Möchten Sie einen Job als Dateningenieur bekommen? Lernen Sie SQL!

Sie möchten also Dateningenieur werden, wissen aber nicht, wie Sie dorthin kommen. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Fähigkeiten Sie für die verschiedenen Jobs im Bereich Datentechnik benötigen. Außerdem finden Sie einige Daten, die bestätigen, dass der Beruf des Dateningenieurs eine gute Berufswahl ist.

Data Engineering und verschiedene Arten von Jobs für Dateningenieure sind in den letzten Jahren sehr beliebt geworden. Und das aus gutem Grund: Neben Data Science ist Data Engineering einer der am schnellsten wachsenden Zweige der IT. Der Markt braucht einfach Experten, die mit Datenbanken umgehen können.

Wenn Sie bereit sind, SQL zu lernen und sich der Elitegruppe der Dateningenieure anzuschließen, empfehle ich Ihnen unseren Kurs zur Erstellung von Datenbankstrukturen. Dabei handelt es sich um eine Reihe von 5 fantastischen interaktiven SQL-Kursen, in denen Sie lernen, wie man Tabellen, Ansichten und Indizes in gängigen relationalen Datenbankmanagementsystemen wie MySQL, SQL Server, Oracle und PostgreSQL erstellt und verwaltet.

Aber vielleicht brauchen Sie mehr Gründe, um zu entscheiden, ob es sich lohnt, Dateningenieur zu werden. In diesem Fall lesen Sie bitte weiter. Zunächst einmal sollten Sie verstehen, was Data Engineering-Spezialisten tun.

Wer ist ein Dateningenieur?

Dateningenieure befassen sich mit der Entwicklung und Analyse von großen Datensammlungen, der Speicherung und der Infrastruktur. Diese Dinge sind in praktisch jeder Branche relevant. Unternehmen können nur dann große Datenmengen sammeln, wenn sie über die richtigen Mitarbeiter und Werkzeuge verfügen, um diese zu bereinigen und zu organisieren.

Kurz gesagt: Dateningenieure sind technisch versierte Fachleute, die als Brücke zwischen Software-/App-Entwicklern und traditionelleren Data-Science-Funktionen dienen. Sie bilden das Rückgrat eines jeden Unternehmens, indem sie bewährte Verfahren für die Sammlung, Archivierung, Analyse und Verwaltung von Daten einführen. Sie verwalten die Architektur, den Aufbau und die Wartung von Datenbankstrukturen und Datenverarbeitungssystemen.

Die Arbeit von Dateningenieuren macht Forschung, Modellierung und die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen einfacher, sicherer und effektiver. Weitere Informationen über Data Engineers finden Sie in unserem Artikel Wer ist ein Data Engineer?

Was tun Data Engineers?

Die allgemeinen Aufgaben von Data Engineers sind je nach Branche und Unternehmen sehr unterschiedlich. Dateningenieure mit einem breiten Kompetenzspektrum arbeiten in der Regel in kleineren Teams mit Data-Science-Spezialisten und Analysten.

Selbst in den am weitesten entwickelten und datengesteuerten Unternehmen, in denen jeder weiß, wie man Daten analysiert und verarbeitet, wird jemand benötigt, der das Ganze organisiert und sicherstellt, dass alles reibungslos funktioniert. Daher müssen Dateningenieure über gute Kenntnisse der Datenbanksprache verfügen, die in der Regel SQL ist.

Einige der größten Unternehmen der Welt stellen Dateningenieure ein, deren Hauptaufgabe es ist, Analysedatenbanken zu erstellen und zu füllen. Dabei handelt es sich in der Regel um große Datenbanken und Data Warehouses (die mehrere Datenbanken umfassen können).

Pipeline-Dateningenieure arbeiten in der Regel für größere oder mittlere Unternehmen. Die Verantwortung für die Dateninterpretation und -anwendung wird dann in der Regel mit den Datenwissenschaftlern geteilt. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was Data Engineers täglich tun, sehen Sie sich dieses YouTube-Video an:

Zweige der Datentechnik

Data Engineering ist ein breit gefächertes Feld mit vielen Unterbereichen, die zahlreiche Karrierewege ermöglichen. Vielleicht sind Sie ein analytischer Mensch und bevorzugen die analytische Seite der Datentechnik. Oder vielleicht bevorzugen Sie die Entwicklungs-/Kodierungsseite. In jedem Fall bietet das Feld der Datentechnik zahlreiche Möglichkeiten.

Wir unterteilen es in die folgenden Kategorien:

1. Analytischer Ingenieur

Ein Analytical Engineer verwendet Programmiersprachen (wie Java, R und Python), relationale Datenbankmanagementsysteme (DBMS) und SQL, um ein tieferes Verständnis der Daten zu erlangen und unterschiedliche Datenverarbeitungssysteme zu integrieren. Analytical Engineers suchen aktiv nach Möglichkeiten zur Verbesserung bestehender Prozesse und der Art und Weise, wie sie derzeit durchgeführt werden.

2. Datenbankverwalter

Datenbankadministratoren sammeln Daten und testen, erstellen und verwalten die Systeme, in denen sie gespeichert sind. Neben der Einrichtung der Datenstrukturen testen und optimieren sie diese Systeme, um einen reibungslosen und sicheren Betrieb zu gewährleisten. Datenbankingenieure sind für die Gewährleistung der Integrität und Sicherheit aller erfassten Daten zuständig.

3. Datenarchitekt/-entwickler

Die Entwicklung der Datenpipeline-Infrastruktur liegt in der Verantwortung von Datenarchitekten und -entwicklern, die die Systeme entwerfen, die von anderen Datenexperten im Unternehmen verwendet werden. Sie erstellen Verfahren für die Erfassung von Informationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich Anwendungen, der Cloud, Streaming und Social-Media-Plattformen.

Data Engineers vs. Data Scientists: Was ist der Unterschied?

Da es sich bei der Technik um eine wissenschaftliche Disziplin handelt und Ingenieure eine Untergruppe von Wissenschaftlern sind, ist es leicht, Dateningenieure und Datenwissenschaftler zu verwechseln. Die Rolle eines Datenwissenschaftlers unterscheidet sich jedoch erheblich von der eines Dateningenieurs.

Denken Sie daran, dass ein Dateningenieur für die Einrichtung der Infrastruktur zuständig ist, die für eine umfangreiche Datenanalyse erforderlich ist. Sie sind die Architekten, die die Infrastruktur schaffen, auf die sich Datenwissenschaftler verlassen. Data Scientists arbeiten oft direkt mit Kunden zusammen, während Data Engineers in der Regel im Hintergrund arbeiten.

Datenwissenschaftler befassen sich in erster Linie mit der Analyse und Interpretation der Daten. Sie müssen sich mit maschinellem Lernen und Datenanalyse auskennen, während Dateningenieure sich mit Datendesign und -architektur auskennen müssen. Wenn Sie sich gerade mit dem Gedanken getragen haben, Datenwissenschaftler zu werden, erfahren Sie hier, wie Sie es anstellen.

Der Dateningenieur ist wie der Konstrukteur eines Formel-1-Rennwagens, der Datenwissenschaftler ist wie ein professioneller Rennfahrer. Sie wenden unterschiedliche Methoden an, arbeiten aber letztlich zusammen, um die gleichen Ziele zu erreichen. Eine eingehendere Untersuchung der Unterscheidung finden Sie in unserem Artikel Data Analyst vs. Data Engineer: Ein umfassender Vergleich.

Karrieren im Bereich Data Engineering

Die Nachfrage nach Dateningenieuren wird so lange anhalten, wie Daten verarbeitet werden. Da "Daten das neue Gold"sind, gibt es keine Anzeichen für eine Verlangsamung des Datenaufkommens. Laut dem DICE 2020 Tech Job Report ist Data Engineering der am schnellsten wachsende technische Beruf im Jahr 2020. Außerdem verzeichnete er im Vergleich zum Vorjahr das stärkste Wachstum aller technischen Berufe.

Quelle: DICE Tech Job Report

Data Engineering wurde von LinkedIn auch als eine der heißesten Karrieren im Jahr 2022 bezeichnet. Und es wird erwartet, dass die Nachfrage nach dieser Position weiter steigen wird. Glassdoor schätzt das durchschnittliche Gehalt eines in den USA tätigen Dateningenieurs auf 111.431 $; Indeed nennt einen Durchschnitt von 118.897 $. Es ist leicht zu erkennen, warum dies eine so attraktive Position ist.

Quelle: Glassdoor

Sie wissen nicht, wo Sie mit Ihrer Jobsuche als Data Engineer beginnen sollen? Wir haben die 10 besten Websites gefunden , die Ihnen helfen, den perfekten SQL-Job zu finden, um Ihnen bei der Suche nach Ihrem Traumjob als Dateningenieur zu helfen.

Welche Fähigkeiten brauchen Sie, um Data Engineer zu werden?

Um skalierbare Data-Engineering-Lösungen zu entwickeln, benötigen Sie Computerkenntnisse und Problemlösungsfähigkeiten

SQL ist ein unverzichtbares Werkzeug im Werkzeugkasten eines Dateningenieurs. Unternehmen jeder Größe - von Tech-Giganten wie Apple bis hin zu kleinen Start-ups - verlangen von ihren Dateningenieuren SQL-Kenntnisse. Da Daten ständig in Bewegung sind, müssen Dateningenieure regelmäßig mit Datenbanken arbeiten.

Laut einer Marktanalyse von Top-Tech-Unternehmen wie Meta, Amazon und Google gehören zu den technischen Fähigkeiten, die für eine Tätigkeit als Dateningenieur erforderlich sind, SQL, Python und Java. Die drei wichtigsten Soft Skills sind Kommunikation, Management und die Bereitschaft, ständig zu lernen.

Die Beherrschung der SQL-Grundlagen ist eine Voraussetzung für den Beruf des Data Engineers; die gute Nachricht ist, dass dies nicht so schwierig ist, wie Sie vielleicht denken. Unser Artikel Ist es schwierig, SQL zu lernen? erklärt, warum. Wenn SQL für Sie neu ist, können Sie Ihr Lernabenteuer mit einem unserer interaktiven Online-Kurse beginnen:

• Anfänger ohne Programmier- oder IT-Erfahrung sollten unseren Kurs besuchen. SQL für Anfänger
• Fortgeschrittene Anwender, die ihre SQL-Kenntnisse auffrischen oder vertiefen wollen, können unseren Kurs besuchen SQL-Praxis
• Erfahrene IT-Profis, die ihre SQL-Kenntnisse erweitern möchten, sollten sich unseren Kurs Fortgeschrittenes SQL

Unser Artikel Die besten Bücher für Dateningenieure hilft Ihnen außerdem bei der Auswahl von Lesestoff, der Sie bei Ihren Zielen unterstützt.

Der Weg zum Data Engineer

Da Data Engineering ein so breit gefächertes, multidisziplinäres Gebiet ist, bieten Universitäten keine Abschlüsse in diesem Bereich an. Dateningenieure haben in der Regel einen Hintergrund in Softwaretechnik, Mathematik oder Wirtschaft. Da es sich bei der Datentechnik um ein spezialisiertes Fachgebiet handelt, übertrumpfen Erfahrung und Fachwissen häufig die formale Schulung und Ausbildung.

Als ersten Schritt auf dem Weg zu einer Karriere in der Datentechnik sollten Sie die Grundlagen des Cloud-Computing, der Programmierung und der Datenbankarchitektur erlernen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel New Data Engineering Learning Path.

Mit einer Zertifizierung können Sie potenziellen Arbeitgebern zeigen, dass Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen. Das Lernen für die Prüfung, die für den Erwerb dieser Zertifizierung erforderlich ist, ist eine fantastische Möglichkeit, Ihr Wissen zu erweitern. Associate Big Data Architect, IBM Certified Data Architect und Google Cloud Professional Data Engineer sind allesamt mögliche Optionen.

Um sich wirklich von der Masse abzuheben, müssen Sie mit der Arbeit an Ihrem Portfolio beginnen; ein gutes Portfolio wird Ihre Fähigkeiten gegenüber Personalchefs und potenziellen Arbeitgebern demonstrieren. Data-Engineering-Projekte, die Sie im Unterricht oder in Ihrer Freizeit durchgeführt haben, können Sie auf einer persönlichen Portfolio-Webseite präsentieren.

Viele Dateningenieure beginnen in niedrigeren Positionen (z. B. als Business Intelligence-Analyst oder Datenbankadministrator) und arbeiten sich dann nach oben. Wenn Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten wachsen, können Sie auch anspruchsvollere Aufgaben übernehmen.

Sind Sie bereit für den Start Ihrer Data-Engineering-Karriere?
Wie wir gesehen haben, ist Data Engineering ein unbestreitbar attraktiver Karriereweg. Das Erlernen wichtiger Fähigkeiten wie SQL und die Entwicklung Ihres Portfolios bringen Sie auf die Überholspur zum Data Engineer. Warum also nicht noch heute mit dem Erlernen von SQL beginnen?

Was Sie tun müssen:

• Melden Sie sich für ein kostenloses Konto an oder loggen Sie sich ein, um LearnSQL.de
• Wählen Sie einen Kurs aus unserem Angebot. Bei allen Kursen sind die ersten Übungen kostenlos, damit Sie sehen können, ob Ihnen unsere Plattform und die Art und Weise, wie wir SQL unterrichten, gefällt.
• Beenden Sie Ihren Kurs und bauen Sie Ihr Wissen aus.
• Beginnen Sie mit der Suche nach einem neuen Job!

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