Какими технологиями должен владеть Data Engineer? | OTUS
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
Python Developer. Professional
-3%
Разработчик на Spring Framework
-5%
iOS Developer. Professional
-8%
Golang Developer. Professional
-6%
Базы данных
-12%
Agile Project Manager
-5%
Android Developer. Professional
-11%
Microservice Architecture
-5%
C++ Developer. Professional
-5%
Highload Architect
-6%
JavaScript Developer. Basic
-8%
Backend-разработчик на PHP
-9%
Разработчик IoT
-13%
PostgreSQL
-8%
Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Framework Laravel Cloud Solution Architecture Reverse-Engineering. Professional Архитектура и шаблоны проектирования Node.js Developer Интенсив «Оптимизация в Java» Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes iOS Developer. Basic Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах» Супер-интенсив "Tarantool"
Инфраструктура
DevOps практики и инструменты
-12%
Базы данных
-12%
Network engineer. Basic
-10%
Network engineer
-4%
Экcпресс-курс «ELK»
-10%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-6%
Administrator Linux.Basic
-10%
Экспресс-курс «CI/CD или Непрерывная поставка с Docker и Kubernetes»
-30%
Дизайн сетей ЦОД
-13%
PostgreSQL
-8%
Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Reverse-Engineering. Professional Внедрение и работа в DevSecOps Administrator Linux. Advanced Infrastructure as a code in Ansible Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes Экспресс-курс «IaC Ansible»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Какими технологиями должен владеть Data Engineer?

Data_Engineer_Deep_28.4-5020-e80c40.png

Как известно, Data Engineer является специалистом по загрузке, обработке и организации хранения больших данных. Давайте посмотрим, а с какими технологиями сегодня ассоциируется Big Data вообще? И какими навыками должен обладать человек, который решил стать дата-инженером.

Итак, в настоящее время при работе с большими данными используют широкий спектр технологий, которые можно условно разбить на три группы: 1) для сбора и хранения данных (БД, «облака»); 2) для анализа данных (проверка гипотез, A/B-тестирование и т. п.); 3) для визуального представления данных (графики, таблицы и т. д.).

Расскажем подробнее о некоторых наиболее важных технологиях.

1. Сбор и хранение данных:

Apache Hadoop. Этот фреймворк хорошо известен всем, кто работает с Big Data. И это неудивительно, ведь «слонёнок» Hadoop обеспечивает работу распределённых программ на кластерах, состоящих из сотен и даже тысяч узлов; — Apache Ranger. Данный фреймворк обеспечивает безопасность данных в Hadoop; — базы данных NoSQL. Это HBase, Apache Cassandra и прочие БД, рассчитанные на создание надёжных и высокомасштабируемых и хранилищ огромных массивов данных; — Data Lakes (так называемые «озёра данных»). Речь идёт о неструктурированных хранилищах для большого количества «сырых» данных, которые не подвергались каким-нибудь изменениям перед сохранением; — базы данных In-memory. Это БД, использующие в качестве основного хранилища оперативную память компьютера.

2. Анализ данных:

Apache Spark. Фреймворк, имеющий открытый исходный код. Используется для реализации распределённой обработки данных и входит в экосистему Hadoop; — Scikit-learn. Универсальная и бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для анализа данных, написанная на Python; — Elasticsearch. Популярный открытый поисковый движок, который часто используется в процессе работы с большими данными.

3. Визуализация данных:

Tableau. Система интерактивной аналитики, которая позволяет дата-инженеру быстро выполнять анализ больших массивов информации; — Google Chart. Многофункциональный набор инструментов, используемых для визуализации данных.

Освоить некоторые из вышеперечисленных инструментов, а также изучить многие другие, вы сможете на курсе «Data Engineer» в OTUS. Ждём вас на занятиях!

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться