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Mit dem zunehmenden Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen verschiedener Geschäftsbereiche können wir sehen, wie groß ML und KI die Welt um uns herum haben. Aber wenn man eine Pause macht und sowohl ML als auch KI doppelt tippt, merkt man, dass beide nur so gut sind wie die Daten, die wir ihnen einspeisen.
Ohne gute Daten? Müll rein, Müll raus!
Unternehmen sind sich dessen heute bewusst. Sie wissen, dass die Einstellung von Data Scientists allein ihr Datenproblem nicht löst. Sie benötigen ein spezialisiertes Team von Dateningenieuren, die zuverlässige Pipelines hochwertiger Daten aufbauen können, um automatisierte statistische Aufgaben mittels ML und KI auszuführen. Unternehmen verstehen, dass sie – um mit ML und KI ein hohes Wachstum zu erzielen, mit Hilfe spezialisierter Data Engineers eine solide Grundlage schaffen müssen.
Und dann gibt es auch Unternehmen, die auf einem Stapel Daten sitzen, die Diamanten und Gold wert sind. Aber diese Daten sind über verschiedene Orte verteilt. Diese Unternehmen verfügen sogar nicht über Datenverwaltung und strenge Datenzugriffskontrollen; was sie anfällig für Datendiebstahl durch Hacker macht.
Deshalb brauchen sie kompetente Data Engineers, um diese Daten zu optimieren und sie für den Rest der Organisation zugänglich und nützlich zu machen.
Da also immer mehr Unternehmen in die Cloud wechseln und datengetriebene Entscheidungen zur Norm werden, steigt die Nachfrage nach Data Engineers nur weiter. Unternehmen, die Dateningenieuren hohe Gehaltspakete zahlen, sind nichts anderes als ein einfaches Missverhältnis von Angebot und Nachfrage. Und natürlich sollten wir die Rolle der Pandemie nicht unterschätzen, die zu großer Resignation führte, was wiederum zu einem weiteren Personalmangel für die Data-Engineering-Positionen führte. Die heutigen Personalvermittler haben Schwierigkeiten, für spezialisierte Datenpositionen einzustellen.
Nach der Pandemie sind in den letzten Jahren viele Unternehmen online gegangen, was zu einem Anstieg der Arbeitsplätze im Cloud-Bereich geführt hat, einschließlich der Nachfrage nach qualifizierten Data Engineers.
Und Azure ist nach AWS der zweitgrößte Cloud-Service-Anbieter, weshalb es natürlich eine große Nachfrage nach Azure Data Engineers von Unternehmen gibt, die ihr Geschäft mit Azure betreiben.
Unternehmen suchen oft nach Spezialistenrollen im Bereich Data Engineering, auf deren Grundlage wir Data Engineers in zwei Typen unterteilen können:
Bevor wir über die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers sprechen, ist es wichtig, dass Sie die größte Anwendung von Daten – Data Analytics – verstehen. Datenanalyse ist der Prozess, die Daten zu analysieren, um verschiedene Geschäftsbereiche zu optimieren und so ein schnelleres Wachstum zu erzielen. Diese Zahnräder können verschiedene Formen annehmen, darunter Markttrends, Logistik usw. Der Grund, warum Unternehmen in Datenanalyse investieren, ist, dass sie Daten benötigen, um fundierte Entscheidungen in den verschiedenen Abteilungen ihres Unternehmens zu treffen. Manchmal wollen sie versteckte Erkenntnisse sammeln, Berichte erstellen, die Erwartungen der Kunden verstehen oder Markttrends verstehen.
Ein Azure-Dateningenieur erstellt die Datenpipeline und entwirft und führt anschließend das Management, die Überwachung, die Sicherheit und den Datenschutz der Daten mithilfe der Azure-Datentools-Suite gemäß den Anforderungen des Unternehmens aus. Sie sind dafür verantwortlich, die zugrunde liegenden Datentrends zu untersuchen und die notwendigen Algorithmen zu entwickeln, um die Daten für das Data-Scientist-Team nützlicher zu machen. Sie müssen Daten verwalten und organisieren und auch neue Trends oder Besonderheiten beobachten, die den Verkauf des Unternehmens beeinflussen werden.
Ihre Aufgabe ist es, die Daten zu beschaffen, zu organisieren und zu verwalten. Die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers drehen sich also um:
Viele Kandidaten, die neu in dieser Rolle sind, verwechseln oft die Rolle des Data Engineers und des Data Scientist. Die Aufgabe eines Data Engineers besteht darin, die Daten zu nutzen, und der Data Scientist arbeitet an der Verarbeitung davon. Der Data Engineer arbeitet also an der Quelle, während ein Data Scientist (und Data Analyst) Personen sind, die mit den Daten arbeiten, die ein Data Engineer nutzt. Jedes Unternehmen, das einen Data Scientist oder Data Analyst hat, benötigt ebenfalls ein Team von Data Engineers. Data Engineers beziehen Daten entsprechend den Anforderungen von Data Scientists. Sobald sie wissen, wie sie die Daten finden, ist es ihre Aufgabe, diese Daten in einem Format auf ihre Plattform zu bringen, das für Data Scientist und Data Analysten nützlich ist.
Allerdings stellen einige Unternehmen für allgemeine Data-Engineering-Positionen ein, bei denen sich ihre Arbeit oft mit der von Data Scientists und Data Analysten überschneidet. Wenn man also eine solche Rolle übernimmt, könnte man als Data Engineer erwarten, dass man auch die Rolle eines Data Scientists übernimmt.
Kandidaten, die die DP-203-Zertifizierung erwerben möchten, sollen Fachkenntnisse in der Integration, Transformation und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen geformten und ungeformten Systemen in ein Format besitzen, das für den Aufbau von Analyselösungen verwendet werden kann. Azure-Dateningenieure helfen Azure-Nutzern, die Daten durch Exploration zu verstehen, um sichere und konforme Datenpipelines mit Hilfe spezialisierter Data-Engineering-Methoden zu erstellen und zu verwalten.
Azure-Dateningenieure nutzen verschiedene Azure-Dienste, um verbesserte Datensätze für die Analyse zu speichern und zu liefern. Sie stellen außerdem sicher, dass Datensatzpipelines leistungsfähig, effizient, organisiert und zuverlässig sind, entsprechend den Anforderungen des Unternehmens und seinen einzigartigen Einschränkungen.
Um diese Prüfung bestehen zu können, muss ein Kandidat über ausreichende Beherrschung von Datenverarbeitungssprachen wie SQL, Python oder Scala verfügen und ein tiefes Verständnis für parallele Verarbeitung und Datenarchitekturmuster besitzen. Ein potenzieller Arbeitgeber könnte erwarten, dass Sie einige oder alle der folgenden Anforderungen erfüllen, um als qualifiziert für diese Position zu gelten:
Gut programmieren zu können ist nicht zwingend erforderlich, aber definitiv notwendig, wenn du es ernst meinst, deine Karriere auf die nächste Stufe zu heben und das gut verfügbare Gehalt zu verdienen. Du solltest Programmierkenntnisse haben, die gut genug sind, damit jeder den von dir geschriebenen Code verstehen und nutzen kann. Und das ist bei vielen Data Engineers nicht der Fall, die Schwierigkeiten haben, sich weiterzuentwickeln. Sie können ein paar Zeilen Code einfügen und Dinge kurzfristig zum Laufen bringen, aber nur sie können den Code verstehen und nutzen. Wenn Sie nur die von Ihnen codierten Dashboards nutzen können, wird Ihr Einfluss auf Ihre Organisation deutlich geringer sein, ebenso wie Ihre Fähigkeit, mit Ihrem Arbeitgeber ein höheres Gehaltspaket auszuhandeln.
Manche Unternehmen erwarten auch Fähigkeiten im Bereich KI und maschinelles Lernen von Data Engineern, aber wenn du gerade erst anfängst, musst du dir diese Fähigkeiten zumindest im ersten Job nicht beunruhigen. Konzentrieren Sie sich einfach darauf, Ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren, solide Data Warehousing, Datenpipelines mit Alerts zu entwickeln und den End-to-End-Lebenszyklus der Daten durchzugehen.
Der größte Fehler ist, neue Technologien auf einmal zu lernen, ohne vorher die Grundlagen zu lernen. Zum Beispiel, wenn du Python oder SQL nicht kennst oder nicht genug Zeit in das Verständnis von Datenmodellierung investiert hast – all die Zeit, die du für das Verständnis dieser neuen Tools für Python und SQL aufwendest, ist verschwendet und bringt dich nur bis zu einem gewissen Punkt. Und um fair zu sein, dass Ingenieure diesen Fehler machen – es ist durchaus verständlich, warum sie das tun. Es gibt so viel Hype um Data Engineering, dass es einen dazu verleitet, immer wieder neue Werkzeuge ins eigene Arsenal zu bringen, um Fortschritte zu machen.
Während diese Rolle von dir verlangt, analytisch und technisch zu sein, kannst du nicht weit kommen, wenn du nicht über die nötigen Soft Skills verfügst. Erstens musst du mit anderen zusammenarbeiten können, denn Data Engineers können nicht isoliert arbeiten. Ihre Arbeit erfordert, dass sie mit verschiedenen Abteilungen und Teams zusammenarbeiten, um Datenanforderungen zu planen und sicherzustellen, dass die Daten für diejenigen, die sie benötigen, wirklich nützlich sind. Zweitens kann es helfen, ein guter Geschichtenerzähler zu sein und gute Überzeugungsfähigkeiten zu besitzen, verschiedene Teile schneller zu bewegen, da man die Datenpipelines durch Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, Teams und Drittanbietern aufbaut.
Man muss die DP-203-Prüfung ablegen, um Microsoft Certified Azure Data Engineer zu werden. Manchmal erwerben Datenanalysten diese DP-203-Zertifizierung, weil sie ihr Profil von einem Einstiegsdatenanalysten zu einem Data Engineer aufwerten möchten.
Die DP-203-Prüfungszertifizierung misst Ihr Verständnis der folgenden Aspekte des Data Engineering:
In der Prüfung müssen Sie möglicherweise 40–60 Fragen beantworten, die beispielsweise in Multiple-Choice-Fragen in der richtigen Reihenfolge angeordnet sind, oder szenariobasierten Einzelantworten. Du hast 120 Minuten Zeit, die Prüfung zu beenden, und die Bestehensnoten liegen bei 700/1000.
Nein – dieses Zertifikat bestätigt nur deine Expertise im Data Engineering, garantiert dir aber keinen Job. Um den Job zu bekommen, musst du deinen Lebenslauf so vielen Arbeitgebern wie möglich vorlegen. Wenn du nach der DP-203-Zertifizierung wirklich den besten Job willst, solltest du lokale Veranstaltungen im Bereich Data Engineering besuchen und dich mit Leuten in sozialen Medien, besonders auf Twitter, vernetzen.
Wenn Sie Zeit und Disziplin für Selbststudium haben, bietet Microsoft ausgezeichnete Lernressourcen an, um die Prüfung zu bestehen, einschließlich eines klar festgelegten Lernwegs hier. Wenn Zeit jedoch eine Einschränkung ist, weil du zum Beispiel einen Vollzeitjob hast – du bist Datenanalyst und möchtest deine Qualifikationen verbessern, um Data Engineer zu werden –, dann ist Selbststudium mit einem parallelen Job vielleicht nicht die beste Strategie, um die DP-203-Prüfung zu bestehen. Obwohl diese Prüfung relativ leicht zu bestehen ist, wenn man vorbereitet ist, gibt es eine Menge, die man lernen muss. Und als jemand, der neu in der Rolle eines Data Engineers ist, fällt es Ihnen vielleicht schwer, überhaupt zu wissen, wo Sie anfangen sollen.
Daher bevorzugen Kandidaten, die bereits in diesem Bereich arbeiten, eine von Ausbildern geleitete Schulungen wie Readynez zu absolvieren, bei der sie nicht nur praktische Schulungen erhalten, sondern auch die notwendige Betreuung und Anleitung durch Branchenexperten erhalten, deren einzige Aufgabe es ist, ihnen beim Bestehen der Prüfung zu helfen. Ihr Kurspaket ist darauf ausgelegt, maximales Lernen und Bequemlichkeit zu bieten.
Wenn Sie Fragen zu diesem Artikel oder zur DP-203-Prüfung haben, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren.
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