Zawód: inżynier danych (big data engineer)

Co to jest zawód inżynier danych – co musisz wiedzieć. Na czym polega ta praca w branży data scientist? Jak zdobyć kwalifikacje i uprawnienia do wykonywania tej profesji w Polsce? Jakie trzeba mieć predyspozycje i przygotowanie? Jak wygląda kariera? Ile się zarabia?

Czym jest zawód inżyniera danych?

Inżynier danych to specjalista odpowiedzialny za projektowanie, tworzenie i utrzymanie systemów bazodanowych oraz infrastruktury danych. Głównym zadaniem inżyniera danych jest gromadzenie, przetwarzanie i analiza różnych typów danych, zarówno strukturalnych, jak i niestrukturalnych. Inżynierowie danych używają różnych narzędzi i technologii, takich jak bazy danych, języki programowania, narzędzia ETL (Extract, Transform, Load) oraz rozwiązania Big Data, aby zbudować skalowalne i wydajne systemy przetwarzania danych. Mają również umiejętność analizowania potrzeb biznesowych i tworzenia odpowiednich strategii związanych z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizą danych. W dzisiejszym cyfrowym świecie inżynierowie danych odgrywają kluczową rolę w firmach, które chcą korzystać z danych do podejmowania informowanych decyzji biznesowych i optymalizacji swoich procesów.

Czym się różni inżynier danych od data scientist?

Inżynier danych jest odpowiedzialny za projektowanie, tworzenie i zarządzanie infrastrukturą i narzędziami, które są potrzebne do gromadzenia, przetwarzania i przechowywania danych. Inżynier danych zajmuje się również opracowywaniem skomplikowanych modeli danych i systemów, które umożliwiają analizę danych i generowanie raportów.
Data scientist natomiast zajmuje się analizą danych i wyciąganiem wiedzy i wniosków z tych danych. Data scientist wykorzystuje różne techniki statystyczne, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do analizy danych. Ich zadaniem jest opracowanie modelu przewidywania, klasyfikacji lub segmentacji danych, który może dostarczyć nowej wiedzy biznesowej i pomóc podejmować mądrzejsze decyzje.
Podsumowując, inżynier danych jest odpowiedzialny za infrastrukturę i narzędzia, które umożliwiają analizę danych, podczas gdy data scientist skupia się na analizowaniu danych i wyciąganiu z nich wniosków. Jednak często w praktyce obie te role współpracują ze sobą, aby dostarczyć kompleksowe rozwiązania danych.

Predyspozycje do zawodu inżynier danych

Osoby z predyspozycjami do zawodu inżyniera danych powinny posiadać następujące cechy:
1. Silne umiejętności analityczne. Inżynierowie danych muszą być w stanie analizować duże ilości danych i wyciągać z nich wnioski. Potrzebne są więc dobre umiejętności matematyczne i statystyczne, a także umiejętność rozwiązywania problemów.
2. Znajomość programowania. Inżynierowie danych często używają języków programowania, takich jak Python, R lub SQL, do manipulacji i analizy danych. Znajomość tych języków jest więc niezbędna.
3. Umiejętność pracy z bazami danych. Inżynierowie danych muszą być w stanie tworzyć, zarządzać i analizować różne bazy danych. Wiedza na temat różnych systemów baz danych, takich jak MySQL, Oracle czy MongoDB, jest więc ważna.
4. Umiejętność pracy z narzędziami do przetwarzania danych. Inżynierowie danych powinni być zaznajomieni z różnymi narzędziami do przetwarzania danych, takimi jak Hadoop, Apache Spark czy Apache Kafka.
5. Umiejętność komunikacji i współpracy. Inżynierowie danych często pracują w zespole, więc ważne jest umiejętność komunikacji i współpracy z innymi członkami zespołu, takimi jak naukowcy danych, programiści czy analitycy.
6. Zdolności do zarządzania projektem. Inżynierowie danych często pracują nad różnymi projektami jednocześnie, więc umiejętność zarządzania czasem i priorytetami jest niezbędna.
7. Zainteresowanie nowymi technologiami. Inżynierowie danych muszą być na bieżąco z najnowszymi trendami i technologiami związanymi z przetwarzaniem danych. Zainteresowanie nowymi technologiami i chęć ciągłego rozwoju są więc ważne.
Warto również zaznaczyć, że doświadczenie w dziedzinie analizy danych, nauki maszynowej lub big data może być dodatkowym atutem dla kandydatów do tego zawodu.

Różnice wobec data scientist

Choć inżynier danych i data scientist mogą wykonywać podobne zadania i pracować w tym samym obszarze, mają nieco różniące się predyspozycje. Oto kilka różnic między nimi:
1. Umiejętności techniczne. Inżynier danych musi posiadać mocne umiejętności techniczne związane z zarządzaniem bazami danych, programowaniem, obróbką danych, tworzeniem algorytmów i wiedzą z zakresu obliczeń rozproszonych. Data scientist powinien mieć te same umiejętności techniczne, ale dodatkowo musi być również biegły w analizie danych, statystyce, uczeniu maszynowym i wizualizacji danych.
2. Podejście. Inżynier danych skupia się głównie na zarządzaniu danymi, tworzeniu i utrzymaniu systemów do zbierania i przetwarzania danych. Data scientist natomiast skupia się na odkrywaniu wzorców, tworzeniu modeli prognostycznych i wykorzystywaniu danych do podejmowania decyzji biznesowych. Data scientist często ma stosunek badawczy do pracy i używa teorii naukowych do analizowania danych.
3. Projekty zorientowane na obszary biznesowe. Inżynierowie danych często pracują nad projektami zorientowanymi na konkretne obszary biznesowe, takie jak tworzenie systemów do gromadzenia danych klientów lub tworzenie systemów zarządzania magazynem. Data scientist również pracuje nad projektami biznesowymi, ale ich celem jest zrozumienie danych i ekstrakcja wiedzy, która może pomóc przedsiębiorstwu w podejmowaniu lepszych decyzji lub tworzeniu innowacyjnych produktów i usług.
4. Wizualizacja danych. Data scientist musi mieć umiejętność wizualnego komunikowania wyników analiz danych za pomocą wykresów i innych narzędzi wizualizacji. Dobre umiejętności wizualizacji danych są kluczowe dla skutecznego przekazywania informacji innym osobom, zwłaszcza decydentom biznesowym. Inżynier danych nie musi mieć takich umiejętności wizualizacyjnych.

Jak zostać big data engineer?

Aby stać się inżynierem danych, należy podjąć kilka kroków:
1. Uzyskaj wykształcenie. Zdobądź tytuł inżyniera informatyki, inżyniera oprogramowania lub pokrewnego kierunku. Wybierz program studiów, który obejmuje przetwarzanie danych, bazę danych, analizę danych i programowanie.
2. Ucz się o przetwarzaniu danych. Skoncentruj się na nauce o technologiach przetwarzania danych, takich jak bazy danych, hurtownie danych, narzędzia do przetwarzania Big Data, języki zapytań do baz danych, takie jak SQL oraz techniki ETL (Extract, Transform, Load).
3. Zdobądź doświadczenie praktyczne. Szukaj praktyk, staży lub innych możliwości pracy związanymi z przetwarzaniem danych. Będzie to wartościowe doświadczenie, które pokaże potencjalnym pracodawcom Twoje umiejętności i zaangażowanie w tę dziedzinę.
4. Ucz się programowania. Inżynierowie danych często muszą tworzyć i utrzymywać skrypty i programy do przetwarzania i analizy danych. Naucz się języków programowania, takich jak Python, R lub Java, które są często używane w pracy inżyniera danych.
5. Rozwijaj umiejętności analizy danych. Inżynierowie danych nie tylko przetwarzają dane, ale także analizują je i wyciągają z nich wnioski. Naucz się technik analizy danych, takich jak statystyka, eksploracyjna analiza danych, wizualizacja danych i uczenie maszynowe.
6. Ucz się o narzędziach i technologiach związanych z Big Data. Big Data stało się kluczowym obszarem w przetwarzaniu danych. Zapoznaj się z technologiami związanych z Big Data, takimi jak Apache Hadoop, Apache Spark, Amazon Web Services (AWS) i inne narzędzia i platformy.
7. Prowadź projekty. Praktykuj przetwarzanie danych, tworząc własne projekty z wykorzystaniem różnych technik i narzędzi. To pomoże Ci zdobyć praktyczne doświadczenie i pokazać swoje umiejętności przyszłym pracodawcom.

Czy najpierw data scientist?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ to zależy od indywidualnych preferencji, umiejętności i celów zawodowych. Oba stanowiska mają swoje unikalne role i odpowiedzialności.
Jeśli jesteś zainteresowany analizą danych, modelowaniem i rozwiązywaniem problemów z wykorzystaniem algorytmów i statystyki, możesz rozpocząć karierę jako data scientist. Data scientist zwykle pracuje nad badaniem danych, tworzeniem modeli predykcyjnych i interpretowaniem wyników. Ta rola wymaga znajomości programowania, statystyki i algorytmów uczenia maszynowego.
Z drugiej strony, jeśli interesuje Cię rozwijanie systemów przetwarzania danych, tworzenie infrastruktury big data i zarządzanie bazami danych, inżynier danych może być dla Ciebie odpowiednią ścieżką kariery. Praca inżyniera danych skupia się na projektowaniu i implementacji rozwiązań technologicznych, które umożliwiają przechwytywanie, przetwarzanie i przechowywanie dużych ilości danych. Wymaga to znajomości narzędzi i technologii związanych z przetwarzaniem danych, takich jak Hadoop, Spark czy bazy danych NoSQL.
Warto zauważyć, że pewne umiejętności i doświadczenie na jednym stanowisku mogą być przydatne w drugim. Data scientist, który posiada umiejętności techniczne związane z inżynierią danych, będzie bardziej elastyczny i lepiej radził sobie z implementacją swoich rozwiązań. Natomiast inżynier danych ze zrozumieniem analizy danych może lepiej rozumieć potrzeby klientów i tworzyć bardziej efektywne rozwiązania.
Podsumowując, zależy to od Twoich preferencji i tego, czy bardziej interesują Cię aspekty biznesowe, analiza danych i modelowanie czy projektowanie i implementacja rozwiązań technologicznych. Warto również zauważyć, że niektóre firmy mogą mieć różne wymagania i oczekiwać, że osoba na stanowisku inżyniera danych będzie miała pewną wiedzę z zakresu analizy danych, a vice versa.

Jakie studia trzeba skończyć? 

Aby zostać inżynierem danych, warto skończyć studia związane z naukami informatycznymi, analizą danych lub innymi pokrewnymi dziedzinami. Oto kilka przykładów studiów, które mogą być przydatne:
1. Informatyka lub informatyka stosowana: studia z informatyki zapewniają solidne podstawy w dziedzinie programowania, systemów baz danych i analizy danych.
2. Data Science (Big Data): studia z analizy danych łączą w sobie elementy informatyki, statystyki i matematyki, pomagając w nauce analizy danych i ekstrakcji informacji z dużych zbiorów danych.
3. Matematyka:  studia z matematyki są przydatne dla inżyniera danych, ponieważ pozwalają na zrozumienie i zastosowanie zaawansowanych technik analizy danych, statystyki oraz algorytmów potrzebnych do pracy w tej dziedzinie. 
Warto również zdobywać doświadczenie praktyczne poprzez udział w projektach związanych z analizą danych, uczestnictwo w konkursach analitycznych lub praktyki zawodowe w firmach zajmujących się analizą danych.

Gdzie studiować?

Aby zostać inżynierem danych, najlepiej studiować na uniwersytetach, politechnikach lub w uczelniach prywatnych o uznanej renomie w dziedzinach takich jak informatyka, analiza danych, statystyka lub inżynieria oprogramowania. Dają one solidne podstawy teoretyczne i praktyczne umiejętności niezbędne do pracy w zawodzie inżyniera danych. Ważne jest również, aby wybrać uczelnię, która oferuje programy edukacyjne związane z analizą danych, programowaniem, bazami danych, uczeniem maszynowym i inżynierią oprogramowania. Oprócz tego, warto szukać uczelni, które mają współpracę z firmami i organizacjami, które zajmują się analizą danych, aby zapewnić możliwość zdobycia praktycznego doświadczenia w tej dziedzinie.

Jak wyglądają staże i praktyki?

Aby zostać inżynierem danych, zazwyczaj trzeba ukończyć studia związane z informatyką, analizą danych lub pokrewnym obszarem. Po zakończeniu studiów, istnieje wiele sposobów na zdobycie doświadczenia praktycznego i wiedzy potrzebnej do pracy jako inżynier danych.
Staże i praktyki w firmach technologicznych lub firmach zajmujących się analizą danych mogą być doskonałym sposobem na zdobycie praktycznego doświadczenia w dziedzinie inżynierii danych. Podczas stażu lub praktyki można zdobyć wiedzę na temat różnych narzędzi i technologii wykorzystywanych w dziedzinie, takich jak bazy danych, przetwarzanie danych, hurtownie danych, narzędzia ETL (Extract, Transform, Load) itp. Można również nauczyć się pracy w zespołach i zrozumieć, jak inżynieria danych jest związana z innymi dziedzinami, takimi jak analiza danych czy programowanie.
Często podczas stażu lub praktyki daje się możliwość uczestnictwa w projektach związanych z gromadzeniem i analizą danych lub ich przetwarzaniem. To pozwala zdobyć praktyczne umiejętności i doświadczenie pracy z rzeczywistymi danymi oraz zrozumienie, w jaki sposób dane są wykorzystywane w różnych dziedzinach, takich jak e-commerce, systemy zarządzania klientami, analiza rynku, systemy rekomendacyjne itp.
Ważne jest również samodzielne uczenie się i eksperymentowanie z różnymi narzędziami i technologiami wykorzystywanymi w inżynierii danych. Osoby zainteresowane tą dziedziną mogą na przykład samodzielnie uczyć się programowania, praktykować umiejętności związane z bazami danych, uczestniczyć w kursach online czy zdobywać certyfikaty związane z analizą danych i inżynierią danych.
Jednak aby zwiększyć szanse na zdobycie praktyki lub stażu w tej dziedzinie, warto też budować swoje portfolio, które zawierać będzie projekty związane z inżynierią danych,

Jak wygląda praca w dziedzinie inżynierii danych?

Praca inżyniera danych jest związana z przetwarzaniem dużych ilości danych, analizowaniem ich i tworzeniem rozwiązań technologicznych, które umożliwiają efektywne zarządzanie danymi w firmie. Oto kilka podstawowych zadań, które wykonuje inżynier danych:
1. Zbieranie i gromadzenie danych: inżynier danych jest odpowiedzialny za tworzenie i utrzymanie infrastruktury do zbierania danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, systemy CRM, strony internetowe, media społecznościowe itp.
2. Przetwarzanie i transformacja danych. Inżynier danych opracowuje techniki i algorytmy, które umożliwiają przetwarzanie i transformację surowych danych na gotowe do użycia dane. Mogą to obejmować czyszczenie, normalizację, łączenie różnych źródeł danych itp.
3. Projektowanie i utrzymanie baz danych. Inżynier danych tworzy i zarządza bazami danych, które umożliwiają przechowywanie i organizację danych w celu efektywnego wykorzystania przez różne zespoły w firmie. Mogą to być tradycyjne bazy danych SQL lub nowoczesne rozwiązania NoSQL.
4. Opracowywanie i utrzymanie narzędzi ETL. Inżynier danych projektuje i tworzy narzędzia ETL (extract, transform, load), które umożliwiają automatyczne pobieranie danych, ich transformację i załadowanie do docelowej bazy danych. Te narzędzia pomagają w automatyzacji procesów przetwarzania danych.
5. Tworzenie modeli danych. Inżynier danych opracowuje modele danych, które umożliwiają zrozumienie i organizację danych w sposób zgodny z potrzebami firmy. Mogą to być modele relacyjne, hierarchiczne, obiektowe itp.
6. Analiza i wizualizacja danych. Inżynier danych używa różnych technik i narzędzi do analizy danych, aby odnaleźć ukryte wzorce, zależności i trendy. Tworzy również raporty i wizualizacje danych, które ułatwiają zrozumienie wyników analizy.

Jak zdobyć pierwszą pracę jako inżynier danych?

Oto kilka kroków, które mogą ci pomóc zdobyć pierwszą pracę jako inżynier danych:
1. Nabierz doświadczenia praktycznego. Rozpocznij od zdobycia umiejętności technicznych związanych z inżynierią danych. Warto zdobyć doświadczenie w analizie danych, programowaniu i narzędziach takich jak SQL, Python, Hadoop, Spark itp. Można to osiągnąć poprzez realizację projektów i udział w praktykach zawodowych.
2. Stwórz portfel projektów. Zajmij się tworzeniem własnych projektów związanych z analizą danych i inżynierią. Wykorzystaj różne zbiory danych, podejmując się różnych wyzwań, aby pokazać pracodawcom swoje umiejętności w praktyce.
3. Ukończ kursy i certyfikaty. Zdobądź dodatkowe kwalifikacje, które mogą uwiarygodnić twoje umiejętności jako inżyniera danych. Istnieje wiele kursów online i programów certyfikacyjnych, które można ukończyć, aby wzmocnić swoje CV.
4. Przygotuj profesjonalne CV i list motywacyjny. Podkreśl swoje umiejętności techniczne i doświadczenie związane z inżynierią danych w swoim CV i liście motywacyjnym. Napisz również o swoich projektach i osiągnięciach, które odzwierciedlają twoje umiejętności w praktyce.
5. Networkuj. Udział w konferencjach branżowych i spotkaniach zawodowych może pomóc ci poznać innych profesjonalistów z branży danych i nawiązać kontakty, które mogą pomóc ci w znalezieniu pracy. Wykorzystaj media społecznościowe, takie jak LinkedIn, aby zbudować swoją sieć kontaktów.
6. Przygotuj się na rozmowy kwalifikacyjne. Przed rozmową kwalifikacyjną przeglądaj informacje na temat firmy, badaj jej produkty i usługi związane z analizą danych. Przygotuj się na pytania dotyczące twoich umiejętności technicznych i doświadczenia.

Czy od razu podjąć pracę jako inżynier danych, czy napierw data scientist?

Decyzja między podjęciem pracy jako inżynier danych czy data scientist zależy od Twoich celów zawodowych, interesów i umiejętności.
Jeśli interesuje Cię głębokie zrozumienie danych, analiza statystyczna i opracowywanie modeli predykcyjnych, to praca jako data scientist może być dla Ciebie najlepszym wyborem. Data scientist zajmuje się analizą danych i wykorzystuje różnorodne techniki i narzędzia, aby wyciągnąć z nich cenne wnioski i rekomendacje dla biznesu. Pracują z dużymi zbiorami danych i często są odpowiedzialni za opracowywanie algorytmów i modeli, które pomagają w podejmowaniu decyzji.
Z drugiej strony, jeśli masz tendencję do pracy bardziej technicznej i lubisz się zajmować infrastrukturą danych, przetwarzaniem danych, tworzeniem i utrzymywaniem baz danych, to praca jako inżynier danych może być dla Ciebie bardziej odpowiednia. Inżynier danych skupia się na projektowaniu, tworzeniu i utrzymaniu systemów przetwarzania i analizy danych. Pracują nad optymalizacją procesów przetwarzania i przechowywania danych, integracją różnych źródeł danych oraz tworzeniem narzędzi i infrastruktury potrzebnej do analizy danych.
Jeśli nie jesteś pewien, którą ścieżkę obrać, warto rozważyć zdobycie doświadczenia w obu dziedzinach, aby rozwinąć umiejętności i zrozumienie zarówno analizy, jak i infrastruktury danych. To pozwoli Ci na lepsze zdefiniowanie swoich zainteresowań i dostosowanie swojej kariery zawodowej.

Gdzie szukać zatrudnienia jako inżynier danych?

Jako inżynier danych można szukać zatrudnienia w różnych branżach i sektorach. Oto kilka miejsc, gdzie warto się rozejrzeć:
1. Firmy technologiczne i internetowe. Duże firmy technologiczne, jak Google, Microsoft, Facebook, Amazon czy Netflix, często poszukują inżynierów danych do pracy nad analizą i zarządzaniem danymi.
2. Firma konsultingowa. Firmy konsultingowe zajmują się świadczeniem usług doradczych dla klientów w zakresie technologii i danych. W tej roli inżynierowie danych mogą pracować nad projektami dla różnych klientów.
3. Firmy finansowe. Banki, instytucje finansowe i inne firmy związane z sektorem finansowym często zatrudniają inżynierów danych, aby pomóc w analizie i zarządzaniu ogromnymi zbiorami danych finansowych.
4. Startupy. Wiele startupów, zwłaszcza w dziedzinie technologii, zatrudnia inżynierów danych, szczególnie w początkowych fazach rozwoju, kiedy ważne jest zbudowanie skutecznego systemu analizy danych.
5. Uczelnie i instytuty badawcze. W niektórych przypadkach można znaleźć zatrudnienie jako inżynier danych w uczelniach lub instytutach badawczych, gdzie zajmuje się się analizą i zarządzaniem danymi naukowymi.
6. Środowiski korporacyjne. Wiele przedsiębiorstw ma działy analityki danych, w których inżynierowie danych są odpowiedzialni za gromadzenie, przetwarzanie i analizę danych w ramach działalności firmy.
Ponadto, warto regularnie sprawdzać ogłoszenia z różnych źródeł, takich jak portale internetowe z ofertami pracy, grupy na mediach społecznościowych, strony internetowe firm itp.

Jak otworzyć własną firmę inżyniera danych?

Otwarcie własnej firmy inżyniera danych wymaga pewnych kroków i działań. Poniżej przedstawiam kilka głównych kroków, które warto rozważyć:
1. Określ swoje cele biznesowe. Zidentyfikuj, jakie cele chcesz osiągnąć poprzez otwarcie własnej firmy inżyniera danych. Czy chcesz świadczyć usługi analizy danych dla różnych branż, tworzyć i zarządzać bazami danych, czy może budować systemy analityczne dla firm? Określenie celów biznesowych pomoże Ci opracować plan działania.
2. Przygotuj biznesplan. Biznesplan to ważny dokument, który pomaga sprecyzować cele, profil klienta, strategię marketingową, plan finansowy oraz strukturę organizacyjną firmy. Opracowanie biznesplanu pomoże Ci zdefiniować wizję i cele firmy inżyniera danych oraz ustalić, jakie działania musisz podjąć, aby je osiągnąć.
3. Pozwolenia i rejestracja. Skonsultuj się z lokalnym urzędem ds. rejestracji, w którym zamierzasz prowadzić swoją firmę, aby dowiedzieć się o wymaganych dokumentach i pozwoleniach.
4. Wybór struktury prawnej firmy. Zdecyduj, jaką strukturę prawą chcesz nadać swojej firmie, np. jednoosobową działalność gospodarczą, spółkę cywilną lub spółkę z ograniczoną odpowiedzialnością. Skonsultuj się z prawnikiem, który pomoże Ci wybrać najodpowiedniejszą strukturę prawna zgodnie z Twoimi potrzebami.
5. Wybór lokalizacji. Wybierz dogodne miejsce dla swojej firmy inżyniera danych. Upewnij się, że jest to przystępne miejsce dla klientów i ma odpowiednie zaplecze techniczne.
6. Twórz sieć kontaktów. Nawiąż kontakty z innymi specjalistami ds. analizy danych, przedsiębiorcami i klientami. Możesz uczestniczyć w spotkaniach branżowych, konferencjach i szkoleniach, aby poznać potencjalnych partnerów biznesowych.

Ile zarabia data engineer?

Zarobki inżyniera danych zależą od wielu czynników, takich jak doświadczenie, umiejętności, lokalizacja geograficzna, branża i wielkość firmy.
W Polsce, początkujący inżynier danych może zarabiać średnio od 4 000 zł do 8 000 zł miesięcznie, w zależności od powyższych czynników. Inżynierowie danych z większym doświadczeniem i specjalistycznymi umiejętnościami mogą zarabiać nawet powyżej 15 000 zł miesięcznie.
W USA, zarobki inżynierów danych są znacznie wyższe. Średnie roczne wynagrodzenie inżyniera danych w Stanach Zjednoczonych wynosi około 110 000 do 130 000 dolarów, ale może się różnić w zależności od lokalizacji i innych czynników.
Warto pamiętać, że zarobki inżyniera danych są dynamiczne i mogą znacznie się różnić w zależności od aktualnej sytuacji na rynku pracy i popytu na specjalistów w danej dziedzinie. 

Specjalizacje i ścieżki w branży – czym zajmują się inżynierowie danych

W zawodzie inżyniera danych istnieje wiele specjalizacji i ścieżek rozwoju, które można podążać, w zależności od zainteresowań i umiejętności. Oto kilka przykładów:
1. Inżynier danych w chmurze. Specjalizacja ta obejmuje pracę z technologią chmurową, taką jak AWS, Azure lub Google Cloud. Inżynierowie danych w chmurze tworzą i zarządzają infrastrukturą danych w chmurze, tworzą i zarządzają środowiskami Big Data, oraz optymalizują wydajność systemów.
2. Inżynier danych w Big Data. Specjalizacja ta koncentruje się na pracy z dużymi i złożonymi zbiorami danych. Inżynierowie danych w Big Data projektują, tworzą i zarządzają infrastrukturą danych, umożliwiają analizę i przetwarzanie dużych zbiorów danych.
3. Inżynier analizy danych. Ta specjalizacja skupia się na analizie danych i wnioskowaniu na podstawie zebranych danych. Inżynierowie analizy danych używają narzędzi i technik do eksploracji danych i odkrywania wzorców, aby wyciągnąć wartościowe informacje i wnioski.
4. Inżynier danych w czasie rzeczywistym. Specjalizacja ta obejmuje pracę z danymi, które napływają w czasie rzeczywistym, na przykład z czujników IoT, stron internetowych, mediów społecznościowych itp. Inżynierowie danych w czasie rzeczywistym projektują i tworzą systemy, które są w stanie przetwarzać dane natychmiast, aby dostarczyć informacje w czasie rzeczywistym.
Istnieje wiele innych specjalizacji w zawodzie inżyniera danych, takich jak inżynier danych w dziedzinie medycyny, finansów, marketingu itp. Wszystko zależy od indywidualnych zainteresowań i preferencji. Ważne jest również kontynuowanie nauki i rozwijanie umiejętności w swojej specjalizacji poprzez kursy, szkolenia i udział w konferencjach branżowych.

Jakie dodatkowe studia podyplomowe dla inżyniera danych?

Pracując jako inżynier danych, warto rozważyć podjęcie następujących studiów podyplomowych:
1. Studia podyplomowe z analizy danych. Taki program studiów dostarcza wiedzy i umiejętności z zakresu analizy danych, w tym zbierania, organizowania, analizowania oraz prezentowania danych. Pomaga rozwijać umiejętności analityczne, które są niezbędne w pracy inżyniera danych.
2. Studia podyplomowe z uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe jest kluczowym aspektem pracy inżyniera danych. Takie studia pomogą rozwinąć umiejętności w zakresie algorytmów uczenia maszynowego, budowania modeli predykcyjnych i analizy dużych zbiorów danych.
3. Studia podyplomowe z programowania. Silne umiejętności programistyczne są ważne dla inżyniera danych. Studia podyplomowe z programowania mogą pomóc w doskonaleniu umiejętności programistycznych, uczyć najnowszych technologii programistycznych i pomagać w tworzeniu efektywnych i skalowalnych rozwiązań.
4. Studia podyplomowe z zarządzania projektami. W pracy inżyniera danych często konieczne jest zarządzanie projektami, zarówno małymi, jak i dużymi. Studia podyplomowe z zarządzania projektami pomogą rozwijać umiejętności planowania, organizacji, koordynacji i monitorowania projektów.
5. Studia podyplomowe z bezpieczeństwa danych. Inżynierowie danych muszą dbać o bezpieczeństwo danych, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych i prywatnych informacji. Studia podyplomowe z bezpieczeństwa danych pomogą w zrozumieniu i stosowaniu najlepszych praktyk związanych z bezpieczeństwem danych.
Warto podjąć studia podyplomowe, które uzupełnią i rozwinią umiejętności związane z pracą inżyniera danych oraz odzwierciedlają najnowsze trendy i technologie w branży. 

Jakie uzupełniające kursy i szkolenia dla inżyniera danych?

Pracując w zawodzie inżynier danych, istnieje wiele kursów i szkoleń, które warto podjąć, aby rozwijać swoje umiejętności i być na bieżąco z najnowszymi technologiami i narzędziami. Oto kilka przykładowych kursów i szkoleń:
1. Big Data. Kursy i szkolenia związane z Big Data, takie jak Hadoop, Apache Spark, czy NoSQL, będą pomocne przy pracy nad dużymi zbiornikami danych, ich analizie i przetwarzaniu.
2. Języki programowania. Podjęcie kursów z języków programowania, takich jak Python, R, czy Scala, pozwoli dostosować umiejętności programistyczne do specyfiki pracy inżyniera danych.
3. Bazy danych. Kursy z baz danych, takie jak SQL, MongoDB, czy Cassandra, pomogą zrozumieć i efektywnie zarządzać danymi oraz wydajnie wykonywać zapytania.
4. Cloud Computing. Kursy związane z usługami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure, czy Google Cloud, będą przydatne do przechowywania, przetwarzania i analizy danych w chmurze.
5. Machine Learning. Kursy związane z uczeniem maszynowym, takie jak algorytmy uczenia się maszynowego, głębokie sieci neuronowe, czy narzędzia TensorFlow, pomogą w tworzeniu modeli ML i rozwiązywaniu problemów związanych z danymi.
6. Data Visualization. Kursy i szkolenia dotyczące wizualizacji danych, takie jak Tableau, matplotlib czy ggplot, umożliwią prezentowanie wyników analiz i zrozumiałą komunikację danych.
7. Data Warehousing. Kursy związane z przetwarzaniem danych i tworzeniem hurtowni danych, takie jak ETL, Data Mart czy Data Warehouse Modeling, będą przydatne do skutecznego gromadzenia danych i ich późniejszej analizy.
8. Projektowanie infrastruktury danych. Kursy i szkolenia związane z projektowaniem i zarządzaniem infrastrukturą danych, takie jak Hadoop Architecture, Data Engineering czy Data Architecture, dostarczą wiedzy potrzebnej do stworzenia efektywnych systemów przetwarzania danych.

Czy inżynier danych to zawód przyszłości?

Tak, inżynier danych to zawód przyszłości. W dzisiejszym cyfrowym świecie ilość danych generowanych przez firmy i organizacje rośnie w szybkim tempie. Inżynierowie danych są niezbędni do zbierania, przechowywania, przetwarzania i analizowania tych danych w celu wydobywania cennych informacji i wskazówek dla biznesu. Ogromne znaczenie ma także rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, co wymaga specjalistycznej wiedzy i umiejętności inżyniera danych. Z tego powodu popyt na inżynierów danych będzie nadal rosnąć w przyszłości.

Czy warto zostać big data engineerem?

Warto zostać inżynierem danych, jeśli interesujesz się analizą danych i programowaniem. Inżynierowie danych są bardzo poszukiwani na rynku pracy, ponieważ organizacje coraz bardziej zdają sobie sprawę, że dane są wartościowym zasobem i potrzebują specjalistów, którzy będą potrafili je przetwarzać i analizować. Praca inżyniera danych może być również bardzo satysfakcjonująca, ponieważ pozwala na rozwiązywanie skomplikowanych problemów i przyczynia się do podejmowania lepszych decyzji biznesowych.

H3 Wady pracy jako inżynier danych wobec data scientist

1. Konieczność pracy z dużymi ilościami danych – jako inżynier danych będziesz odpowiedzialny za przechowywanie, przetwarzanie i zarządzanie dużymi zbiorami danych. Oznacza to konieczność zarządzania infrastrukturą, serwerami i bazami danych, co może być czasochłonne i skomplikowane.
2. Mniej zaawansowane analizy – praca inżyniera danych skupia się głównie na zapewnieniu odpowiedniej infrastruktury dla przetwarzania danych. Zadania te zwykle wymagają mniejszego poziomu zaawansowanych analiz danych, w przeciwieństwie do prac data scientistów, którzy wykorzystują bardziej zaawansowane techniki analizy i modelowania danych.
3. Mniej naukowych/wytwórczych aspektów – inżynier danych skupia się głównie na implementacji i utrzymaniu technologii do zarządzania danymi, co może być mniej twórcze i naukowe w porównaniu z pracą data scientist. Data scientist bada, modeluje i analizuje dane, aby wyciągać wnioski i prognozy, co wymaga większego stopnia innowacyjności i kreatywności.
4. Brak zaangażowania w badania naukowe – jako inżynier danych będziesz bardziej skoncentrowany na praktycznej stronie przetwarzania danych, takiej jak przekształcanie, harmonizacja i zabezpieczanie danych. Praca data scientistów częściej obejmuje badania naukowe, opracowywanie nowych technik i rozwiązań w dziedzinie analizy danych.
5. Mniejsza znajomość statystyki i matematyki – jako inżynier danych ważne jest posiadanie umiejętności technicznych związanych z przetwarzaniem i zarządzaniem danymi. Może to oznaczać, że nie będziesz musiał tak głęboko angażować się w dziedziny statystyki i matematyki, jak pracując jako data scientist.
6. Mniej paneli decyzyjnych – jako inżynier danych będziesz rzadziej brał udział w kluczowych procesach podejmowania decyzji, które data scientist często podejmuje na podstawie analizy danych. 

Zalety pracy inżyniera danych wobec roli data scientist

Praca jako inżynier danych ma wiele zalet w porównaniu do pracy w zawodzie data scientist:
1. Specjalizacja. Inżynier danych skupia się głównie na gromadzeniu, przetwarzaniu i zarządzaniu dużymi zbiorami danych. Mając przewagę w technicznych umiejętnościach programowania, mogą skoncentrować się na tworzeniu wydajnych i skalowalnych systemów do przetwarzania danych. Data scientist natomiast zajmuje się analizą danych i wykorzystaniem ich do generowania wiedzy biznesowej.
2. Umiejętności techniczne. Inżynier danych musi być dobrze obeznany w narzędziach i technologiach związanych z przetwarzaniem danych, takich jak języki programowania (np. Python, Java, SQL), bazy danych, narzędzia ETL (Extract, Transform, Load) itp. Wiedza techniczna jest kluczowym elementem w tej roli. Data scientist z kolei musi posiadać umiejętności statystyczne, programowania i analityczne, a także znajomość narzędzi i technik analizy danych.
3. Skala pracy. Inżynier danych często zajmuje się dużymi zbiorami danych i dużej skali przetwarzaniem danych. Muszą więc być w stanie tworzyć rozwiązania, które są wydajne i skalowalne. Data scientist może pracować na mniejszych zbiorach danych, skupiając się na analizie i wnioskowaniu biznesowym.
4. Zarządzanie projektem. Ponieważ inżynier danych często pracuje nad projektami, które wymagają budowania i utrzymania systemów przetwarzania danych, muszą być w stanie zarządzać projektami i pracować we współpracy z innymi członkami zespołu. Data scientist może być bardziej skoncentrowany na analizie danych i generowaniu wiedzy niż na zarządzaniu projektem.
5. Perspektywa kariery. Praca jako inżynier danych może prowadzić do różnych ścieżek kariery, takich jak architekt danych, kierownik projektu danych, analityk biznesowy itp. Data scientist również ma szeroki wybór możliwości kariery, jednak może być bardziej skoncentrowany na analizie danych i opracowywaniu wniosków biznesowych.