Prevista de entrevista de engenharia de dados: Ultimate Guide and Catch Sheet
30 de Abril de 2025
FrankJackson
0
Navegando pelo mundo das entrevistas de engenharia de dados
O embarque na jornada de entrevistas de engenharia de dados pode sentir que entrar em um labirinto de tecnologias e conceitos. É fácil se sentir sobrecarregado, mas com o foco certo, você pode canalizar sua energia de maneira eficaz. Este guia serve como sua bússola, oferecendo uma abordagem estruturada para se preparar para entrevistas de engenharia de dados. Desde as habilidades técnicas essenciais até a compreensão do ciclo de vida do projeto, ele foi projetado para capacitar profissionais de dados experientes e recém -chegados ao campo com o conhecimento e a confiança necessários para ter sucesso.
Pontos -chave para mestre
- Compreenda os principais conceitos de engenharia de dados, como ETL, modelagem de dados e data warehousing.
- Afie suas habilidades técnicas, incluindo SQL, Python e proficiência em serviços em nuvem como AWS, Azure e GCP.
- Crie um portfólio que mostra seus projetos de engenharia de dados para demonstrar seus conhecimentos e experiência.
- Prepare-se para perguntas típicas da entrevista, com foco na solução de problemas e no design do sistema.
- Entenda o ciclo completo de um projeto de engenharia de dados, desde a coleta de requisitos até a criação de painéis.
Concentre -se na modelagem e design de dados
Tornar -se proficiente em pipelines de ETL e dados é crucial. Essas habilidades formam a espinha dorsal do gerenciamento eficaz de dados e são altamente valorizadas no campo.
Compreendendo os fundamentos da engenharia de dados
O que é engenharia de dados?
A Engenharia de Dados é o herói desconhecido por trás das organizações orientadas a dados. É a arte e a ciência de transformar dados brutos em um formato utilizável para cientistas de dados, analistas de negócios e partes interessadas. Os engenheiros de dados são os arquitetos que projetam, constroem e mantêm a infraestrutura que permite que as organizações colete, processem, armazenem e analisem volumes maciços de dados.
O campo abrange uma variedade de especialidades, desde a ingestão e extração de dados até a transformação, limpeza, armazenamento, armazenamento, desenvolvimento de pipeline, automação e governança de segurança. Os engenheiros de dados criam sistemas de dados robustos, escaláveis e confiáveis que alimentam a tomada de decisão informada. Além de tornar os dados acessíveis, eles também mergulham na análise de dados brutos para descobrir tendências e criar modelos preditivos que moldam estratégias de negócios de curto e longo prazo. Sem engenharia de dados, a navegação no vasto mar de dados seria quase impossível.
O papel de um engenheiro de dados
Os engenheiros de dados operam em vários ambientes, construindo sistemas que coletam, gerenciam e convertem dados brutos em insights acionáveis para cientistas de dados e analistas de negócios. Sua missão principal é tornar os dados acessíveis e úteis para as organizações avaliarem e aprimorarem seu desempenho.
Suas principais responsabilidades incluem:
- Desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados.
- Construindo e otimizando armazéns de dados e lagos de dados.
- Garantir a qualidade e a integridade dos dados.
- Automatizando tarefas de processamento de dados.
- Colaborar com cientistas de dados e analistas de negócios para atender às suas necessidades de dados.
- Implementando medidas de segurança de dados.
- Solucionar problemas de problemas relacionados a dados.
Principais habilidades técnicas para engenheiros de dados
Para prosperar na engenharia de dados, certas habilidades técnicas não são negociáveis:
- SQL: A pedra angular para consultar, manipular e gerenciar dados em bancos de dados relacionais.
- Python: uma linguagem versátil usada extensivamente para processamento de dados, automação e scripts.
- Computação em nuvem: proficiência em plataformas como AWS, Azure ou GCP para armazenamento, processamento e análise de dados.
- Ferramentas ETL: Familiaridade com ferramentas como o Apache Air Flow para orquestrar pipelines de dados.
- Spark: Uma estrutura poderosa para processar grandes conjuntos de dados.
Navegando pelo ciclo de vida do projeto de engenharia de dados
Etapas do projeto de engenharia de dados
Compreender os diferentes estágios de um projeto de engenharia de dados é vital para o sucesso. Aqui está um ciclo de vida típico do projeto:
- Escopo o projeto com as partes interessadas: comece definindo as metas e requisitos do projeto. É crucial entender as necessidades de negócios e as restrições técnicas para obter um resultado bem -sucedido.
- Reúna os dados: colete dados de várias fontes, internas e externas, como bancos de dados, APIs ou fluxos de dados.
- Explore e avalie os dados: analise os dados para entender sua estrutura, qualidade e problemas em potencial, o que ajuda a identificar o que precisa ser limpo e transformado.
- Defina o modelo de dados: projete o modelo de dados para estruturar e armazenar dados com eficiência. Isso envolve escolher tipos de dados, definir relacionamentos e otimizar o desempenho da consulta.
- Executar a carga de transformação de extração (ETL): implemente o processo ETL para extrair dados, transformá -los em um formato utilizável e carregá -lo no data warehouse de destino ou no data lake.
- Crie pipelines de dados e cronograma para executar: Desenvolva pipelines de dados automatizados para garantir o processamento e atualizações regulares de dados, incluindo tarefas de agendamento, monitoramento do fluxo de dados e erros de manuseio.
- Crie os dados no painel: crie painéis e visualizações para apresentar os dados processados em um formato compreensível, permitindo que as partes interessadas obtenham informações e tomem decisões informadas. Observe que os analistas de dados geralmente lidam com esse estágio.
Preparação de entrevista de engenharia de dados
Entendendo a estrutura da entrevista de engenharia de dados
As entrevistas de engenharia de dados geralmente seguem uma estrutura semelhante às entrevistas de engenharia de software, normalmente consistindo em três a quatro rodadas:
- Rodadas técnicas: elas se concentram nas principais habilidades técnicas, como SQL e Python, com desafios de codificação, questões de solução de problemas e discussões sobre estruturas de dados e algoritmos.
- Modelagem e design de dados: isso avalia sua capacidade de projetar modelos de dados, entender conceitos de data warehousing e criar pipelines de dados eficientes.
- Dados Pipelines: Isso avalia suas habilidades no projeto e manutenção de pipelines de dados.
Prepare -se para entrevistas técnicas: SQL e Python
Para as entrevistas técnicas da Ace, concentre -se no SQL e Python:
SQL:
- Domine o básico: revise a sintaxe do SQL, os tipos de dados e os padrões de consulta comuns.
- Pratique consultas complexas: Trabalhe na redação de consultas para filtrar, agregar e unir dados de várias tabelas, com o olho na otimização e no desempenho da consulta.
- Entenda os conceitos de data warehousing: familiarize -se com esquemas de estrelas, esquemas de floco de neve e outros conceitos de data warehousing.
Python:
- Bibliotecas de manipulação de dados: Torne -se proficiente em bibliotecas como pandas e numpy para manipulação, limpeza e análise de dados.
- Scripts e automação: pratique os scripts escrevendo para automatizar tarefas comuns de engenharia de dados, como ingestão de dados, transformação e carregamento.
- Estruturas e algoritmos de dados: Atualize seu conhecimento de estruturas e algoritmos fundamentais de dados para garantir um processamento de dados eficientes.
Dominar a modelagem de dados
Para modelagem e design de dados, considere o seguinte:
- Modelagem dimensional: entenda os princípios da modelagem dimensional, incluindo a identificação de fatos, dimensões e medidas.
- Normalização dos dados: Aprenda sobre técnicas de normalização de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados.
- Conceitos de data warehousing: Revise conceitos como esquemas de estrelas, esquemas de floco de neve e modelagem de cofre de dados.
- Cenários do mundo real: Pratique projetando modelos de dados para cenários do mundo real, considerando fatores como volume de dados, padrões de consulta e requisitos de negócios.
- Entendendo os formatos de dados comuns: Aprenda sobre formatos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo CSV, JSON, XML e outros.
Dicas de entrevista: tipos de perguntas comuns
Esteja pronto para vários tipos de perguntas em entrevistas de engenharia de dados:
- Perguntas comportamentais: prepare-se para discutir sua experiência, habilidades de solução de problemas e habilidades de trabalho em equipe. Use o método STAR (situação, tarefa, ação, resultado) para estruturar suas respostas.
- Perguntas técnicas: Espere perguntas sobre codificação, SQL e projetos de pipeline de dados.
- Limpeza e transformação de dados: Esteja pronto para discutir técnicas para lidar com dados ausentes, outliers e inconsistências.
- Projeto de pipeline de dados: prepare-se para projetar pipelines de dados de ponta a ponta, considerando fatores como volume de dados, latência e manuseio de erros.
Para modelagem de dados do mundo real, esteja preparado para discutir sua experiência com a infraestrutura em nuvem e outras informações proprietárias.
Benefícios e desafios na engenharia de dados
Prós
- Alta demanda e salários competitivos: os engenheiros de dados estão em alta demanda, o que se traduz em salários competitivos.
- Trabalho intelectualmente estimulante: o papel envolve enfrentar desafios técnicos complexos e trabalhar com tecnologias de ponta.
- Contribuições impactantes: os engenheiros de dados desempenham um papel crucial na possibilidade de as empresas tomarem decisões orientadas a dados e obter uma vantagem competitiva.
- Oportunidades de crescimento de carreira: o campo oferece inúmeras carreiras, incluindo funções especializadas em data warehousing, pipelines de dados e governança de dados.
Contras
- Complexidade técnica: o trabalho requer uma profunda compreensão de várias tecnologias e conceitos.
- Aprendizagem constante: o cenário da engenharia de dados está em constante evolução, necessitando de aprendizado contínuo e desenvolvimento de habilidades.
- Alta pressão: os engenheiros de dados são responsáveis pela confiabilidade e desempenho de sistemas de dados críticos.
- Desafios de colaboração: o papel geralmente envolve trabalhar com diversas equipes, exigindo fortes habilidades de comunicação e colaboração.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre engenharia e ciência de dados?
Os engenheiros de dados se concentram na construção e manutenção da infraestrutura que gerencia dados, enquanto os cientistas de dados analisam esses dados para extrair insights e criar modelos preditivos. Em essência, os engenheiros de dados preparam os dados e os cientistas de dados os usam.
Um diploma de ciência da computação é necessário para se tornar um engenheiro de dados?
Embora um diploma de ciência da computação possa ser útil, nem sempre é necessário. O essencial é uma forte compreensão da programação, bancos de dados e estruturas de dados, que podem ser adquiridos por vários caminhos educacionais.
Quais são algumas ferramentas populares de engenharia de dados?
As ferramentas populares na engenharia de dados incluem o Apache Airflow, Apache Spark, Hadoop, Kafka e serviços baseados em nuvem como AWS, Azure e GCP.
Como posso criar um portfólio de engenharia de dados?
A construção de um portfólio pode ser alcançada trabalhando em projetos de dados pessoais, contribuindo para projetos de código aberto e participando de competições de engenharia de dados.
Perguntas relacionadas
Quais são as principais habilidades necessárias para um engenheiro de dados em 2025?
Em 2025, os engenheiros de dados precisarão de uma mistura de proezas técnicas, perspicácia nos negócios e habilidades sociais para se destacar. Aqui está uma aparência detalhada:
Proficiência técnica:
- Computação em nuvem: a experiência na AWS, Azure ou GCP é crucial. A familiaridade com serviços como AWS S3 para armazenamento e desvio para o vermelho para data warehousing, ou Azure Synapse Analytics, Data Lake Storage e Data Factory, é altamente valorizada.
- Banco de dados SQL e NOSQL: A proficiência no SQL é fundamental, enquanto a experiência com bancos de dados NOSQL como MongoDB ou Cassandra é cada vez mais importante para lidar com dados não estruturados.
- Linguagens de programação: o Python é o idioma preferido, seguido por Java e Scala, essencial para o processamento, automação e script de dados.
- Big Data Technologies: O domínio de tecnologias como Apache Spark e Hadoop para processar e analisar grandes conjuntos de dados é essencial.
- Ferramentas de pipeline de dados: Proficiência em ferramentas como Apache Airflow, Jenkins e Kubeflow para orquestrar e automatizar os fluxos de trabalho de dados é crucial.
- Modelagem de dados: um forte entendimento das técnicas de modelagem de dados, incluindo modelagem dimensional e normalização de dados, é vital para projetar armazéns de dados eficientes.
- Processos ETL/ELT: O conhecimento dos processos ETL e ELT é essencial para a integração e transformação de dados.
Perto de negócios:
- Governança de dados: entender os princípios de governança de dados, incluindo qualidade de dados, segurança e conformidade, é crucial para garantir a integridade dos dados.
- Alfabetização de dados: a capacidade de entender, interpretar e comunicar insights de dados efetivamente está se tornando cada vez mais importante.
- Ferramentas de Inteligência de Negócios (BI): A familiaridade com ferramentas de BI como Tableau ou Power BI pode ser benéfica para a criação de painéis e a visualização de dados.
Soft Skills:
- Comunicação: A comunicação eficaz é fundamental para colaborar com as partes interessadas e transmitir informações técnicas.
- Solução de problemas: a capacidade de identificar e resolver rapidamente problemas relacionados a dados é essencial para manter a confiabilidade do sistema.
- Trabalho em equipe: Trabalhar em equipes multifuncionais requer fortes habilidades em equipe e colaboração.
- Adaptabilidade: A natureza em constante mudança da engenharia de dados exige adaptabilidade e vontade de aprender novas tecnologias.
Artigo relacionado
Pixar revela o Guia de Estilo de Criação de Caráter Animal AI
A inteligência artificial está revolucionando o mundo criativo, possibilitando que alguém evoce visuais de tirar o fôlego com apenas algumas palavras. Isso inclui a criação de personagens de animais no icônico estilo da Pixar, conhecido por seu charme e profundidade emocional. Este guia o levará a usar um
Tutorial Virbo: dominar a criação de vídeo da IA para saídas de alta qualidade
No mundo digital de hoje, o conteúdo de vídeo é rei. Mas vamos ser sinceros, fazer vídeos envolventes podem ser um tempo real e o dinheiro afundar. E se você pudesse aproveitar o poder da inteligência artificial para criar vídeos de qualidade profissional de maneira rápida e eficiente? Entre no Virbo, uma plataforma de IA que Promis
A AI de hardware da Huawei representa um desafio ao domínio da NVIDIA
A jogada ousada da Huawei na corrida global da AI Chip Huawei, a gigante da tecnologia chinesa, deu um passo significativo que poderia abalar a corrida global de chip de IA. Eles introduziram um novo sistema de computação chamado CloudMatrix 384 Supernode, que, de acordo com a mídia local, supera o techno semelhante
Comentários (0)
0/200
30 de Abril de 2025
FrankJackson
0
Navegando pelo mundo das entrevistas de engenharia de dados
O embarque na jornada de entrevistas de engenharia de dados pode sentir que entrar em um labirinto de tecnologias e conceitos. É fácil se sentir sobrecarregado, mas com o foco certo, você pode canalizar sua energia de maneira eficaz. Este guia serve como sua bússola, oferecendo uma abordagem estruturada para se preparar para entrevistas de engenharia de dados. Desde as habilidades técnicas essenciais até a compreensão do ciclo de vida do projeto, ele foi projetado para capacitar profissionais de dados experientes e recém -chegados ao campo com o conhecimento e a confiança necessários para ter sucesso.
Pontos -chave para mestre
- Compreenda os principais conceitos de engenharia de dados, como ETL, modelagem de dados e data warehousing.
- Afie suas habilidades técnicas, incluindo SQL, Python e proficiência em serviços em nuvem como AWS, Azure e GCP.
- Crie um portfólio que mostra seus projetos de engenharia de dados para demonstrar seus conhecimentos e experiência.
- Prepare-se para perguntas típicas da entrevista, com foco na solução de problemas e no design do sistema.
- Entenda o ciclo completo de um projeto de engenharia de dados, desde a coleta de requisitos até a criação de painéis.
Concentre -se na modelagem e design de dados
Tornar -se proficiente em pipelines de ETL e dados é crucial. Essas habilidades formam a espinha dorsal do gerenciamento eficaz de dados e são altamente valorizadas no campo.
Compreendendo os fundamentos da engenharia de dados
O que é engenharia de dados?
A Engenharia de Dados é o herói desconhecido por trás das organizações orientadas a dados. É a arte e a ciência de transformar dados brutos em um formato utilizável para cientistas de dados, analistas de negócios e partes interessadas. Os engenheiros de dados são os arquitetos que projetam, constroem e mantêm a infraestrutura que permite que as organizações colete, processem, armazenem e analisem volumes maciços de dados.
O campo abrange uma variedade de especialidades, desde a ingestão e extração de dados até a transformação, limpeza, armazenamento, armazenamento, desenvolvimento de pipeline, automação e governança de segurança. Os engenheiros de dados criam sistemas de dados robustos, escaláveis e confiáveis que alimentam a tomada de decisão informada. Além de tornar os dados acessíveis, eles também mergulham na análise de dados brutos para descobrir tendências e criar modelos preditivos que moldam estratégias de negócios de curto e longo prazo. Sem engenharia de dados, a navegação no vasto mar de dados seria quase impossível.
O papel de um engenheiro de dados
Os engenheiros de dados operam em vários ambientes, construindo sistemas que coletam, gerenciam e convertem dados brutos em insights acionáveis para cientistas de dados e analistas de negócios. Sua missão principal é tornar os dados acessíveis e úteis para as organizações avaliarem e aprimorarem seu desempenho.
Suas principais responsabilidades incluem:
- Desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados.
- Construindo e otimizando armazéns de dados e lagos de dados.
- Garantir a qualidade e a integridade dos dados.
- Automatizando tarefas de processamento de dados.
- Colaborar com cientistas de dados e analistas de negócios para atender às suas necessidades de dados.
- Implementando medidas de segurança de dados.
- Solucionar problemas de problemas relacionados a dados.
Principais habilidades técnicas para engenheiros de dados
Para prosperar na engenharia de dados, certas habilidades técnicas não são negociáveis:
- SQL: A pedra angular para consultar, manipular e gerenciar dados em bancos de dados relacionais.
- Python: uma linguagem versátil usada extensivamente para processamento de dados, automação e scripts.
- Computação em nuvem: proficiência em plataformas como AWS, Azure ou GCP para armazenamento, processamento e análise de dados.
- Ferramentas ETL: Familiaridade com ferramentas como o Apache Air Flow para orquestrar pipelines de dados.
- Spark: Uma estrutura poderosa para processar grandes conjuntos de dados.
Navegando pelo ciclo de vida do projeto de engenharia de dados
Etapas do projeto de engenharia de dados
Compreender os diferentes estágios de um projeto de engenharia de dados é vital para o sucesso. Aqui está um ciclo de vida típico do projeto:
- Escopo o projeto com as partes interessadas: comece definindo as metas e requisitos do projeto. É crucial entender as necessidades de negócios e as restrições técnicas para obter um resultado bem -sucedido.
- Reúna os dados: colete dados de várias fontes, internas e externas, como bancos de dados, APIs ou fluxos de dados.
- Explore e avalie os dados: analise os dados para entender sua estrutura, qualidade e problemas em potencial, o que ajuda a identificar o que precisa ser limpo e transformado.
- Defina o modelo de dados: projete o modelo de dados para estruturar e armazenar dados com eficiência. Isso envolve escolher tipos de dados, definir relacionamentos e otimizar o desempenho da consulta.
- Executar a carga de transformação de extração (ETL): implemente o processo ETL para extrair dados, transformá -los em um formato utilizável e carregá -lo no data warehouse de destino ou no data lake.
- Crie pipelines de dados e cronograma para executar: Desenvolva pipelines de dados automatizados para garantir o processamento e atualizações regulares de dados, incluindo tarefas de agendamento, monitoramento do fluxo de dados e erros de manuseio.
- Crie os dados no painel: crie painéis e visualizações para apresentar os dados processados em um formato compreensível, permitindo que as partes interessadas obtenham informações e tomem decisões informadas. Observe que os analistas de dados geralmente lidam com esse estágio.
Preparação de entrevista de engenharia de dados
Entendendo a estrutura da entrevista de engenharia de dados
As entrevistas de engenharia de dados geralmente seguem uma estrutura semelhante às entrevistas de engenharia de software, normalmente consistindo em três a quatro rodadas:
- Rodadas técnicas: elas se concentram nas principais habilidades técnicas, como SQL e Python, com desafios de codificação, questões de solução de problemas e discussões sobre estruturas de dados e algoritmos.
- Modelagem e design de dados: isso avalia sua capacidade de projetar modelos de dados, entender conceitos de data warehousing e criar pipelines de dados eficientes.
- Dados Pipelines: Isso avalia suas habilidades no projeto e manutenção de pipelines de dados.
Prepare -se para entrevistas técnicas: SQL e Python
Para as entrevistas técnicas da Ace, concentre -se no SQL e Python:
SQL:
- Domine o básico: revise a sintaxe do SQL, os tipos de dados e os padrões de consulta comuns.
- Pratique consultas complexas: Trabalhe na redação de consultas para filtrar, agregar e unir dados de várias tabelas, com o olho na otimização e no desempenho da consulta.
- Entenda os conceitos de data warehousing: familiarize -se com esquemas de estrelas, esquemas de floco de neve e outros conceitos de data warehousing.
Python:
- Bibliotecas de manipulação de dados: Torne -se proficiente em bibliotecas como pandas e numpy para manipulação, limpeza e análise de dados.
- Scripts e automação: pratique os scripts escrevendo para automatizar tarefas comuns de engenharia de dados, como ingestão de dados, transformação e carregamento.
- Estruturas e algoritmos de dados: Atualize seu conhecimento de estruturas e algoritmos fundamentais de dados para garantir um processamento de dados eficientes.
Dominar a modelagem de dados
Para modelagem e design de dados, considere o seguinte:
- Modelagem dimensional: entenda os princípios da modelagem dimensional, incluindo a identificação de fatos, dimensões e medidas.
- Normalização dos dados: Aprenda sobre técnicas de normalização de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados.
- Conceitos de data warehousing: Revise conceitos como esquemas de estrelas, esquemas de floco de neve e modelagem de cofre de dados.
- Cenários do mundo real: Pratique projetando modelos de dados para cenários do mundo real, considerando fatores como volume de dados, padrões de consulta e requisitos de negócios.
- Entendendo os formatos de dados comuns: Aprenda sobre formatos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo CSV, JSON, XML e outros.
Dicas de entrevista: tipos de perguntas comuns
Esteja pronto para vários tipos de perguntas em entrevistas de engenharia de dados:
- Perguntas comportamentais: prepare-se para discutir sua experiência, habilidades de solução de problemas e habilidades de trabalho em equipe. Use o método STAR (situação, tarefa, ação, resultado) para estruturar suas respostas.
- Perguntas técnicas: Espere perguntas sobre codificação, SQL e projetos de pipeline de dados.
- Limpeza e transformação de dados: Esteja pronto para discutir técnicas para lidar com dados ausentes, outliers e inconsistências.
- Projeto de pipeline de dados: prepare-se para projetar pipelines de dados de ponta a ponta, considerando fatores como volume de dados, latência e manuseio de erros.
Para modelagem de dados do mundo real, esteja preparado para discutir sua experiência com a infraestrutura em nuvem e outras informações proprietárias.
Benefícios e desafios na engenharia de dados
Prós
- Alta demanda e salários competitivos: os engenheiros de dados estão em alta demanda, o que se traduz em salários competitivos.
- Trabalho intelectualmente estimulante: o papel envolve enfrentar desafios técnicos complexos e trabalhar com tecnologias de ponta.
- Contribuições impactantes: os engenheiros de dados desempenham um papel crucial na possibilidade de as empresas tomarem decisões orientadas a dados e obter uma vantagem competitiva.
- Oportunidades de crescimento de carreira: o campo oferece inúmeras carreiras, incluindo funções especializadas em data warehousing, pipelines de dados e governança de dados.
Contras
- Complexidade técnica: o trabalho requer uma profunda compreensão de várias tecnologias e conceitos.
- Aprendizagem constante: o cenário da engenharia de dados está em constante evolução, necessitando de aprendizado contínuo e desenvolvimento de habilidades.
- Alta pressão: os engenheiros de dados são responsáveis pela confiabilidade e desempenho de sistemas de dados críticos.
- Desafios de colaboração: o papel geralmente envolve trabalhar com diversas equipes, exigindo fortes habilidades de comunicação e colaboração.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre engenharia e ciência de dados?
Os engenheiros de dados se concentram na construção e manutenção da infraestrutura que gerencia dados, enquanto os cientistas de dados analisam esses dados para extrair insights e criar modelos preditivos. Em essência, os engenheiros de dados preparam os dados e os cientistas de dados os usam.
Um diploma de ciência da computação é necessário para se tornar um engenheiro de dados?
Embora um diploma de ciência da computação possa ser útil, nem sempre é necessário. O essencial é uma forte compreensão da programação, bancos de dados e estruturas de dados, que podem ser adquiridos por vários caminhos educacionais.
Quais são algumas ferramentas populares de engenharia de dados?
As ferramentas populares na engenharia de dados incluem o Apache Airflow, Apache Spark, Hadoop, Kafka e serviços baseados em nuvem como AWS, Azure e GCP.
Como posso criar um portfólio de engenharia de dados?
A construção de um portfólio pode ser alcançada trabalhando em projetos de dados pessoais, contribuindo para projetos de código aberto e participando de competições de engenharia de dados.
Perguntas relacionadas
Quais são as principais habilidades necessárias para um engenheiro de dados em 2025?
Em 2025, os engenheiros de dados precisarão de uma mistura de proezas técnicas, perspicácia nos negócios e habilidades sociais para se destacar. Aqui está uma aparência detalhada:
Proficiência técnica:
- Computação em nuvem: a experiência na AWS, Azure ou GCP é crucial. A familiaridade com serviços como AWS S3 para armazenamento e desvio para o vermelho para data warehousing, ou Azure Synapse Analytics, Data Lake Storage e Data Factory, é altamente valorizada.
- Banco de dados SQL e NOSQL: A proficiência no SQL é fundamental, enquanto a experiência com bancos de dados NOSQL como MongoDB ou Cassandra é cada vez mais importante para lidar com dados não estruturados.
- Linguagens de programação: o Python é o idioma preferido, seguido por Java e Scala, essencial para o processamento, automação e script de dados.
- Big Data Technologies: O domínio de tecnologias como Apache Spark e Hadoop para processar e analisar grandes conjuntos de dados é essencial.
- Ferramentas de pipeline de dados: Proficiência em ferramentas como Apache Airflow, Jenkins e Kubeflow para orquestrar e automatizar os fluxos de trabalho de dados é crucial.
- Modelagem de dados: um forte entendimento das técnicas de modelagem de dados, incluindo modelagem dimensional e normalização de dados, é vital para projetar armazéns de dados eficientes.
- Processos ETL/ELT: O conhecimento dos processos ETL e ELT é essencial para a integração e transformação de dados.
Perto de negócios:
- Governança de dados: entender os princípios de governança de dados, incluindo qualidade de dados, segurança e conformidade, é crucial para garantir a integridade dos dados.
- Alfabetização de dados: a capacidade de entender, interpretar e comunicar insights de dados efetivamente está se tornando cada vez mais importante.
- Ferramentas de Inteligência de Negócios (BI): A familiaridade com ferramentas de BI como Tableau ou Power BI pode ser benéfica para a criação de painéis e a visualização de dados.
Soft Skills:
- Comunicação: A comunicação eficaz é fundamental para colaborar com as partes interessadas e transmitir informações técnicas.
- Solução de problemas: a capacidade de identificar e resolver rapidamente problemas relacionados a dados é essencial para manter a confiabilidade do sistema.
- Trabalho em equipe: Trabalhar em equipes multifuncionais requer fortes habilidades em equipe e colaboração.
- Adaptabilidade: A natureza em constante mudança da engenharia de dados exige adaptabilidade e vontade de aprender novas tecnologias.
Pixar revela o Guia de Estilo de Criação de Caráter Animal AI
A inteligência artificial está revolucionando o mundo criativo, possibilitando que alguém evoce visuais de tirar o fôlego com apenas algumas palavras. Isso inclui a criação de personagens de animais no icônico estilo da Pixar, conhecido por seu charme e profundidade emocional. Este guia o levará a usar um
Tutorial Virbo: dominar a criação de vídeo da IA para saídas de alta qualidade
No mundo digital de hoje, o conteúdo de vídeo é rei. Mas vamos ser sinceros, fazer vídeos envolventes podem ser um tempo real e o dinheiro afundar. E se você pudesse aproveitar o poder da inteligência artificial para criar vídeos de qualidade profissional de maneira rápida e eficiente? Entre no Virbo, uma plataforma de IA que Promis
A AI de hardware da Huawei representa um desafio ao domínio da NVIDIA
A jogada ousada da Huawei na corrida global da AI Chip Huawei, a gigante da tecnologia chinesa, deu um passo significativo que poderia abalar a corrida global de chip de IA. Eles introduziram um novo sistema de computação chamado CloudMatrix 384 Supernode, que, de acordo com a mídia local, supera o techno semelhante
