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Knowledge Engineering ist ein oft unterschätzter, aber äußerst lukrativer Bereich, der das Rückgrat der Datenanalyse und des maschinellen Lernens bildet. Während sich viele für Datenanalyse oder maschinelles Lernen interessieren, sind es die Dateningenieure, die die wesentliche Infrastruktur und die Daten bereitstellen, die für die Analyse und das Modelltraining erforderlich sind. Mit einem durchschnittlichen Gehalt von 150.000 USD professional Jahr und dem Potenzial, bis zu 500.000 USD zu verdienen.
Um in diesem Bereich arbeiten zu können, ist es wichtig, Instruments für die Datenorchestrierung, Datenbankverwaltung, Stapelverarbeitung, ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datentransformation, Datenvisualisierung und Datenstreaming zu erlernen. Jedes im Weblog erwähnte Device ist in seiner Kategorie beliebt und wird von erstklassigen Unternehmen verwendet.
1. Präfekt
Prefect ist ein Datenorchestrierungstool, mit dem Dateningenieure ihre Datenpipeline automatisieren und überwachen können. Es bietet ein intuitives Dashboard und eine einfache Python-API, sodass jeder problemlos Arbeitsabläufe erstellen und ausführen kann. Mit Prefect können Benutzer Arbeitsabläufe effizient erstellen, planen und überwachen, was es zu einer großartigen Wahl für Anfänger macht. Außerdem können Sie Ergebnisse speichern, den Workflow bereitstellen, den Workflow automatisieren und Benachrichtigungen über den Laufstatus erhalten.
2. PostgreSQL
PostgreSQL ist eine sichere und leistungsstarke relationale Open-Supply-Datenbank. Der Schwerpunkt liegt auf Datenintegrität, Sicherheit und Leistung, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Einsteiger macht, die eine robuste Datenbanklösung benötigen.
PostgreSQL ist eine beliebte und manchmal einzige Wahl für alle datenbezogenen Aufgaben. Sie können es als Vektordatenbank und Knowledge Warehouse verwenden und für die Verwendung als Cache optimieren.
3. Apache Spark
Apache Spark ist eine einheitliche Open-Supply-Analyse-Engine, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Es unterstützt die In-Reminiscence-Verarbeitung, was die Datenverarbeitungsaufgaben erheblich beschleunigt. Apache Spark bietet Resilient Distributed Datasets (RDDs), umfangreiche APIs für verschiedene Programmiersprachen, Datenverarbeitung über mehrere Knoten in einem Cluster und nahtlose Integration mit anderen Instruments. Es ist hoch skalierbar und schnell und eignet sich daher very best für die Stapelverarbeitung bei datentechnischen Aufgaben.
4. Fivetran
Fivetran ist eine cloudbasierte automatisierte ETL-Plattform (Extract, Rework, Load), die die Datenintegration vereinfacht. Es automatisiert die Datenextraktion aus verschiedenen Quellen, die Transformation und das Laden in ein Knowledge Warehouse. Die Benutzerfreundlichkeit und Automatisierungsfähigkeiten von Fivetran machen es zu einem hervorragenden Werkzeug für Einsteiger, die zuverlässige Datenpipelines ohne umfangreiche manuelle Eingriffe einrichten müssen.
5. dbt (Knowledge Construct Device)
dbt ist ein Open-Supply-Befehlszeilentool und -Framework, das Dateningenieuren die effiziente Transformation von Daten in ihren Knowledge Warehouses mithilfe von SQL ermöglicht. Dieser SQL-First-Ansatz macht dbt besonders für Anfänger zugänglich, da er es Benutzern ermöglicht, modulare SQL-Abfragen zu schreiben, die in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. dbt unterstützt alle wichtigen Knowledge Warehouses, einschließlich Redshift, BigQuery, Snowflake und PostgreSQL, was es zu einer vielseitigen Wahl für verschiedene Datenumgebungen macht.
6. Tableau
Tableau ist ein leistungsstarkes Enterprise-Intelligence-Device, mit dem Benutzer Daten in ihrem Unternehmen visualisieren können. Es bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen detaillierter Berichte und Dashboards und macht es so auch für Anfänger zugänglich. Die Fähigkeit von Tableau, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen, und seine leistungsstarken Visualisierungstools machen es zu einer hervorragenden Wahl für die effektive Analyse und Präsentation von Daten für technisch nicht versierte Interessengruppen.
7. Apache Kafka
Apache Kafka ist eine verteilte Open-Supply-Streaming-Plattform, die zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen verwendet wird. Es ist für die Verarbeitung von Datenströmen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz konzipiert und eignet sich daher very best für die Datenverarbeitung in Echtzeit. Das robuste Ökosystem und die Skalierbarkeit von Kafka machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Einsteiger, die sich für Echtzeit-Datenentwicklung interessieren.
Letzte Gedanken
Diese sieben Instruments bieten eine solide Grundlage für Einsteiger in die Datentechnik und bieten eine Mischung aus Datenorchestrierung, -transformation, -speicherung, -visualisierung und Echtzeitverarbeitungsfunktionen. Durch die Beherrschung dieser Instruments können Anfänger einen Schritt in Richtung professioneller Dateningenieure machen und mit bestbezahlten Unternehmen wie Netflix und Amazon zusammenarbeiten.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.
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