Dataingeniørfaget: En dybdeanalyse
Dataingeniørfaget omfatter utviklingen av systemer for innsamling, lagring, analyse og utnyttelse av meningsfull data. Dette feltet er relevant for alle bransjer, overalt hvor det finnes data.
Dataingeniører er fundamentale i disse bransjene. Uten deres kompetanse i tilgjengelig data, ville organisasjoner og analytikere være uten den nødvendige kunnskap.
Men hvordan blir man egentlig dataingeniør? Er det et godt karrierevalg i dagens marked? Og hvilke fremtidsutsikter finnes det?
I denne artikkelen vil vi se nærmere på disse spørsmålene og også foreslå noen kurs for deg som vurderer en karriere som dataingeniør.
Veien til å bli dataingeniør
En dataingeniør må tilegne seg en rekke ferdigheter gjennom erfaring og sertifiseringer. For å få et forsprang, må man mestre programmeringsspråk som Java, R, Scala, Python, SQL og NoSQL.
Man må også ha kunnskap om databaser, datalagring, automatisering/skripting, maskinlæring, datasikkerhet, big data og skybasert databehandling. Kravene kan variere avhengig av stilling, men generelt må en dataingeniør beherske et bredt spekter av emner.
Det er derfor uvanlig å bli dataingeniør umiddelbart etter endt utdanning. Ofte starter man som programvareingeniør eller analytiker og avanserer senere til en stilling som dataingeniør.
Er dataingeniørfaget et lovende karrierevalg?
Data er i dag den mest verdifulle ressursen, selv sammenlignet med naturressurser som olje.
Selskaper investerer enorme summer i å utvikle metoder for innsamling, bearbeiding og lagring av data. Dette gjelder ikke bare personlig informasjon, men data fra alle områder.
Denne utviklingen skjer i et raskt tempo.
Etter hvert som data blir mer verdifull og mengden øker, vil også etterspørselen etter dataingeniører stige.
En LinkedIn-rapport fra 2021 viste at dataingeniørfaget var en av de mest fremadstormende karriereveiene. Det forventes også å være en av de viktigste sektorene i fremtiden.
Med tanke på fremtidsutsiktene: Så lenge data eksisterer, vil det være et behov for systemer som kan bearbeide og utnytte dem. Dette gjør det til et spennende karrierevalg.
Hvordan starte en karriere innen dataingeniørfaget
Dataingeniørfaget kan være en krevende karrierevei. Hvor skal man begynne? Hva må man lære?
Mange dataingeniører lærer gjennom jobberfaring. Man starter ofte som dataforsker eller analytiker og utvikler ferdigheter for å kvalifisere seg til en dataingeniørstilling.
Her er noen viktige punkter å merke seg for å fremme karrieren som dataingeniør:
- Programmeringsferdigheter: Grunnleggende kunnskaper i Python og R er essensielt, da disse er de viktigste språkene innen feltet. Det er også fordelaktig å utforske andre språk.
- Databasekunnskap: Man må ha kunnskap om SQL, hvordan man optimaliserer SQL-spørringer og administrerer et databasesystem (RDBMS – Relational Database Management System). Grunnleggende kunnskap er viktig, men det kreves også kompetanse til å administrere komplekse databasesystemer.
- Datalagre: Selv om dette vanligvis læres i jobben, må man hjelpe dataingeniører med å håndtere ustrukturerte data og vurdere dem for forretningsbeslutninger.
- Operativsystemer: God beherskelse av UNIX-baserte systemer, Linux, Solaris og Windows er nødvendig.
- Maskinlæring: Grunnleggende forståelse for maskinlæring for datamodellering og analyse er fordelaktig.
- Big data-verktøy: Kjennskap til big data-verktøy som Apache Hadoop er viktig, gitt at man skal håndtere store datamengder.
Dette er ikke uttømmende krav, men gir en indikasjon på hva som er viktig for å starte en karriere som dataingeniør. Man kan være nødt til å lære mer om andre verktøy eller språk senere i karrieren.
I tillegg til dette, presenteres her noen kurs som kan gjøre det lettere å tilegne seg de nødvendige ferdighetene:
Anbefalte Kurs for Dataingeniører
Data Engineering Essentials Hands-on (Udemy)
Udemy har et bredt utvalg av læringsressurser, inkludert for dataingeniørfaget. Data Engineering Essentials er et høyt rangert betalt kurs som gir innsikt i nøkkelspråk som SQL, Python og Spark. Kurset fokuserer også på praktiske oppgaver og øvelser. Det hjelper deg å sette opp et utviklingsmiljø for å lære å bygge applikasjoner for datateknologi ved hjelp av Google Cloud Platform. Dette kurset passer godt for de som foretrekker praktisk læring.
Grunnleggende datateknikk for alle (edX)
Dette kurset er ideelt for de som ønsker å utforske de grunnleggende konseptene innen dataingeniørfaget. «Grunnleggende datateknikk for alle» dekker de nødvendige grunnleggende konseptene for nybegynnere. Det inneholder ikke praktiske øvelser eller avanserte forklaringer, men gir en god innføring. IBM tilbyr dette kurset gjennom edX, en anerkjent plattform med pålitelige sertifiseringer og kurs av høy kvalitet. Kurset er gratis, med mulighet for å betale for et sertifikat. Dette er et godt utgangspunkt for å få en forståelse for feltet.
Dataingeniør Nanodegree (Udacity)
Et Nanodegree-program fra Udacity tilbyr mer avansert innsikt i et tema. Sammenlignet med grunnleggende kurs, kreves det noe forkunnskap for å ta en nanograd. Med «Bli en dataingeniør» nanograd, kan du avansere fra en inngangsrolle til en bedre posisjon som teknisk kandidat. Programmet dekker også noen grunnleggende konsepter, men det er viktig å sjekke kursets forkunnskapskrav. Dette programmet koster mer enn et enkeltkurs, så det er lurt å undersøke troverdigheten og om det er verdt investeringen.
Datateknikk for alle (Datacamp)
Data Engineering for Everyone er et gratis kurs uten koding. Det gir informasjon om grunnleggende konsepter og arbeidet som kreves innen dataingeniørfaget. Du vil lære om ansvaret som følger med de nødvendige ferdighetene. Datacamps kurs tilbyr en engasjerende læringsmetode, der du tjener poeng etter å ha fullført kapitler. Du kan også velge betalte kurs med praktiske kodeøkter og få tilgang til prosjekter for å utvide dine ferdigheter.
Moderne Big Data-analyse med SQL-spesialisering (Coursera)
Dette Big Data-analysekurset tilbys av Cloudera på Coursera. Du kan gjennomgå innholdet gratis, men for sertifiseringer, quiz og tilgang til alle ressursene, kreves et Coursera-abonnement, eller du kan søke om økonomisk støtte. Dette kurset er en god start for de som ønsker å spesialisere seg innen datateknikk. Du trenger ingen tidligere erfaring for å ta dette kurset, men det gir god beherskelse av Big Data og SQL for dataanalyse.
Data Engineering Foundations Specialization (Coursera)
Et annet spennende kurs på Coursera er IBMs Data Engineering Foundations spesialiseringsprogram. Dette kurset fokuserer på å gi en innføring i det grunnleggende og hjelpe deg med å få praktisk erfaring med koding og relasjonsdatabaser. Kurset inneholder praktiske øvelser som skal være nyttige for de som ønsker å lære det grunnleggende innen datateknikk.
Introduksjon til datateknikk
Kurset «Introduksjon til datateknikk» er en god start, enten du lærer det for første gang eller ønsker å friske opp grunnleggende kunnskaper. Når du har kontroll på det grunnleggende, vil du ikke ha problemer med å finne de nødvendige ressursene for mer avanserte emner. Derfor er ulike introduksjonskurs inkludert i denne listen.
Bli dataingeniør (LinkedIn)
Dette er en læringsvei du finner på LinkedIns læringsportal. Det er en samling av forskjellige kurs som hjelper deg med å lære konsepter innen datateknikk. Du vil lære om grunnleggende, en oversikt over NoSQL, Big Data, sanntidsapplikasjoner, SQL-tips og mer med læringsveien «Bli dataingeniør». Du kan velge en LinkedIn premium prøveperiode for å få tilgang til ressursene og lære av dem. LinkedIn Learning tilbyr høykvalitets ressurser som passer for nybegynnere og profesjonelle.
Oppsummering
Med mange nettkurs og plattformer tilgjengelig, er det lettere enn noen gang å lære nye konsepter. Hvert kurs tilbyr noe unikt, men de kan alle hjelpe deg å komme i gang med en karriere som dataingeniør. Du kan starte med gratis kurs og deretter gå over til betalte alternativer for å finpusse ferdighetene dine. Kursene som tilbyr praktiske øvelser vil forberede deg på de arbeidsoppgavene du vil møte i din fremtidige rolle.
Dataingeniørfaget er en bransje med konstant vekst og muligheter. Det kan være verdt å utforske det så snart som mulig.
Her er noen flere kurs innen dataanalyse: