Новая профессия - инженеры данных и почему она так востребована в России

В России хороших Data Engineers катастрофически не хватает. Свидетельство тому – большое количество незакрытых вакансий.

Многие уже понимают, насколько могут быть эффективны в различных областях анализ данных, нейросети и машинное обучение. Но анализ данных и машинное обучение строятся на использовании обширных объёмов качественных данных, без которых невозможны хорошие результаты. Получается, что теперь процесс сбора и предварительной обработки данных, который называется Data Engineering, многим компаниям и даже целым отраслям жизненно необходим.

Как сообщил корреспонденту Информационного агентства МАНГАЗЕЯ Евгения Матвеева – эксперт Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС – Data Engineering – это область в сфере информационных технологий, которая занимается сбором, обработкой, преобразованием и хранением данных с целью их последующего анализа. Специалисты по Data Engineering создают инфраструктуры, позволяющие обрабатывать большие объемы данных, поддерживают их работу, обеспечивают доступность информации.

Главные задачи Data Engineering:
• Сбор данных: извлечение информации из различных источников: баз данных, журналов событий и пр.

• Преобразование данных в формат, пригодный для анализа и хранения, включая фильтрацию, очистку, объединение и другие манипуляции.

• Загрузка данных: перенос обработанных данных в хранилище или базу, чтобы информация стала доступна аналитикам, исследователям и алгоритмам машинного обучения.

• Управление данными: работа с метаданными, контроль версий, обеспечение безопасности и управление жизненным циклом данных.

• Оптимизация производительности: оптимизация запросов, настройка баз данных и другие мероприятия для обеспечения эффективной обработки информации и доступа к ней.

• Инженерия данных играет ключевую роль в построении и поддержании Data Pipeline — системы передачи данных от их источника к месту хранения и анализа. На этом пути именно Data Engineering обеспечивает эффективную обработку и сортировку информации.

Чем различаются Data Engineer и Data Scientist? Основная разница тут заключается в том, что инженер данных строит инфраструктуру для работы, а Data Scientist анализирует информацию для принятия решений.

Data Engineer (инженер данных):

• Создает эффективную систему для передачи, обработки и хранения данных, чтобы они свободно текли от различных источников к месту хранения и анализа.
• Организует данные: структурирует их, сортирует, очищает и готовит для дальнейшего анализа, чтобы создать удобное и эффективное хранилище и помочь аналитикам и учёным.

• Обеспечивает доступность данных в нужное время и в нужной форме.

Data Scientist (учёный по данным):

• Похож на поисковика, поскольку исследует данные, ищет в них закономерности, выявляет тенденции и делает прогнозы. Его цель — извлечь ценные знания и информацию, чтобы помочь компаниям принимать верные решения.
• Работает с алгоритмами и статистикой, использует их для выделения скрытых закономерностей, создает модели, которые могут предсказывать будущее на основе уже полученной информации.
• Способен формулировать объяснения и интерпретировать данные.
В России не хватает хороших инженеров данных. В России инженеры данных работают в банках, ритейле, в области телекоммуникаций и электронной торговли (в онлайн-магазинах, электронных платежных системах и др.). Эти сферы – лидеры в области Data Science и активно внедряют в свою работу Data Engineering вот уже на протяжении восьми лет.

Онлайн-сервисы и электронная торговля развиваются гигантскими темпами, и в России им не хватает квалифицированных кадров. На сайтах поиска работы мы нашли более 13 000 вакансий инженеров данных, и эта цифра говорит сама за себя. Уровень зарплат инженеров данных составляет, в среднем, 150 тыс. рублей в месяц. Начинающие специалисты зарабатывают от 75 до 120 тыс. рублей в месяц, специалисты с опытом работы от 1 года до 3 лет – 130–190 тыс. рублей в месяц. Ну, а опытные профессионалы в крупных компаниях могут претендовать на 200 тыс. рублей в месяц и больше.

Профильных программ для обучения именно Data Engineering в России пока немного: вузы не могут удовлетворить растущие потребности рынка труда.