受注生産/在庫生産の設計と製造のために JobScope ERP システムを構成および管理しました。
SSAS データベース ドキュメントとデータ ウェアハウス データ ディクショナリ用の SSRS レポートを開発します。
Web ページに Java スクリプト、CSS、HTML を使用します。
Eclipse IDE を使用してコア Java アプリケーションをプログラムします。
Scala の DataFrame API を使用して、分散データを名前付き列に変換します。
SQOOP を使用して HDFS と RDBMS にデータをインポートおよびエクスポートします。
データ ウェアハウスから SSAS 多次元キューブを開発します。
OOZIE ジョブ フローを定義します。
SQOOP を使用してデータベースに接続します。
開発用の IDE として Eclipse を使用します。
やりがいのあるやりがいのあるキャリアを探している場合は、データ エンジニアリングを検討する必要があります。データ エンジニアとして、組織の成功に重要な役割を果たし、データ サイエンティスト、アナリスト、意思決定者がデータをよりアクセスしやすく、役立つものにします。
このキャリアで成功するには、プログラミングと問題解決のスキルを使用して、大量のデータを処理できるソリューションを作成します。
そして、データが世界中のあらゆる組織にとって生命線になりつつあることは間違いありません。インド国民として、インド政府がデジタル開発を促進するために Digital India プログラムを支援していることはご存知でしょう。
データは多くの業界で重要な役割を果たしているため、データを理解、管理、分析できる専門家の需要は高まるでしょう。
多くのデータ エンジニアは、コンピューター サイエンス、情報技術、または応用数学のバックグラウンドを持っています。大学や短大などの正式な学位は、この急速に変化する分野で複雑なタスクに対処するために必要な数学とデータのスキルを身に付けるのに役立ちます。
また、キャリアを向上させてより多くの収入を得るために、大学院の学位を取得することもできます。学位を取得すること以外にも、目標を達成するために検討できるものがいくつかあります。
データ エンジニアになるための最初のステップは、オンライン学位を取得することです。数学、コンピューター サイエンス、物理学、工学など、検討できる多くの学士号のオンライン学位があります。
学士課程のほかに、コンピュータサイエンスやコンピュータエンジニアリングなどの修士課程に入学することもできます。
コーディング: この役割では、コーディング言語に精通している必要があります。SQL、NoSQL、Python、Java、R、Scala などの一般的なプログラミング言語に精通している必要があります。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベース: データベースは、データ ストレージの最も一般的なソリューションの 1 つです。リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの両方と、それらの仕組みを知っておく必要があります。
ETL (抽出、変換、ロード) システム: ETL は、データベースやその他のソースから、データ ウェアハウスなどの単一のリポジトリにデータを移動します。一般的な ETL ツールには、Xplenty、Stitch、Alooma、Talend などがあります。
データ ストレージ: データ ストレージも重要なスキルです。データ エンジニアとして働く場合、一部の種類のデータは異なる方法で保存する必要があることを念頭に置く必要があります。組織のデータ ソリューションを設計する際には、データ レイクとデータ ウェアハウスのどちらを使用するべきかを知る必要があります。
自動化とスクリプト: 組織は膨大な情報を収集できるため、ビッグ データを扱うには自動化が重要です。データ エンジニアは、反復的なタスクを自動化するためのスクリプトを作成する必要があります。
データ分析とビジネス インテリジェンス システム: 運用システムのデータ フローを実装します。
機械学習: 現在、機械学習 (ML) は注目のスキルです。データ エンジニアになるには、チームのデータ サイエンティストのニーズを理解するために、このスキルを身に付けて基本概念をより深く理解する必要があります。
ビッグ データ ツール: データ エンジニアは通常のデータを扱うのではなく、ビッグ データを毎日管理します。ただし、Hadoop、MongoDB、Kafka などのツールやテクノロジーを活用します。
データ セキュリティ: データ エンジニアになるには、データ セキュリティも重要な章です。企業によっては、専任のデータ セキュリティ チームが存在する場合もありますが、データ エンジニアはデータを安全に管理および保管する必要もあります。
技術に詳しくない対象者に調査結果を提示する: データ エンジニアは、何を設計または修正しているのか、またそれが組織にとってなぜメリットになるのかを説明できなければなりません。
認定資格を取得する: 成功するデータ エンジニアになるための最も適切な方法の 1 つは、関連する認定プログラムを取得することです。次のセクションでは、最適なデータ エンジニア認定資格について説明します。
データ エンジニアとして他と一線を画したい場合は、データ エンジニア認定資格を取得できます。認定資格は、一般的に、ビッグ データを処理する適切なスキルと知識があることを認定します。
キャリア目標に最適な認定資格を選択できるように、最も需要の高いデータ エンジニア認定資格のリストをまとめました。
Google Professional Data Engineer 認定資格は、データ システムを作成、管理、保護、監視する能力を認定します。多肢選択式および複数選択式の質問で構成される 2 時間の試験に合格する必要があります。
Google Professional Data Engineer 認定試験には前提条件はありません。ただし、Google では、Google Cloud Platform ソリューションでの 1 年間の作業を含む、少なくとも 3 年間の業界経験があることを推奨しています。試験は、どこからでもオンラインで受験することも、英語または日本語のテスト センターで受験することもできます。
IBM Certified Solution Architect – Cloud Pak for Data v4.x 認定は、データと AI を含むハイブリッド クラウド ソリューションを設計、計画、構築するスキルを証明します。
データ ガバナンス、分析、データ サイエンス、機械学習、AI を含むソリューションの実装と運用化を主導およびガイドできます。6 つのセクションと 63 の多肢選択式の質問で構成される試験に合格する必要があります。
IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 認定は、データ ウェアハウス ソリューションを設計、計画、構築する能力を証明します。
データ ガバナンス、データ処理アプローチ、データ ストアと仮想化、リアルタイム処理ソリューションなどに関する実用的な知識が必要です。
認定された IBM 認定ソリューション アーキテクト – データ ウェアハウス V1 プロフェッショナル バッジを取得するには、7 つのセクションと 62 の多肢選択式質問を含む試験に合格する必要があります。
AWS 認定データ分析 – スペシャリティ認定は、AWS データ レイクと分析サービスに関する技術スキルと経験を示します。
この認定では、AWS データ分析サービスを識別し、それらがどのように連携するかを理解する能力がテストされます。この認定では、AWS データ分析サービスが収集、保存、処理、および視覚化データのライフサイクルにどのように適合するかを知る能力もテストされます。
AWS 認定データ分析 – スペシャリティ認定は、以前は AWS 認定ビッグ データ – スペシャリティと呼ばれていました。この認定は、試験に合格した日から 3 年間有効です。
Cloudera は、CCP および CCA 認定を、プラットフォームの熟練度をテストする新しい Cloudera Data Platform (CDP) Generalist 認定に置き換えました。
新しい試験では、管理者、開発者、データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト、システム アーキテクトなど、さまざまな役割のプラットフォームに関する一般的な知識が問われます。
Cloudera Data Platform Generalist 認定試験には 60 問あり、90 分で完了します。その他の専門認定には、CDP Administrator – Private Cloud Base、CDP Data Developer、CDP Data Analyst、CDP Administrator – Public Cloud などがあります。
DASCA 準ビッグ データ エンジニア認定は、最も人気のある認定の 1 つです。この認定は、Hadoop や Spark などの一般的なビッグ データ プラットフォームに関する知識と、プロプライエタリおよびオープン ソースの両方のさまざまな開発者ツール (HBase、Hive、Pig、HiveQL など) に関する知識を検証します。
この認定資格を取得するには、75 問のオンライン試験に合格する必要があります。学歴と職歴に基づいて、試験の資格を得るには 3 つの方法があります。
DASCA が提供するもう 1 つの最高の認定資格は、DASCA シニア ビッグ データ エンジニア認定です。
Data Science Council of America (DASCA) シニア ビッグ データ エンジニア認定は、スキルを向上させたい経験豊富な専門家向けに設計されています。
この認定資格を取得するには、候補者は 85 問の試験に合格する必要があります。学歴と職歴に基づいて、試験の資格を得るには 4 つの方法があります。
SAS 認定データ統合開発者認定プログラムは、SAS 9 環境でのデータ統合開発スキルを検証します。
SAS 認定データ統合開発者認定プログラムでは、SAS Business Analytics のプラットフォーム アーキテクチャの定義方法、ソース データとターゲット データのメタデータの作成方法、変換の操作方法などを学習します。この認定プログラムでは、SAS および Pearson Vue 認定試験に合格する必要があります。
データ エンジニアとしてのキャリアを始めるには、コンピューター サイエンスまたは関連分野の学士号と、プログラミング言語、データベース、ビッグ データ テクノロジーに関する基本的なスキルが必要です。データ エンジニアは、シニア データ エンジニアの監督下で、単純なデータ エンジニアリング プロジェクトに取り組みます。
データ エンジニアリングの経験と知識が増えると、ジュニア データ エンジニアになります。1 つ以上のプログラミング言語、データベース、ビッグ データ テクノロジーに習熟します。ジュニア データ エンジニアとして、より困難なプロジェクトに取り組み、データ ソリューションの設計と実装においてより自主性を持つようになります。
データ エンジニアとして数年間働いた後、シニア レベルに到達します。複数のプログラミング言語、データベース、ビッグ データ テクノロジーに関する専門知識を身に付けます。このポジションでは、プロジェクトとデータ エンジニアのチームを率いて、複雑なデータ ソリューションを作成します。
データ エンジニアリングでリーダーシップ スキルと豊富な経験が実証されている場合は、リード データ エンジニアになることができます。リード データ エンジニアとして、組織全体のデータ ソリューションの設計と実装を担当するエンジニア チームを監督します。
データ アーキテクトは、組織のビジネス目標をサポートするデータ アーキテクチャの設計と作成に重点を置く役割です。データ アーキテクトは、ビジネス ステークホルダーやエンジニアと緊密に連携して、データ ソリューションがスケーラブルで信頼性が高く、安全であることを保証します。
データ インフラストラクチャ マネージャーの役割に関しては、これらのマネージャーは、データベース、データ ウェアハウス、ビッグ データ テクノロジーなど、組織のデータ インフラストラクチャの管理に重点を置きます。データ エンジニアリング チームを管理し、他の IT 部門と協力して、データ ソリューションが他のシステムと統合されるようにします。
最高データ責任者は、データ エンジニアリングの上級管理職です。この役割では、組織のデータ戦略を管理し、データがビジネス目標をサポートするために効果的に使用されるようにします。また、データ エンジニアリング、データ分析、データ ガバナンスの機能を監督し、他の幹部と緊密に連携して、データが組織にとって戦略的な資産であることを確認します。
データ エンジニアリングは間違いなく人気の高いキャリア パスです。この分野では、現実世界の問題を解決し、データに基づいて適切なソリューションを構築するために、さまざまなスキルと献身が必要になります。
キャリアを向上させ、知識ベースを強化するには、データ エンジニア認定の取得を検討する必要があります。
このブログ投稿では、業界で取得できる最高のデータ エンジニア認定をいくつか厳選しました。
この記事で紹介したデータ エンジニアリング認定は、データ管理と分析に関する知識とスキルを検証し、他の追随を許さない存在になります。
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