How I would learn Data Engineering (if I could start over)

Summary

In diesem Video gibt Jay, ein Data Engineer, einen umfassenden Leitfaden für den Einstieg in die Dateningenieurwissenschaft. Er erklärt, wie man sich in den Bereichen Python, SQL, Kommandozeilen und Datenspeicherung zurechtfindet, bevor man sich mit fortgeschritteneren Themen wie Datenorchestrierung und Big-Data-Tools befasst. Jay betont die Bedeutung von praktischen Projekten und dem Aufbau eines Portfolios, um zu lernen und sich auf Bewerbungsgespräche vorzubereiten. Der Fokus liegt darauf, Konzepte zu verstehen und nicht nur auf Tools. Jay gibt zudem wertvolle Ressourcen und Tipps, um den Einstieg in die Datenwelt zu erleichtern.

Takeaways

• 😀 Datenengineering ist eine der gefragtesten Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts und eine der bestbezahlten Karrieren in den USA.
• 😀 Der Einstieg in Datenengineering erfordert Grundkenntnisse in Python, SQL und der Verwendung von Kommandozeilen.
• 😀 SQL ist eine der leistungsfähigsten und vielseitigsten Technologien, die in der Datenverarbeitung weit verbreitet ist. Es ist entscheidend, fortgeschrittene Konzepte wie Window Functions zu beherrschen.
• 😀 Python ist die bevorzugte Programmiersprache für Dateningenieure, da sie flexibel ist und viele Drittanbieterbibliotheken bietet.
• 😀 Es ist wichtig, das richtige Mindset zu entwickeln: Nehmen Sie sich Zeit und lernen Sie kontinuierlich durch Praxis und Projekte.
• 😀 Lernen Sie durch das Erstellen von Projekten und bauen Sie ein Portfolio auf, um Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren.
• 😀 Datenlagerung und -orchestrierung sind zentrale Themen im Datenengineering. Datenbanken und Object Stores (wie S3) sind wesentliche Speicherlösungen.
• 😀 Werkzeuge wie Apache Airflow helfen bei der Orchestrierung von Datenpipelines und Workflows, besonders im Zusammenhang mit ETL-Prozessen.
• 😀 Batch- und Stream-Verarbeitung sind fortgeschrittene Konzepte im Datenengineering, die oft mit Big Data Tools wie Apache Spark und Kafka in Verbindung stehen.
• 😀 Die Bedeutung von kontinuierlichem Lernen: Technologien entwickeln sich schnell, und das Erlernen der grundlegenden Konzepte ist wichtiger als die spezifischen Werkzeuge.
• 😀 Es ist nicht notwendig, ein Experte in jedem Werkzeug zu sein. Vielmehr sollte man sich auf die Lösung von Problemen mit den richtigen Tools konzentrieren.

Q & A

Was ist das Hauptziel des Videos?

Das Hauptziel des Videos ist es, einen strukturierten Ansatz zu vermitteln, wie man sich im Bereich der Dateningenieurwissenschaften weiterbilden kann, insbesondere für Anfänger, die ihre Karriere in diesem Bereich starten möchten.

Warum sind Python, SQL und Befehlszeilen wichtig für einen Dateningenieur?

Python, SQL und Befehlszeilen sind die grundlegenden Werkzeuge eines Dateningenieurs. Sie ermöglichen die Verarbeitung und Verwaltung von Daten und die Entwicklung von Datenpipelines, die zentrale Bestandteile der täglichen Arbeit eines Dateningenieurs sind.

Welche SQL-Konzepte sind besonders wichtig für Dateningenieure?

Wichtige SQL-Konzepte für Dateningenieure sind insbesondere 'Group By'- und 'Window Functions'. Diese helfen dabei, Daten zu aggregieren und komplexe Abfragen durchzuführen, was oft in Interviews abgefragt wird.

Warum wird empfohlen, mit Python anstatt Java zu beginnen?

Python wird empfohlen, weil es eine offene Quelle ist und viele Bibliotheken bietet, die das Arbeiten mit Daten erleichtern. Es ist zudem leichter zugänglich für Anfänger im Vergleich zu Java und fokussiert auf Datenkonzepte, nicht auf Computerwissenschaften.

Welche Arten von Datenspeichern sind für Dateningenieure besonders wichtig?

Dateningenieure sollten sich auf zwei Haupttypen von Datenspeichern konzentrieren: Objektstores (wie Amazon S3 für unstrukturierte Daten) und relationale Datenbanken (wie SQLite), die schnelle Abfragen und effiziente Datenspeicherung ermöglichen.

Was ist Datenorchestrierung und warum ist sie wichtig?

Datenorchestrierung bezieht sich auf die Verwaltung und Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Daten in ein Data Warehouse integrieren, transformieren und speichern. Sie ist wichtig, um sicherzustellen, dass Daten korrekt und effizient verarbeitet werden, oft durch ETL-Prozesse.

Welche Rolle spielt Apache Airflow in der Datenorchestrierung?

Apache Airflow ist ein Tool zur Orchestrierung von Workflows, das es Dateningenieuren ermöglicht, ETL-Prozesse zu planen und zu überwachen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Workflows visuell zu gestalten und Probleme effizient zu diagnostizieren.

Was sind Batch- und Stream-Verarbeitung, und warum sind sie wichtig?

Batch-Verarbeitung ist die Verarbeitung großer Datenmengen in Batches, oft mit Tools wie Apache Spark. Stream-Verarbeitung bezieht sich auf die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen, mit Tools wie Apache Kafka. Beide sind wichtig, um Daten effizient zu verarbeiten, insbesondere bei großen Datenmengen oder Echtzeitanwendungen.

Warum sollte man sich mehr auf Konzepte und weniger auf spezifische Tools konzentrieren?

Es wird empfohlen, sich auf die Konzepte hinter Batch- und Stream-Verarbeitung zu konzentrieren, da die Tools in diesem Bereich ständig weiterentwickelt werden. Das Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien hilft dabei, sich schneller an neue Tools anzupassen, die im Job verwendet werden.

Was ist die Bedeutung des Aufbaus eines Portfolios für Dateningenieure?

Ein Portfolio zu erstellen, in dem man eigene Projekte zeigt, ist entscheidend für den Erfolg als Dateningenieur. Es hilft dabei, praktische Erfahrungen zu sammeln und den Arbeitgebern zu demonstrieren, dass man in der Lage ist, die erlernten Konzepte in realen Anwendungen umzusetzen.