Big data engineer inhuren
Een big data engineer met een groot aantal complexe datasets. Aangezien onze wereld steeds meer afhankelijk wordt van deze databases, is hun rol cruciaal bij het beheren en verwerken van datasystemen en tools.
Big data engineers zijn personen die de big data infrastructuur en -tools van een bedrijf maken en beheren, en is iemand die weet hoe hij snel resultaten kan halen uit enorme hoeveelheden gegevens. Voor alle werkzaamheden gebruikt met vaak een virtual assistant.
De feitelijke definitie van deze rol varieert, en gaat vaak samen met de rol van datawetenschapper. Hier gaan we ervan uit dat het een rol is die gericht is op engineering, zonder dat statistiek en sterke machine learning vaardigheden vereist zijn.
De wereld van big data is het afgelopen decennium aanzienlijk gegroeid; daarom begonnen de vaardigheden specifieker te worden. Zoekt u een freelance big engineer? Contact ons dan.
Big data engineers zijn personen die de big data infrastructuur en -tools van een bedrijf maken en beheren, en is iemand die weet hoe hij snel resultaten kan halen uit enorme hoeveelheden gegevens. Voor alle werkzaamheden gebruikt met vaak een virtual assistant.
De feitelijke definitie van deze rol varieert, en gaat vaak samen met de rol van datawetenschapper. Hier gaan we ervan uit dat het een rol is die gericht is op engineering, zonder dat statistiek en sterke machine learning vaardigheden vereist zijn.
De wereld van big data is het afgelopen decennium aanzienlijk gegroeid; daarom begonnen de vaardigheden specifieker te worden. Zoekt u een freelance big engineer? Contact ons dan.
Wat doet een big date engineer?
Voordat we ingaan op wat big data engineering is, is het belangrijk om te begrijpen wat big data is. Big data is een verzameling complexe datasets, met name uit nieuwe bronnen.
Deze datasets zijn zo intens in hun volumes dat traditionele gegevensverwerkingssoftware het moeilijk vindt om ze te beheren. Big data wordt gedefinieerd door de drie V's van big data, namelijk variëteit, volume en snelheid.
Deze datasets zijn zo intens in hun volumes dat traditionele gegevensverwerkingssoftware het moeilijk vindt om ze te beheren. Big data wordt gedefinieerd door de drie V's van big data, namelijk variëteit, volume en snelheid.
- Volume: big data verwerkt grote hoeveelheden ongestructureerde data met een lage dichtheid. De gegevens kunnen van onbekende waarde zijn en kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, zoals sociale media, bedrijfssancties en informatie van sensoren en machines. Sommige organisaties hebben misschien terabytes aan gegevens, voor andere kan dit meerdere petabytes zijn.
- Velocity: het definieert de snelheid waarmee de gegevens van de bronnen worden ontvangen. Gewoonlijk worden de gegevens met de hoogste snelheid rechtstreeks naar het geheugen van de machine gestreamd in plaats van naar de schijf te worden geschreven. Sommige op internet gebaseerde slimme oplossingen kunnen echter in realtime werken en snelle evaluatie en actie uitvoeren.
- Variety: het houdt zich bezig met de verschillende beschikbare datatypes. Terwijl traditionele vormen van gegevens goed gestructureerd zijn en in een relationele database kunnen worden omgezet, komen big data meestal in nieuwe ongestructureerde vormen voor.
Big data engineer taken
Wat is een Big data engineer? Is de rol anders dan die van een Data Engineer? Het verschil tussen de twee rollen kan onduidelijk zijn. Hey verschil over de rol wordt nog groter als je er rekening mee houdt dat de benodigde vaardigheden nagenoeg gelijk zijn.
Taken big engineer
Vaardigheden big data engineer
Opleiding big data engineer
Salaris big data engineer
In wezen zijn de twee titels onderling uitwisselbaar en weerspiegelen ze vaak dezelfde reeks taken. Een data-engineer kan een big data engineer of big data architect worden genoemd.
Taken big engineer
- Verzamel en verwerk ruwe data op schaal.
- Ontwerp en ontwikkel datatoepassingen met behulp van geselecteerde tools en frameworks.
Vaardigheden big data engineer
- Kennis van dataprocessen.
- Kennis van databasearchitectuur en -ontwerp.
Opleiding big data engineer
- Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering of relevante cursussen en certificeringen.
Salaris big data engineer
- Junior: € 59564,52
- Gemiddeld: € 85210,35
- Top: € 130711,03
In wezen zijn de twee titels onderling uitwisselbaar en weerspiegelen ze vaak dezelfde reeks taken. Een data-engineer kan een big data engineer of big data architect worden genoemd.
Data engineering versus big data engineering
Over het algemeen haalt een data engineer gegevens uit verschillende bronnen, transformeert deze en laadt ze in een centrale opslagplaats, ook wel datawarehouse genoemd, waar ze worden opgeslagen, klaar om door het datawetenschappelijke team te worden gebruikt voor verdere analyse.
Dit proces, afgekort, wordt ETL genoemd, de basis van de pijplijninfrastructuur - hoe gegevens van databronnen naar een datawarehouse gaan.
Als het echter om big data gaat, kan een dergelijke infrastructuur het volume ervan niet faciliteren. Dit drijft het belangrijkste verschil tussen data engineering en big data engineering, namelijk: een datawarehouse wordt vaak vervangen door een datameer waar big data ingenieurs de volgorde van ETL bewerkingen wijzigen.
Het laden begint onmiddellijk na het filteren van gegevens, dus een datameer slaat gegevens op in het oorspronkelijke formaat in tegenstelling tot het magazijn waar gegevens al verwerkt en klaar voor gebruik zijn. Dat is erg handig als datawetenschappers nog geen beslissing hebben genomen over het verdere gebruik ervan.
Dus als ze eenmaal een beslissing hebben genomen, kunnen ze eenvoudig toegang krijgen tot een geselecteerd gegevensblok en deze op aanvraag verwerken.
Dit vergroot de mogelijkheden voor gegevensverwerking aanzienlijk. Datameren hebben een veel grotere opslagcapaciteit. Dus als ze veel onbewerkte gegevens opslaan, lopen ze het risico te muteren in gegevensmoerassen.
Om dat te voorkomen, moeten big data ingenieurs zorgvuldig passende maatregelen voor datakwaliteit en data governance toepassen. Geef bijvoorbeeld unieke identifiers en meta data tags aan elk data-element. Met zeer weinig beperkingen zijn datameren flexibel in het aanbrengen van wijzigingen in gegevens.
Nu we de reikwijdte van big data engineering hebben gedefinieerd, kunnen we de rol van een big data-engineer gaan bekijken. Achter de schermen blijven, wordt het belang van het werk van een big data-ingenieur soms onderschat.
Maar net als de mensen die wegen en bruggen bouwen, doen big data ingenieurs in de eerste plaats werk aan het ontwikkelen en onderhouden van big data infrastructuur. Advies nodig?
Dit proces, afgekort, wordt ETL genoemd, de basis van de pijplijninfrastructuur - hoe gegevens van databronnen naar een datawarehouse gaan.
Als het echter om big data gaat, kan een dergelijke infrastructuur het volume ervan niet faciliteren. Dit drijft het belangrijkste verschil tussen data engineering en big data engineering, namelijk: een datawarehouse wordt vaak vervangen door een datameer waar big data ingenieurs de volgorde van ETL bewerkingen wijzigen.
Het laden begint onmiddellijk na het filteren van gegevens, dus een datameer slaat gegevens op in het oorspronkelijke formaat in tegenstelling tot het magazijn waar gegevens al verwerkt en klaar voor gebruik zijn. Dat is erg handig als datawetenschappers nog geen beslissing hebben genomen over het verdere gebruik ervan.
Dus als ze eenmaal een beslissing hebben genomen, kunnen ze eenvoudig toegang krijgen tot een geselecteerd gegevensblok en deze op aanvraag verwerken.
Dit vergroot de mogelijkheden voor gegevensverwerking aanzienlijk. Datameren hebben een veel grotere opslagcapaciteit. Dus als ze veel onbewerkte gegevens opslaan, lopen ze het risico te muteren in gegevensmoerassen.
Om dat te voorkomen, moeten big data ingenieurs zorgvuldig passende maatregelen voor datakwaliteit en data governance toepassen. Geef bijvoorbeeld unieke identifiers en meta data tags aan elk data-element. Met zeer weinig beperkingen zijn datameren flexibel in het aanbrengen van wijzigingen in gegevens.
Nu we de reikwijdte van big data engineering hebben gedefinieerd, kunnen we de rol van een big data-engineer gaan bekijken. Achter de schermen blijven, wordt het belang van het werk van een big data-ingenieur soms onderschat.
Maar net als de mensen die wegen en bruggen bouwen, doen big data ingenieurs in de eerste plaats werk aan het ontwikkelen en onderhouden van big data infrastructuur. Advies nodig?
Inzicht in de basiskwalificatie van een big data engineer
Laten we eens kijken naar de basisvaardigheden van een data-engineer. De laatste tijd zijn de rollen van data ingenieurs steeds belangrijker geworden in organisaties die te maken hebben met een gegevensstroom, met gegevens die in meerdere indelingen in organisaties rondslingeren.
De rol van data engineer vereist sterke datawarehouse-vaardigheden met een grondige kennis van data extractie, transformatie, laadprocessen (ETL) en Data Pipeline-constructie.
Big data engineering is een specialisatie waarin professionals met big data werken en het vereist het ontwikkelen, onderhouden, testen en evalueren van big data oplossingen.
Big data-ingenieurs zijn getraind om real-time gegevensverwerking, offline gegevensverwerkingsmethoden en implementatie van grootschalige machine learning te begrijpen.
Omdat Big data engineering een veeleisende specialisatie is, is voldoende ervaring met software engineering een voorwaarde om het veld te betreden.
Bovendien zou bekendheid met codeer- en testpatronen, objectgeoriënteerde ontwerpen en ervaring met het werken op open source softwareplatforms studenten een extra voordeel opleveren. Het zou nog beter voor hen zijn om ook expertise te hebben in NoSQL en data ware housing.
Big Data-ingenieurs hebben de taak enorme big data reservoirs en zeer schaalbare en fouttolerante gedistribueerde systemen te bouwen, die enorme volumes of snel veranderende datastromen kunnen opslaan en verwerken.
Ze zijn ook verantwoordelijk voor het ontwikkelen, bouwen, testen en onderhouden van frameworks zoals grootschalige gegevensverwerkingssystemen en databases.
Zodra de gegevensstroom is bereikt uit deze pools met gefilterde informatie, kunnen gegevensingenieurs de vereiste gegevens uit hun analyse opnemen.
De rol van data engineer vereist sterke datawarehouse-vaardigheden met een grondige kennis van data extractie, transformatie, laadprocessen (ETL) en Data Pipeline-constructie.
Big data engineering is een specialisatie waarin professionals met big data werken en het vereist het ontwikkelen, onderhouden, testen en evalueren van big data oplossingen.
Big data-ingenieurs zijn getraind om real-time gegevensverwerking, offline gegevensverwerkingsmethoden en implementatie van grootschalige machine learning te begrijpen.
Omdat Big data engineering een veeleisende specialisatie is, is voldoende ervaring met software engineering een voorwaarde om het veld te betreden.
Bovendien zou bekendheid met codeer- en testpatronen, objectgeoriënteerde ontwerpen en ervaring met het werken op open source softwareplatforms studenten een extra voordeel opleveren. Het zou nog beter voor hen zijn om ook expertise te hebben in NoSQL en data ware housing.
Big Data-ingenieurs hebben de taak enorme big data reservoirs en zeer schaalbare en fouttolerante gedistribueerde systemen te bouwen, die enorme volumes of snel veranderende datastromen kunnen opslaan en verwerken.
Ze zijn ook verantwoordelijk voor het ontwikkelen, bouwen, testen en onderhouden van frameworks zoals grootschalige gegevensverwerkingssystemen en databases.
Zodra de gegevensstroom is bereikt uit deze pools met gefilterde informatie, kunnen gegevensingenieurs de vereiste gegevens uit hun analyse opnemen.
5 vaardigheden om aan de slag te gaan in big data ruimte
Om het meeste uit uw big data-engineeringcursus te halen, is het investeren in deze vijf vaardigheden de snelste manier om de carrière in deze ruimte een vliegende start te geven.
Een toenemend aantal ondernemingen is nu begonnen met het opnemen van big data in hun projecten, terwijl anderen al plannen hebben gemaakt om big data in hun toekomstige projecten op te nemen.
De sportindustrie heeft bijvoorbeeld een toenemende vraag naar big data-ingenieurs om statistieken van consumenten bij te houden, zoals gedrag op sociale media, koopgedrag van tickets, demografische gegevens, merkinteresses en psychografische profielen.
Naarmate organisaties specifieker worden over de gegevens die ze afleiden en verzamelen, worden big data-ingenieurs steeds meer gevraagd door recruiters.
- Apache Hadoop: het heeft de afgelopen jaren een enorme ontwikkeling doorgemaakt. De componenten zoals HDFS, Pig, MapReduce, HBase en Hive zijn momenteel erg in trek bij recruiters. Hoewel Hadoop nu bijna een decennium oud is, vertrouwen veel softwarebedrijven nog steeds sterk op zijn clusters vanwege het vermogen om perfect in kaart gebrachte resultaten te leveren.
- NoSQL: dit zijn databases zoals MongoDB en Couchbase vervangen nu in hoog tempo traditionele SQL-databases zoals Oracle, DB2 enz. Dit komt omdat NoSQL-databases beter zijn uitgerust om te voldoen aan big data-toegang en opslagbehoeften. Daarnaast vormt hun vermogen om gegevens te verwerken ook een aanvulling op de expertise van Hadoop. Zo erg zelfs dat big data-ingenieurs met expertise in NoSQL op de meeste plaatsen onmiddellijk gewild zijn.
- Cloudclusters opzetten: gezien de acute betrouwbaarheid die big data op netwerken plaatsen, wordt veel werk uitbesteed aan de cloud om gedoe te voorkomen. Om het grote volume aan big data te accommoderen, worden verschillende cloudclusters opgezet, afhankelijk van de vereisten van de organisatie. De elasticiteit die de cloud biedt, maakt het niet alleen ideaal voor big data-engineering, maar cloudclusters maken het voor ingenieurs ook gemakkelijker om grote hoeveelheden gegevens te verwerken om patronen te onderscheiden. Goed thuis zijn in het opzetten van cloudclusters kan enorme groeimogelijkheden bieden bij vooraanstaande multinationals.
- Machine learning: hoewel big data-engineering veel reikwijdte heeft, leveren machine learning en datamining een belangrijke bijdrage aan het vakgebied en zijn het enkele van de meest prominente componenten. Er is nog steeds een schaarste aan professionals die machine learning effectief kunnen gebruiken voor het uitvoeren van de prescriptieve en voorspellende analyse. Het ontwikkelen van expertise op deze gebieden kan big data-ingenieurs helpen bij het ontwikkelen van classificatie-, aanbevelings- en personalisatiesystemen. Er is veel vraag naar deze ingenieurs bij servicebedrijven zoals Netflix, Amazon, Spotify, enz.
- Apache Spark: naast het Hadoop framework is Apache Spark ook extreem populair in rollen met big data-analyse. Een sneller en eenvoudiger alternatief voor complexe frameworks zoals MapReduce, veel organisaties breiden hun activiteiten nu uit en zijn op zoek naar professionals met ervaring in Spark. Bovendien heeft de toename van de in-memory stack van Spark er ook voor gezorgd dat deze vaardigheid zeer gewild is bij headhunters van vooraanstaande adviesbureaus.
- Groeivooruitzichten: hoewel organisaties massa's ruwe gegevens genereren, zouden ze er nauwelijks iets aan hebben zonder de vaardigheden om deze te analyseren. Dit is waar big data-ingenieurs in beeld komen. Vanuit een carrièreperspectief lijdt het geen twijfel dat big data-ingenieurs een positieve groeicurve zullen hebben. Wat de markt betreft, zou de wereldwijde big data-markt tegen het einde van dit jaar een nettowaarde van $ 31 miljard hebben bereikt, waarmee een groei van 14% ten opzichte van het voorgaande jaar wordt gedocumenteerd. Er is een stijgende vraag naar big data-ingenieurs. Glassdoor heeft zelf alleen al in de VS ongeveer 107.730 vacatures voor big data-engineering vermeld.
- Arbeidsmarkt: een van de meest geprefereerde functies van onze tijd, big data-ingenieurs hebben een jaarlijkse salarisgroei van ongeveer 9%. Het gemiddelde startsalaris van een big data-ingenieur kan variëren van INR 6,00.000 tot INR 10,00.000. Volgens een onderzoek uitgevoerd door de Internal Revenue Service (IRS), maakt het hoogste salaris van big data-ingenieurs de top 5% van de best verdienende rollen. Volgens een onderzoek van Accenture is 83% van de ondernemingen in de wereld nu begonnen met het uitvoeren van big data-projecten om een concurrentievoordeel te behalen.
Een toenemend aantal ondernemingen is nu begonnen met het opnemen van big data in hun projecten, terwijl anderen al plannen hebben gemaakt om big data in hun toekomstige projecten op te nemen.
De sportindustrie heeft bijvoorbeeld een toenemende vraag naar big data-ingenieurs om statistieken van consumenten bij te houden, zoals gedrag op sociale media, koopgedrag van tickets, demografische gegevens, merkinteresses en psychografische profielen.
Naarmate organisaties specifieker worden over de gegevens die ze afleiden en verzamelen, worden big data-ingenieurs steeds meer gevraagd door recruiters.
Big data ingenieurs met grote vraag in toonaangevende bedrijven
Er is een cursus van elf maanden die studenten eerst kennis laat maken met de grondslagen van big data, en dan verdergaat met het leren van meer geavanceerde onderwerpen zoals ETL en batchverwerking, realtime gegevensverwerking, en uiteindelijk culminerend in big data analyse en hands-on. sluitstuk project.
Het programma zorgt voor praktische training in branche gerelateerde tools zoals Hadoop, Sqoop, Flume, Oozie, Kafka, Storm, Spark en anderen. De hele cursus wordt gegeven door experts uit de industrie en ongelooflijk getalenteerde docenten.
Big data is een opkomend veld dat zijn toepassing uitbreidt naar vrijwel elke branche. Om deze reden is er in bijna elk groot bedrijf een toenemende vraag naar ingenieurs die met big data kunnen werken.
Bedrijven als Cognizant, Deloitte, Accenture, Snapdeal, Flipkart, Amdocs, MuSigma huren big data professionals in tegen aantrekkelijke salarispakketten. Zie jij jezelf in de toekomst werken als big data engineer? Zo ja, waar wacht je dan nog op en kom bij ons!
Het programma zorgt voor praktische training in branche gerelateerde tools zoals Hadoop, Sqoop, Flume, Oozie, Kafka, Storm, Spark en anderen. De hele cursus wordt gegeven door experts uit de industrie en ongelooflijk getalenteerde docenten.
Big data is een opkomend veld dat zijn toepassing uitbreidt naar vrijwel elke branche. Om deze reden is er in bijna elk groot bedrijf een toenemende vraag naar ingenieurs die met big data kunnen werken.
Bedrijven als Cognizant, Deloitte, Accenture, Snapdeal, Flipkart, Amdocs, MuSigma huren big data professionals in tegen aantrekkelijke salarispakketten. Zie jij jezelf in de toekomst werken als big data engineer? Zo ja, waar wacht je dan nog op en kom bij ons!
Verantwoordelijkheden Big Data Angineer
- Het selecteren en integreren van alle Big Data-tools en frameworks die nodig zijn om de gevraagde mogelijkheden te bieden
- ETL-proces implementeren
- Het bewaken van de prestaties en het adviseren van noodzakelijke infrastructuurwijzigingen
- Definiëren van beleid voor het bewaren van gegevens
- ETL-proces implementeren
- Het bewaken van de prestaties en het adviseren van noodzakelijke infrastructuurwijzigingen
- Definiëren van beleid voor het bewaren van gegevens
Vaardigheden en kwalificaties
- Vakkundig begrip van gedistribueerde computerprincipes
- Beheer van Hadoop-cluster, met alle inbegrepen services
- Mogelijkheid om lopende problemen met het bedienen van het cluster op te lossen
- Vaardigheid met Hadoop v2, MapReduce, HDFS
- Ervaring met het bouwen van streamverwerkingssystemen, gebruikmakend van oplossingen zoals Storm of Spark-Streaming
- Goede kennis van tools voor het opvragen van Big Data, zoals Pig, Hive en Impala
- Ervaring met Spark
- Ervaring met integratie van data uit meerdere databronnen
- Ervaring met NoSQL-databases, zoals HBase, Cassandra, MongoDB
- Kennis van verschillende ETL-technieken en frameworks, zoals Flume
- Ervaring met verschillende berichtensystemen, zoals Kafka of RabbitMQ
- Ervaring met Big Data ML-toolkits, zoals Mahout, SparkML of H2O
- Goed begrip van Lambda Architecture, samen met de voor- en nadelen ervan
- Ervaring met Cloudera / MapR / Hortonworks
- Beheer van Hadoop-cluster, met alle inbegrepen services
- Mogelijkheid om lopende problemen met het bedienen van het cluster op te lossen
- Vaardigheid met Hadoop v2, MapReduce, HDFS
- Ervaring met het bouwen van streamverwerkingssystemen, gebruikmakend van oplossingen zoals Storm of Spark-Streaming
- Goede kennis van tools voor het opvragen van Big Data, zoals Pig, Hive en Impala
- Ervaring met Spark
- Ervaring met integratie van data uit meerdere databronnen
- Ervaring met NoSQL-databases, zoals HBase, Cassandra, MongoDB
- Kennis van verschillende ETL-technieken en frameworks, zoals Flume
- Ervaring met verschillende berichtensystemen, zoals Kafka of RabbitMQ
- Ervaring met Big Data ML-toolkits, zoals Mahout, SparkML of H2O
- Goed begrip van Lambda Architecture, samen met de voor- en nadelen ervan
- Ervaring met Cloudera / MapR / Hortonworks
Vacature big data engineer
Al uw big data engineer vacatures kunt u bij ons indienen. Wij zullen zorgen dat u de juiste specialist krijgt. Uiteraard tegen een scherp tarief en de juiste condities.
