Skill path
How to become a Data Engineer
How to become a Data Engineer: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Education & experience requirements
- Education
- Die meisten dieser Berufe erfordern einen vierjährigen Bachelor-Abschluss, einige jedoch nicht.
- Experience
- Für diese Berufe ist ein beträchtliches Maß an beruflichen Fähigkeiten, Kenntnissen oder Erfahrungen erforderlich.
- On-the-job training
- Mitarbeiter in diesen Berufen benötigen in der Regel mehrere Jahre Berufserfahrung, Schulung am Arbeitsplatz und/oder berufliche Ausbildung.
Grundlagen
- MathematikFoundation
- StatistikFoundation
Erhebung und Interpretation numerischer Daten. Arbeitgeber benötigen dies, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Erlernen durch Studium und praktische Analyse von Datensätzen.
- Lineare AlgebraFoundation
Mathematik der Vektoren und Matrizen. Arbeitgeber benötigen sie für Datentransformationen und Algorithmen. Erlernen durch Kurse und Übungen.
- DatenbankenFoundation
Systeme zur Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten. Erforderlich für zuverlässigen Datenabruf. Lernen Sie durch SQL- und Datenbankdesign-Übungen.
- DatenpipelinesHigh demand
Automatisierte Prozesse, die Daten zwischen Quellen und Zielen bewegen. Arbeitgeber benötigen einen zuverlässigen Datenfluss für die Analyse. Erlernen durch den Aufbau einfacher Pipelines mit Workflow-Tools.
- PythonHigh demand
Eine vielseitige Programmiersprache. Datenexperten nutzen sie für Analysen, Automatisierung und die Entwicklung datengetriebener Anwendungen.
- DatenmodellierungHigh demand
Entwurf von Datenbankstrukturen zur logischen Speicherung von Daten. Arbeitgeber benötigen effiziente Datenspeicherung und -abfrage. Erlernen durch Designübungen und das Studium von Schemata.
- SQLHigh demand
Eine Sprache zur Verwaltung und Abfrage von Datenbanken. Analysten und Ingenieure nutzen sie, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und zu analysieren.
- DatenqualitätHigh demand
Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Daten. Arbeitgeber benötigen vertrauenswürdige Daten für Entscheidungen. Erlernen durch Datenprofilierung und Nutzung von Validierungstechniken.
- HadoopIn demand
Ein Framework zum Speichern und Verarbeiten großer Datensätze über Cluster hinweg. Arbeitgeber benötigen es zur Bewältigung von Big Data. Erlernen durch Einrichtung von Clustern und Nutzung seiner Werkzeuge.
- Microsoft AzureIn demand
Microsofts Cloud-Computing-Dienste zum Erstellen und Ausführen von Anwendungen. Unerlässlich für cloudbasierte Infrastruktur. Lernen Sie durch Azure-Dokumentation und kostenlose Übungsumgebungen.
- SparkIn demand
Eine Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Arbeitgeber benötigen schnelle Verarbeitung über Systeme hinweg. Erlernen durch die Dokumentation und praktische Projekte.
- AWSIn demand
Amazons Cloud-Plattform für Computing, Speicherung und Dienste. Arbeitgeber nutzen sie für skalierbare Infrastruktur. Lernen Sie durch Experimentieren mit dem AWS Free Tier und Befolgen der offiziellen Dokumentation.
- MySQLIn demand
Open-Source-relationale Datenbank. Notwendig, um Daten zu speichern und abzufragen. Lernen Sie durch SQL-Tutorials und Datenbankpraxis.
- Data LakeIn demand
Ein zentrales Repository zur Speicherung von Rohdaten in verschiedenen Formaten. Erforderlich für flexible Analysen und Datenwissenschaft. Lernen Sie etwas über Speichersysteme und cloudbasiertes Data Engineering.
- ETLIn demand
Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten. Kern für Datenpipelines. Lernen Sie durch SQL und Integrationstools.