Varukorg
{{item.CourseTitle}}
Pris: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Med den ökande användningen av maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) i olika branscher inom olika avdelningar av verksamheten - kan vi se hur stor inverkan ML & AI gör på världen omkring oss. Men om du tar en paus och dubbelklickar på både ML & AI, du kommer att veta att de båda bara är lika bra som den data vi matar in i dem.
Utan bra data? Skräp in, skräp ut!
Företag idag är medvetna om detta. De vet att enbart anställning av datavetare inte löser deras dataproblem. De behöver ett specialistteam av dataingenjörer som kan bygga tillförlitliga pipelines av högkvalitativ data för att utföra automatiserade statistiska uppgifter med ML & AI. Företag förstår att - att uppnå hög tillväxt med ML & AI, de måste lägga en solid grund med hjälp av specialiserade dataingenjörer ombord.
Och så finns det också företag som sitter på en hög med data värda diamanter och guld. Men dessa data är utspridda på olika platser. Dessa företag saknar till och med datastyrning och strikta dataåtkomstkontroller; vilket gör dem utsatta för datastöld av hackare.
Så det är därför de behöver kompetenta dataingenjörer för att effektivisera denna data och göra data tillgänglig och användbar för resten av organisationen.
Således, när fler företag flyttar till molnet och datadrivet beslutsfattande blir en norm, ökar efterfrågan på dataingenjörer bara. Företag som betalar höga lönepaket till dataingenjörer är inget annat än en enkel obalans mellan utbud och efterfrågan. Och naturligtvis, låt oss inte bortse från pandemins roll som orsakade stor resignation som i sin tur skapade mer brist på arbetskraft för datateknikrollerna. Rekryterarna idag har svårt att anställa för specialiserade dataroller.
Efter pandemin har många företag gått online under de senaste åren, vilket har orsakat en ökning av jobben i molnet, inklusive efterfrågan på kvalificerade dataingenjörer.
Och Azure är den andra leverantören av molntjänster efter AWS och därför finns det naturligtvis stor efterfrågan på Azure Data Engineers från företag som driver sin verksamhet på Azure.
Företag letar ofta efter specialistroller inom rollen som datatekniker, baserat på vilka vi kan dela upp dataingenjörer i två typer:
Innan vi pratar om en dataingenjörs roller och ansvar är det viktigt att du förstår den största tillämpningen av data - Data Analytics. Dataanalys är processen att analysera data för att optimera olika kuggar i verksamheten för att uppnå snabbare tillväxt. Dessa kuggar kan vara i olika former, inklusive marknadstrender, logistik etc. Anledningen till att företag investerar i dataanalys är att de behöver data för att fatta välgrundade beslut inom de olika avdelningarna av sin verksamhet. Ibland vill de samla dolda insikter, generera rapporter, förstå kundernas förväntningar eller förstå marknadstrender.
En Azure-dataingenjör skapar datapipeline och designar och utför sedan hantering, övervakning, säkerhet och sekretess för data med hjälp av Azure-dataverktygssviten enligt företagets krav. De är ansvariga för att undersöka de underliggande datatrenderna och utveckla de nödvändiga algoritmerna för att göra data mer användbar för dataforskarteamet. De måste hantera och organisera data och även ta en titt på nya trender eller konstigheter som kommer att påverka verksamhetens försäljning.
Deras jobb är att hämta, organisera och hantera data. Så en dataingenjörs roller och ansvar kretsar kring:
Många kandidater som är nya i denna roll blir ofta förvirrade mellan rollen som dataingenjör och datavetare. En dataingenjörs roll är att använda data och dataforskaren arbetar med bearbetningen av den. Så dataingenjören arbetar vid källan, medan en datavetare (och dataanalytiker) är människor som arbetar med data som en dataingenjör använder. Alla företag som har en datavetare eller dataanalytiker behöver också ett team av dataingenjörer. Dataingenjörer hämtar data enligt kraven från datavetare. När de väl vet hur de ska hitta data är det deras roll att föra data till sin plattform i ett format som är användbart för datavetare och dataanalytiker.
Med det sagt - vissa företag anställer för generalistroller som datatekniker, där deras arbete ofta överlappar med datavetares och dataanalytikers arbete. Så när du tar på dig en roll som denna kan du som dataingenjör förväntas också ta rollen som datavetare.
Kandidater som vill tjäna DP-203-certifiering förväntas ha ämnesexpertis i integration, transformation och konsolidering av data från olika formade och oförformade system till ett format som kan användas för att bygga analyslösningar. Azures dataingenjörer hjälper Azure-användare att förstå data genom utforskning, att bygga och hantera säkra och kompatibla pipelines av data med hjälp av specialiserade datateknikmetoder.
Azures dataingenjörer använder olika Azure-tjänster för att spara och ge förbättrade datauppsättningar för analys. De ser också till att pipelines med datauppsättningar är högpresterande, effektiva, organiserade och pålitliga, enligt företagets krav och dess unika begränsningar.
För att en kandidat ska kunna klara det här provet måste han ha ett högborg av databehandlingsspråk som SQL, Python eller Scala och en djup förståelse för parallell bearbetning och dataarkitekturmönster. En potentiell arbetsgivare kan förvänta sig att du uppfyller några eller alla följande krav för att ses som kvalificerad för denna roll:
Att veta hur man kodar "bra" är inte obligatoriskt men definitivt nödvändigt om du menar allvar med att ta din karriär till nästa nivå och tjäna den vackra tillgängliga lönen. Du bör ha tillräckligt goda programmeringskunskaper för att vem som helst kan förstå och använda koden som du skrivit. Och det är inte fallet med många dataingenjörer som kämpar för att växa. De kan slå några rader kod och få saker att fungera på kort sikt, men bara de kan förstå och använda koden. Om bara du kan använda instrumentpanelerna som kodats av dig, kommer din påverkan på din organisation att bli betydligt mindre och det kommer också att vara din förmåga att förhandla fram ett högre lönepaket med din arbetsgivare.
Vissa företag förväntar sig också färdigheter relaterade till AI och maskininlärning från dataingenjörer, men om du precis har börjat - behöver du inte oroa dig för dessa färdigheter åtminstone i ditt första jobb. Fortsätt bara att fokusera på att förbättra dina programmeringsfärdigheter, optimera arbetsflöden, bygga solid datalager, datapipelines med varningar och övergripande tänkande genom datas livscykel från slut till ände.
Det största misstaget du kan göra är att försöka lära dig ny teknik på en gång, utan att lära dig grunderna först. Till exempel, om du inte kan Python eller SQL eller inte har lagt ner tillräckligt med tid på att förstå datamodellering - all tid du lägger på att förstå dessa nya verktyg som fungerar på Python & SQL är bortkastad och tar dig bara så långt. Och för att vara rättvis mot ingenjörer som gör detta misstag - det är ganska förståeligt varför de gör det. Det finns så mycket hype kring datateknik att det lockar dig att fortsätta lägga till nya verktyg till din arsenal i namnet av att göra framsteg.
Medan den här rollen kräver att du är analytisk och teknisk, kan du inte gå för långt om du inte har de nödvändiga mjuka färdigheterna. För det första måste du kunna samarbeta med andra eftersom dataingenjörer inte kan arbeta isolerat. Deras arbete kräver att de interagerar med olika avdelningar och team för att kunna kartlägga datakrav och säkerställa att data är till verklig användning för dem som behöver det. För det andra, att vara en bra berättare och ha goda övertalningsförmåga kan hjälpa dig att flytta olika bitar snabbare, eftersom du bygger datapipelines genom att samarbeta med olika avdelningar, team och tredje part.
Du måste tjäna DP-203-examen för att bli en Microsoft Certified Azure Data Engineer. Ibland får dataanalytiker denna DP-203-certifiering för att de vill uppgradera sin profil från en dataanalytiker på nybörjarnivå till en dataingenjör.
DP-203-examenscertifieringen mäter din förståelse för följande aspekter av datateknik:
I provet kan du behöva besvara 40–60 frågor som kan vara i format som flervalsfrågor, ordnade i rätt ordningsföljd, eller scenariobaserade ensvarsfrågor. Du kommer att ha 120 minuter på dig att avsluta provet och godkända betyg är 700/1000.
Nej – det här certifikatet bekräftar bara din expertis inom datateknik, men det garanterar inte dig ett jobb. För att få jobbet måste du få ditt CV inför så många arbetsgivare du kan. Om du verkligen vill ha det bästa jobbet efter att du har fått DP-203-certifieringen, överväg att gå på lokala evenemang relaterade till datateknik och nätverka med människor på sociala medier, särskilt på Twitter.
Om du har tid och disciplin för självinlärning erbjuder Microsoft utmärkta inlärningsresurser för att hjälpa dig klara provet, inklusive en tydligt fastställd inlärningsväg här. Men om tiden är en begränsning eftersom du till exempel har ett heltidsjobb - du är en dataanalytiker som vill uppgradera dina meriter för att bli dataingenjör - så är självlärande med ett parallellt jobb kanske inte den bästa strategin för att rensa DP-203-provet. Även om det här provet är relativt lätt att knäcka om du är förberedd, finns det massor du behöver lära dig. Och som någon som är ny i rollen som dataingenjör kan du ha svårt att ens veta var du ska börja.
Därför föredrar kandidater som redan arbetar inom området instruktörsledd utbildning som Readynez där de inte bara kan få praktisk utbildning, utan också nödvändig mentorskap och vägledning från branschexperter vars enda uppgift är att hjälpa dem klara provet. Ditt kurspaket är utformat för att ge maximal inlärning och bekvämlighet.
Om du har några frågor relaterade till den här artikeln eller DP-203-provet, tveka inte att kontakta oss .
Få obegränsad tillgång till ALLA LIVE instruktörsledda Microsoft kurser du vill ha - allt till priset av mindre än en kurs.