Kurv
{{item.CourseTitle}}
Price: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Med den økende bruken av maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) i ulike bransjer på tvers av ulike avdelinger av virksomheten – kan vi se hvor stor innvirkning ML & AI gjør på verden rundt oss. Men hvis du tar en pause og dobbelttrykker på både ML og amp; AI, du vil vite at de begge bare er like gode som dataene vi mater inn i dem.
Uten gode data? Søppel inn, søppel ut!
Bedrifter i dag er klar over dette. De vet at det å ansette dataforskere alene ikke løser dataproblemet deres. De trenger et spesialistteam med dataingeniører som kan bygge pålitelige pipelines av høykvalitetsdata for å utføre automatiserte statistiske oppgaver ved å bruke ML & AI. Bedrifter forstår at - å oppnå høy vekst ved å bruke ML & AI, de må legge et solid grunnlag ved hjelp av spesialiserte dataingeniører om bord.
Og så er det også selskaper som sitter på en haug med data verdt diamanter og gull. Men disse dataene er spredt over forskjellige steder. Disse selskapene mangler til og med datastyring og stramme datatilgangskontroller; gjør dem utsatt for datatyveri av hackere.
Så, det er derfor de trenger dyktige dataingeniører for å strømlinjeforme disse dataene og gjøre dataene tilgjengelige og nyttige for resten av organisasjonen.
Dermed, ettersom flere virksomheter flytter til skyen og datadrevet beslutningstaking blir en norm, øker etterspørselen etter dataingeniører. Bedrifter som betaler høye lønnspakker til dataingeniører er ikke annet enn et enkelt misforhold mellom tilbud og etterspørsel. Og selvfølgelig, la oss ikke se bort fra rollen til pandemien som forårsaket stor resignasjon som igjen skapte mer mangel på arbeidskraft for dataingeniørrollene. Rekruttererne i dag har vanskelig for å ansette for spesialiserte dataroller.
Etter pandemien har mange virksomheter gått på nett de siste årene, noe som har ført til en økning i jobbene i skyområdet, inkludert etterspørselen etter kvalifiserte dataingeniører.
Og Azure er skytjenesteleverandør nummer 2 etter AWS, og dermed er det selvfølgelig stor etterspørsel etter Azure Data Engineers fra selskaper som driver sin virksomhet på Azure.
Bedrifter ser ofte etter spesialistroller innenfor rollen som dataingeniør, basert på dette kan vi dele dataingeniører inn i to typer:
Før vi snakker om rollene og ansvaret til en dataingeniør, er det viktig at du forstår den største anvendelsen av data – Data Analytics. Dataanalyse er prosessen med å analysere dataene for å optimalisere ulike tannhjul i virksomheten for å oppnå raskere vekst. Disse tannhjulene kan være i ulike former, inkludert markedstrender, logistikk osv. Grunnen til at selskaper investerer i dataanalyse er at de trenger data for å ta informerte beslutninger i de ulike avdelingene i virksomheten. Noen ganger ønsker de å samle skjult innsikt, generere rapporter, forstå kundenes forventninger eller forstå markedstrender.
En Azure-dataingeniør oppretter datapipeline og designer og utfører deretter administrasjon, overvåking, sikkerhet og personvern for data ved å bruke Azure-dataverktøypakken i henhold til bedriftens krav. De er ansvarlige for å undersøke de underliggende datatrendene og utvikle de nødvendige algoritmene for å gjøre dataene mer nyttige for dataforskerteamet. De må administrere og organisere data og også se på nye trender eller særheter som vil påvirke salget til virksomheten.
Deres jobb er å hente, organisere og administrere dataene. Så rollene og ansvaret til en dataingeniør dreier seg om:
Mange kandidater som er nye i denne rollen blir ofte forvirret mellom rollen som dataingeniør og dataforsker. Rollen til en dataingeniør er å benytte dataene og dataforskeren jobber med behandlingen av dem. Så dataingeniøren jobber ved kilden, mens en dataforsker (og dataanalytiker) er folk som jobber med dataene som er benyttet av en dataingeniør. Ethvert selskap som har en dataforsker eller dataanalytiker trenger også et team med dataingeniører. Dataingeniører henter data i henhold til kravene til dataforskere. Når de først vet hvordan de skal finne dataene, er det deres rolle å bringe disse dataene til plattformen deres i et format som er nyttig for dataforskeren og dataanalytikerne.
Når det er sagt - noen selskaper ansetter for generalistiske dataingeniørroller der deres arbeid ofte overlapper med arbeidet til dataforskere og dataanalytikere. Så når du tar på deg en rolle som dette, kan det forventes at du som dataingeniør også tar rollen som dataforsker.
Kandidater som ønsker å tjene DP-203-sertifisering forventes å ha fagkompetanse innen integrasjon, transformasjon og konsolidering av data fra ulike formede og uformede systemer til et format som kan brukes til å bygge analyseløsninger. Azure-dataingeniører hjelper Azure-brukere med å forstå dataene gjennom utforskning, med å bygge og administrere sikre og kompatible pipelines av data ved hjelp av spesialiserte datateknikkmetoder.
Azure-dataingeniører bruker forskjellige Azure-tjenester for å lagre og gi forbedrede datasett for analyse. De sørger også for at pipelines med datasett er høyytende, effektive, organiserte og pålitelige, i henhold til kravene til virksomheten og dens unike begrensninger.
For at en kandidat skal kunne klare denne eksamenen, må han ha en høyborg av databehandlingsspråk som SQL, Python eller Scala, og en dyp forståelse av parallell prosessering og dataarkitekturmønstre. En potensiell arbeidsgiver kan forvente at du oppfyller noen eller alle følgende krav for å bli sett på som kvalifisert for denne rollen:
Det er ikke obligatorisk å vite hvordan du koder «bra», men absolutt nødvendig hvis du seriøst ønsker å ta karrieren din til neste nivå og tjene den kjekke tilgjengelige lønnen. Du bør ha programmeringskunnskaper gode nok til at alle kan forstå og bruke koden skrevet av deg. Og det er ikke tilfelle med mange dataingeniører som sliter med å vokse. De er i stand til å slå noen linjer med kode og få ting til å fungere på kort sikt, men bare de er i stand til å forstå og bruke koden. Hvis bare du er i stand til å bruke dashbordene som er kodet av deg, vil din innvirkning på organisasjonen din være betydelig mindre, og det vil også være din evne til å forhandle en høyere lønnspakke med arbeidsgiveren din.
Noen bedrifter forventer også ferdigheter knyttet til AI og maskinlæring fra dataingeniører, men hvis du nettopp har begynt – trenger du ikke å bekymre deg for disse ferdighetene i det minste i din første jobb. Bare hold fokus på å forbedre programmeringsferdighetene dine, optimalisere arbeidsflyter, bygge solid datavarehus, datapipelines med varsler og generell tenkning gjennom livssyklusen til dataene fra ende til ende.
Den største feilen du kan gjøre er å prøve å lære nye teknologier på en gang, uten å lære det grunnleggende først. For eksempel, hvis du ikke kan Python eller SQL eller ikke har brukt nok tid på å forstå datamodellering - all tiden du bruker på å forstå disse nye verktøyene som fungerer på Python & SQL er bortkastet og tar deg bare så langt. Og for å være rettferdig overfor ingeniører som gjør denne feilen - det er ganske forståelig hvorfor de gjør det. Det er så mye hype rundt datateknikk at det lokker deg til å fortsette å legge til nye verktøy i arsenalet ditt i navnet til fremgang.
Selv om denne rollen krever at du er analytisk og teknisk, kan du ikke gå for langt hvis du ikke har de nødvendige myke ferdighetene. For det første må du være i stand til å samarbeide med andre fordi dataingeniører ikke kan jobbe isolert. Arbeidet deres krever at de samhandler med ulike avdelinger og team for å kunne kartlegge datakrav og sikre at data er til reell nytte for de som trenger det. For det andre kan det å være en god historieforteller og ha gode overtalelsesevner hjelpe deg med å flytte forskjellige deler raskere, ettersom du bygger datapipelines ved å samarbeide med forskjellige avdelinger, team og tredjeparter.
Du må tjene DP-203-eksamen for å bli en Microsoft-sertifisert Azure Data Engineer. Noen ganger får dataanalytikere denne DP-203-sertifiseringen fordi de ønsker å oppgradere profilen sin fra en dataanalytiker på inngangsnivå til en dataingeniør.
DP-203-eksamenssertifiseringen måler forståelsen din av følgende aspekter ved datateknikk:
I eksamenen må du kanskje svare på 40–60 spørsmål som kan være i formater som flervalgsspørsmål, ordnet i riktig rekkefølge, eller scenariobaserte enkeltsvarsspørsmål. Du vil ha 120 minutter på deg til å fullføre eksamen, og beståttkarakterene er 700/1000.
Nei – dette sertifikatet bekrefter bare ekspertisen din innen datateknikk, men det garanterer deg ikke en jobb. For å få jobben må du få CV-en din foran så mange arbeidsgivere du kan. Hvis du virkelig vil ha den beste jobben etter at du har oppnådd DP-203-sertifiseringen, bør du vurdere å gå til lokale arrangementer relatert til datateknikk og nettverksbygging med folk på sosiale medier, spesielt på Twitter.
Hvis du har tid og disiplin til selvlæring, tilbyr Microsoft utmerkede læringsressurser for å hjelpe deg med å klare eksamen, inkludert en tydelig læringsvei her. Men hvis tid er en begrensning fordi du for eksempel har en fulltidsjobb - du er en dataanalytiker som ønsker å oppgradere legitimasjonen din for å bli dataingeniør - så er kanskje ikke selvlæring med en parallell jobb den beste strategien for å fjerne DP-203-eksamenen. Selv om denne eksamenen er relativt enkel å ta hvis du er forberedt, er det mye du trenger å lære. Og som en som er ny i rollen som dataingeniør, kan det hende du synes det er vanskelig å vite hvor du skal begynne.
Kandidater som allerede jobber i feltet foretrekker derfor å ta instruktørledet opplæring som Readynez hvor de ikke bare kan få praktisk opplæring, men også nødvendig veiledning og veiledning fra bransjeeksperter hvis eneste jobb er å hjelpe dem med å klare eksamen. Kurspakken din er utformet for å gi maksimal læring og bekvemmelighet.
Hvis du har spørsmål knyttet til denne artikkelen eller DP-203-eksamenen, ikke nøl med å ta kontakt .
Få ubegrenset tilgang til ALLE LIVE instruktørledede Microsoft kurs du ønsker - alt for prisen av mindre enn ett kurs.