Datenengineering befasst sich mit der Konstruktion von Systemen, die Daten sammeln, speichern, analysieren und in wertvolle Erkenntnisse umwandeln. Seine Relevanz erstreckt sich auf alle Branchen, in denen Daten jeglicher Art anfallen.
Dateningenieure bilden das Fundament dieser Branchen. Ohne ein tiefes Verständnis der verfügbaren Daten würden Organisationen und Analysten im Dunkeln tappen.
Doch wie wird man eigentlich Dateningenieur? Ist dies eine zukunftsträchtige Karriereoption? Welche Perspektiven bietet dieser Beruf?
Dieser Artikel soll Antworten auf diese Fragen liefern und zusätzlich einige Empfehlungen für Kurse geben, die den Einstieg in eine Karriere als Dateningenieur erleichtern können.
Wie wird man Dateningenieur?
Ein Dateningenieur benötigt ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die durch Erfahrung und entsprechende Zertifizierungen erworben werden. Um sich einen Vorteil zu verschaffen, ist die Beherrschung von Programmiersprachen wie Java, R, Scala, Python, SQL und NoSQL unerlässlich.
Zusätzlich sind Kenntnisse in Datenbanken, Datenspeicherung, Automatisierung/Scripting, maschinellem Lernen, Datensicherheit, Big Data und Cloud Computing von großer Bedeutung. Die spezifischen Anforderungen können je nach Position variieren, aber im Grunde genommen muss ein Dateningenieur über ein vielseitiges Wissen verfügen.
Es ist eher unwahrscheinlich, dass man direkt zu Beginn der Karriere als Dateningenieur tätig wird. Oft beginnt man als Softwareentwickler oder Analyst und arbeitet sich dann in eine Position als Dateningenieur hoch.
Ist Datenengineering eine aussichtsreiche Karriere?
Daten sind heutzutage ein immens wertvolles Gut, das sogar mit natürlichen Ressourcen wie Öl konkurrieren kann.
Unternehmen investieren enorme Summen in die Entwicklung von Technologien zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Daten. Dabei geht es nicht nur um persönliche Daten, sondern um alle Aspekte der Welt.
Die Menge der Daten wächst rasant.
Mit der steigenden Bedeutung und dem wachsenden Umfang von Daten steigt auch der Bedarf an qualifizierten Dateningenieuren.
Einem LinkedIn-Bericht aus dem Jahr 2021 zufolge gehörte Datenengineering zu den Top-Berufen auf dem Vormarsch. Es wird erwartet, dass dieser Sektor auch in Zukunft weiterhin an Bedeutung gewinnt.
Solange Daten existieren, wird es immer Bedarf an Systemen geben, um diese zu verarbeiten und nutzbar zu machen. Dies macht den Beruf des Dateningenieurs zu einer vielversprechenden Wahl.
Wie man den Karriereweg des Datenengineerings angehen kann
Datenengineering kann ein anspruchsvoller Karriereweg sein. Wo beginnt man am besten? Welche Kenntnisse sind unerlässlich?
Viele Dateningenieure entwickeln ihre Fähigkeiten quasi „on the job“. Sie beginnen oft als Data Scientists oder Analysten und spezialisieren sich dann im Laufe der Zeit auf das Datenengineering.
Hier sind einige Kernpunkte, die für den Einstieg in eine Karriere als Dateningenieur wichtig sind:
- Programmierkenntnisse sind ein Muss: Die Grundlagen von Python und R sind entscheidend, da diese beiden Sprachen in diesem Bereich von zentraler Bedeutung sind. Es ist jedoch von Vorteil, auch andere Sprachen zu erkunden.
- Datenbankkenntnisse: Da man mit Rohdaten arbeitet, sind Kenntnisse in SQL, der Optimierung von SQL-Abfragen und der Verwaltung von Datenbanksystemen (RDMS – Relational Database Management System) unerlässlich. Fundierte Kenntnisse sind hierbei entscheidend.
- Data Warehousing: Dieses Wissen erwirbt man oft im Job, aber es ist wichtig zu verstehen, wie Dateningenieure unstrukturierte Daten verwalten und für Geschäftsentscheidungen aufbereiten.
- Kenntnisse in Betriebssystemen: Erfahrung im Umgang mit UNIX-basierten Systemen, Linux-Systemen, Solaris und Windows-Systemen ist vorteilhaft.
- Maschinelles Lernen: Zumindest grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens für Datenmodellierung und -analyse sind hilfreich.
- Big-Data-Tools: Angesichts der großen Datenmengen ist es von Vorteil, mit Big-Data-Tools wie Apache Hadoop vertraut zu sein.
Es ist wichtig zu betonen, dass dies keine abschließende Liste der Anforderungen für jede einzelne Stelle ist. Sie dient lediglich dazu, einen Überblick über die wesentlichen Grundlagen zu geben, um in den Bereich des Datenengineerings einzusteigen.
Im Laufe der Karriere wird es wahrscheinlich notwendig sein, sich mit weiteren Tools und Programmiersprachen vertraut zu machen.
Neben den bisherigen Informationen folgen nun einige Kursvorschläge, die einen leichteren Einstieg in die Welt des Datenengineerings ermöglichen:
Data Engineering Essentials Hands-on (Udemy)
Udemy bietet ein breites Spektrum an Lernmaterialien, und das Datenengineering bildet hier keine Ausnahme. Der Kurs „Data Engineering Essentials“ ist ein kostenpflichtiger Kurs mit ausgezeichneten Bewertungen, der einen Einblick in die Verwendung wichtiger Sprachen wie SQL, Python und Spark gewährt.
Darüber hinaus wird besonderer Wert auf praktische Aufgaben und Übungen gelegt.
In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, wie man eine Entwicklungsumgebung einrichtet, um Data-Engineering-Anwendungen mit der Google Cloud Platform zu erstellen. Sie erwerben sowohl grundlegende Kenntnisse als auch relevante Fähigkeiten, um verschiedene Aufgaben zu bewältigen.
Wer sich nicht nur auf das Lesen, sondern vor allem auf praktische Übungen konzentrieren möchte, sollte diesen Kurs in Betracht ziehen.
Data-Engineering-Grundlagen für alle (edX)
Wer sich mit den grundlegenden Konzepten und allen Aspekten des Datenengineerings auseinandersetzen möchte, für den ist dieser Kurs ideal. „Data Engineering Basics for Everyone“ konzentriert sich auf die wesentlichen Grundlagen, die ein Anfänger benötigt. Hier findet man keine tiefergehenden Erklärungen oder praktische Übungen, sondern einen Überblick über die Basiskonzepte.
Dieser Kurs wird von IBM auf edX angeboten, einer renommierten Online-Plattform mit glaubwürdigen Zertifizierungen und hochwertigen Kursen. Es handelt sich um einen kostenlosen Kurs, bei dem optional eine Prämie für ein Zertifikat erworben werden kann.
Wer sich einen Überblick über die Grundlagen des Datenengineerings verschaffen möchte, sollte diesen Kurs ausprobieren. Man erhält ein Gefühl für die Komplexität des Feldes und kann beurteilen, ob ein tieferes Interesse an diesem Thema besteht.
Data Engineer Nanograduate (Udacity)
Ein Nanodegree-Programm von Udacity bietet einen tiefgehenden Einblick in ein bestimmtes Thema. Im Vergleich zu grundlegenden Kursen ist für ein Nanodegree-Studium ein gewisses Vorwissen erforderlich.
Mit dem „Become a Data Engineer“ Nanodegree sollte man in der Lage sein, von einer Einstiegsposition im Bereich Datenengineering zu einer anspruchsvolleren Position aufzusteigen. Das Programm wiederholt auch einige grundlegende Konzepte, aber es ist wichtig, die Voraussetzungen des Kurses zu prüfen.
Es ist zu beachten, dass ein Nanodegree deutlich teurer ist als andere Einzelkurse. Daher sollte man vor dem Kauf die Glaubwürdigkeit des Kurses überprüfen.
Data Engineering für alle (Datacamp)
„Data Engineering for Everyone“ ist ein kostenloser Kurs, der keine Programmierkenntnisse voraussetzt. Er bietet eine Einführung in die Grundlagen und zeigt, welche Aufgaben im Bereich des Datenengineerings anfallen.
Die Teilnehmer erhalten einen Einblick in die Aufgaben, die sie nach dem Erwerb der erforderlichen Kenntnisse im Bereich Datenengineering übernehmen können.
Der Kurs von Datacamp vermittelt Lerninhalte auf unterhaltsame Weise und belohnt das Abschließen von Kapiteln mit Punkten/XP. Es gibt auch die Möglichkeit, kostenpflichtige Kurse mit praktischen Programmiersitzungen zu wählen und Zugang zu verschiedenen Projekten zu erhalten, um die eigenen Fähigkeiten zu erweitern.
Moderne Big-Data-Analyse mit SQL-Spezialisierung (Coursera)
Der Big-Data-Analysekurs wird von Cloudera auf Coursera angeboten. Die Kursinhalte können kostenlos eingesehen werden. Für Zertifizierungen, Tests und Zugriff auf alle Ressourcen ist jedoch ein Coursera-Abonnement erforderlich oder man kann finanzielle Unterstützung beantragen.
Wer sich auf einen bestimmten Bereich des Datenengineerings konzentrieren möchte, sollte diesen Kurs in Betracht ziehen. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Nach diesem Kurs sollten die Teilnehmer ein gutes Verständnis von Big Data und SQL für die Datenanalyse haben. Auch mit Vorkenntnissen kann dieser Kurs die notwendigen Fähigkeiten zur Arbeit mit großen Datenmengen unter Verwendung von SQL verbessern.
Spezialisierung Data Engineering Foundations (Coursera)
Ein weiterer spannender Kurs auf Coursera konzentriert sich darauf, einen Einblick in die Grundlagen zu geben und gleichzeitig praktische Erfahrungen mit Programmierung und relationalen Datenbanken zu sammeln.
Wer mit den kostenlosen Kursen nicht zufrieden ist, um sein Grundlagenwissen im Bereich des Datenengineerings zu erweitern, sollte die „Data Engineering Foundations“-Spezialisierung von IBM in Betracht ziehen.
Es werden auch praktische Übungen angeboten, die zwar nicht übermäßig anspruchsvoll, aber dennoch nützlich sind.
Einführung in die Datentechnik
Der Kurs „Einführung in die Datentechnik“ ist ein guter Ausgangspunkt, egal ob man sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt oder seine Grundkenntnisse auffrischen möchte.
Sobald man die Grundlagen beherrscht, ist es leichter, die erforderlichen Ressourcen für fortgeschrittenere Kenntnisse zu finden. Daher gibt es in dieser Liste verschiedene Einführungskurse.
Werden Sie Data Engineer (LinkedIn)
Hierbei handelt es sich um einen Lernpfad, der im Lernportal von LinkedIn zu finden ist. Er umfasst eine Reihe von Kursen, die beim Erlernen von Datenengineering-Konzepten helfen. Der Lernpfad „Become a Data Engineer“ vermittelt Grundlagen, einen Überblick über NoSQL, Big Data, Echtzeitanwendungen, SQL-Tipps und mehr.
Man kann eine einmonatige Testversion von LinkedIn Premium wählen, um auf die Ressourcen zuzugreifen. Wenn die Testversion bereits aufgebraucht ist, muss LinkedIn Premium reaktiviert werden, um auf diese Kurse zugreifen zu können.
LinkedIn Learning bietet hochwertige Ressourcen für Anfänger und Fortgeschrittene. Außerdem ist es eine bequeme Möglichkeit, Zertifizierungen und Fähigkeiten schnell im eigenen LinkedIn-Profil hinzuzufügen.
Lernen Sie neue Konzepte kennen, um Ihre Karriere voranzutreiben
Durch die Vielzahl an Online-Kursen und verfügbaren Plattformen ist es heute einfacher denn je, neue Konzepte ohne großen Aufwand zu erlernen. Jeder Kurs hat seinen eigenen Schwerpunkt, sollte aber den Einstieg in den Bereich des Datenengineerings erleichtern.
Man kann mit kostenlosen Kursen beginnen und dann zu kostenpflichtigen Optionen übergehen, um die eigenen Fähigkeiten zu vertiefen. Die Kurse mit praktischen Übungen sollen die Teilnehmer auf die Aufgaben in ihrer beruflichen Rolle vorbereiten.
Datenengineering ist ein Bereich mit kontinuierlichem Wachstum und stetig neuen Möglichkeiten. Es ist daher lohnenswert, sich möglichst bald damit auseinanderzusetzen.
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