Was ist eine Data Engineer Ausbildung? Wie hoch ist das Data Engineer Gehalt. Diese Fragen beantworte ich in diesem Artikel. Du erfährst, was es mit diesem neuen Berufsbild auf sich hat.
Data Engineer vs. Data Scientist
Ein Data Scientist ist nur so gut wie die Daten, auf die er Zugriff hat. Die meisten Unternehmen speichern ihre Daten in verschiedenen Formaten, in Datenbanken oder Textdateien.
Hier kommt der Data Engineer ins Spiel – er baut Pipelines, die diese Daten in Formate umwandeln, die von dem Data Scientist verwendet werden können. Data Engineers sind genauso wichtig wie Data Scientists. Sie sind aber in der Regel weniger sichtbar, da sie vom Endprodukt der Analyse weit entfernt sind.
Eine gute Analogie ist ein Rennwagenbauer vs. ein Rennwagenfahrer. Der Fahrer hat das Vorrecht, auf einer Strecke zu rasen und den Sieg vor Publikum zu genießen. Doch der Konstrukteur hat die Freude daran, Motoren zu optimieren, mit verschiedenen Abgasanlagen zu experimentieren und eine leistungsstarke, robuste Maschine zu entwickeln.
Wenn du die Art von Person sind, die gerne Systeme baut und optimiert, ist dieses Berufsfeld vielleicht das Richtige für dich. In diesem Beitrag werden wir den Alltag eines Data Engineers untersuchen und die für die Rolle erforderlichen Fähigkeiten besprechen.
Was ist ein Data Engineer?
Ein Data Engineer ist ein Mitarbeiter, dessen Hauptaufgabe darin besteht, Daten für analytische oder betriebliche Zwecke aufzubereiten. Die spezifischen Aufgaben, die von Dateningenieuren übernommen werden, können von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein. Sie umfassen jedoch typischerweise den Aufbau von Datenpipelines, um Informationen aus verschiedenen Quellsystemen zusammenzuführen, die Integration, Konsolidierung und Bereinigung von Daten und deren Strukturierung für den Einsatz in einzelnen Analyseapplikationen.
Diese besonderen Fachexperten befassen sich in der Regel sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Datensätzen. Daher müssen sie mit verschiedenen Ansätzen der Datenarchitektur und -anwendung vertraut sein. Eine Vielzahl von großen Datentechnologien, darunter eine ständig wachsende Auswahl an Open-Source-Datenerfassungs- und Verarbeitungs-Frameworks, sind ebenfalls im Werkzeugkasten enthalten.
Data Engineers sind das Bindeglied zwischen der Big Data-Strategie des Managements und den Data Scientists, die mit Daten arbeiten müssen. Was sie tun, ist, die Plattformen aufzubauen, die es den Data Scientists ermöglichen, ihre Arbeit zu tun.
Der Data Engineer ermöglicht folgende Use Cases:
Data Engineer Aufgaben und Rollen
Als ein Data Engineer kannst du dich unterschiedlich positionieren.
Ein generalistischer Data Engineer arbeitet in der Regel in einem kleinen Team. Ohne ihn haben Data Analysts und Data Scientists nichts zu analysieren, was einen Data Engineer zu einem kritischen Mitglied eines Data-Science-Teams macht.
Wenn dieser Mitarbeiter die einzige datenorientierte Person in einem Unternehmen ist, muss er in der Regel mehr End-to-End-Arbeit leisten. So kann beispielsweise ein generalistischer Data Engineer alles tun müssen, von der Aufnahme der Daten über die Verarbeitung bis hin zur endgültigen Analyse. Dies erfordert mehr Data-Science-Skills, als die meisten besitzen. Allerdings erfordert es auch weniger Wissen über die Systemarchitektur.
Kleine Teams und Unternehmen haben nicht so viele Benutzer, so dass Engineering nicht so tiefgehend ausgeprägt sein muss. Dies ist eine gute Rolle für einen Data Scientist, der in dieses Berufsfeld wechseln möchte.
Pipeline-zentrierte Data Engineers sind in der Regel in mittelständischen Unternehmen mit komplexen Data-Science-Anforderungen notwendig. Ein Pipeline-zentrierter Data Engineer wird mit Teams von Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um Daten in ein nützliches Format für die Analyse zu transformieren. Dazu bedarf es fundierter Kenntnisse über verteilte Systeme und Informatik.
Ein datenbank-zentrierter Data Engineer konzentriert sich auf den Aufbau und die Bereitstellung von Analysedatenbanken. Dies beinhaltet einige Arbeiten mit Pipelines, aber mehr Arbeiten mit der Optimierung der Datenbanken für eine schnelle Analyse und die Erstellung von Tabellenschemata. Dazu gehört die ETL-Arbeit, um Daten in die Warehouses zu bringen. Diese Art findet man normalerweise in größeren Unternehmen mit vielen Datenanalysten, die ihre Daten über verschiedene Datenbanken und Systeme verteilt haben.
Was bestimmt das Gehalt eines Data Engineers?
Hey, du bist also neugierig, was ein Data Engineer so verdient, richtig? Du bist nicht allein! In einer Welt, die zunehmend datengetrieben ist, sind Data Engineers die Helden im Hintergrund, die dafür sorgen, dass alles rund läuft. Sie jonglieren mit Daten, bauen Brücken zwischen Rohdaten und den Insights, die Unternehmen voranbringen. Kein Wunder also, dass sie gefragt sind wie nie. Aber wie sieht es mit dem Gehalt aus? Lass uns tief eintauchen und herausfinden, was das Portemonnaie eines Data Engineers füllt.
Einflussfaktoren auf das Gehalt
Erstmal, was beeinflusst das Gehalt eines Data Engineers? Es ist eine Mischung aus Skills, Erfahrung, Standort und natürlich der Größe und dem Sektor des Unternehmens.
Data Engineer Gehalt: Wie viel verdient ein Data Engineer?
Ein Data Engineer verdient durchschnittlich
Wie du siehst, variieren die Angaben leicht. Insgesamt ist es jedoch ein ganz gutes Gehalt. Solltest du viel Erfahrung haben und erfolgreich abgeschlossene Projekte vorweisen, kannst du sicherlich mit weit höheren Gehältern rechnen.
Aktuelle Gehaltstrends
Es ist ein weites Feld, und die Zahlen variieren stark. Aber um dir eine Idee zu geben: In den USA kann das durchschnittliche Gehalt irgendwo zwischen $70,000 und $130,000 liegen, abhängig von Erfahrung und Standort. In Deutschland sieht es ähnlich aus, mit Einstiegsgehältern ab etwa 45.000 €, die bis zu 70.000 € oder mehr steigen können, wiederum abhängig von verschiedenen Faktoren.
Wie kann man sein Gehalt steigern?
Gute Frage! Weiterbildung ist der Schlüssel. Die Tech-Welt steht nie still, und Data Engineers, die auf dem Laufenden bleiben, haben die Nase vorn. Spezialisierungen in Bereichen wie Machine Learning, Data Science oder Cloud-Technologien können dein Gehaltspaket deutlich aufwerten.
Zertifikate und Kurse
Hol dir Zertifikate von anerkannten Plattformen und Technologieanbietern. AWS, Google Cloud und Microsoft bieten spezialisierte Kurse für Data Engineers an.
Netzwerken
Vernetze dich in der Branche. Konferenzen, Meetups und Online-Foren sind goldwert, um Kontakte zu knüpfen und von den Besten zu lernen.
Warum eine Ausbildung zum Data Engineer machen?
In der digitalen Ära ist Daten das neue Gold. Unternehmen jeder Größe sammeln Daten, oft ohne zu wissen, wie sie sie nutzen sollen. Hier kommst du ins Spiel. Als Data Engineer hilfst du, dieses Gold zu schürfen, zu reinigen und nutzbar zu machen. Die Nachfrage nach dieser Fähigkeit ist riesig und wächst stetig. Eine Ausbildung in diesem Bereich bereitet dich nicht nur auf eine gefragte Karriere vor, sondern versetzt dich auch in die Lage, in praktisch jeder Branche einen Unterschied zu machen.
Die wichtigsten Fähigkeiten eines Data Engineers
Technisches Know-how: Natürlich brauchst du ein solides technisches Fundament. Dazu gehören Programmiersprachen wie Python oder Java, Datenbankmanagement mit SQL oder NoSQL und die Arbeit mit Big Data-Technologien wie Hadoop oder Spark.
Analytisches Denken: Du musst aus einem Haufen Daten sinnvolle Muster erkennen können. Analytisches Denken hilft dir, die Nadel im Datenhaufen zu finden.
Problemlösungskompetenz: Oft genug sind die Daten nicht so, wie sie sein sollten. Daten können unvollständig, inkonsistent oder einfach nur falsch sein. Deine Aufgabe ist es, diese Probleme zu lösen und die Daten nutzbar zu machen.
Kommunikationsfähigkeiten: Als Data Engineer musst du technische Konzepte so erklären können, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen. Außerdem arbeitest du oft im Team und musst deine Ideen klar und deutlich kommunizieren können.
Data Engineer Ausbildung: Wie werde ich Data Engineer?
Um Data Engineer zu werden, ist eine entsprechende Ausbildung bzw. Studium sinnvoll. Es könnte klassischerweise ein Informatik bzw. Wirtschaftsinformatik Studium sein. Gerade in der IT-Branche reicht es anstelle eines Studiums oft auch aus, mehrjährige Erfahrung vorzuweisen. Auch wenn man nicht explizit eine offizielle Ausbildung in dem Bereich absolviert hat.
Für einen guten Job solltest du dir die Kenntnisse und Fähigkeiten aneignen. Dazu gehören Kenntnisse in relationalen Datenbanken und SQL sowie nicht-relationalen Datenbanken / NoSQL, ETL-Prozessen (Extract, Transformation, Loading) und Data Warehousing bzw. Business Intelligence. Wenn du die Programmiersprache Python kannst, ist es ein Vorteil.
Sinnvoll können auch Erfahrungen mit Big Data Ökosystemen wie Hadoop, Spark, Kafka sowie Cloud-Umgebungen wie Amazon Web Services, Google Cloud oder Microsoft Azure sein.
Zu den Soft Skills zählen selbstverständlich ein starkes Interesse, dich in neue Themen einzuarbeiten und dich stets technologisch weiterzubilden. Als Data Engineer kann es sein, dass du auch Kunden beraten musst oder Projekte in Teams stemmst. Deshalb solltest du deine Gedanken formulieren können. Teamfähigkeit ist obligatorisch, das versteht sich von selbst.
In der IT-Welt ist es ganz normal, auf Englisch zu kommunizieren oder englische Dokumente zu lesen. Deshalb solltest du flüssiges Englisch können in Schrift und Wort.
Je nach Job kann es sein, dass du auch viel reisen musst. Dies hängt jedoch wirklich von der Position ab. Der Trend geht dahin, immer mehr remote zu machen. Dies ist ökonomischer und ökologischer.
Wie startest du deine Ausbildung zum Data Engineer?
Universitäts- und Hochschulprogramme
Viele Universitäten bieten Studiengänge in Informatik oder Datenwissenschaft an, die dir eine solide Grundlage bieten. Achte darauf, Kurse in Datenbankmanagement, Datenanalyse und Programmierung zu belegen.
Online-Kurse und Bootcamps
Für diejenigen, die bereits arbeiten oder eine flexiblere Lernoption suchen, gibt es eine Fülle von Online-Kursen und Bootcamps. Diese konzentrieren sich oft auf spezifische Fähigkeiten wie Python, SQL oder Big Data-Technologien und können eine gute Ergänzung oder ein guter Ausgangspunkt sein.
Praktische Erfahrung
Nichts geht über praktische Erfahrung. Starte eigene Projekte, beteilige dich an Open-Source-Projekten oder suche dir Praktika. Dies hilft nicht nur, dein Wissen zu vertiefen, sondern auch, einen beeindruckenden Lebenslauf aufzubauen.
Data Engineering Studium
Du kannst dir über verschiedene Wege Data Engineering Fähigkeiten aneignen bzw. Zertifizierungen erlangen: Azure Data Engineer Associate
Studiengänge in Deutschlang wären z.B. folgende:
Eine Ausbildung zum Data Engineer zu machen, öffnet die Türen zu einer Welt voller Möglichkeiten. Egal, ob du dich durch ein Universitätsstudium, Online-Kurse oder praktische Erfahrung weiterbildest, das Wichtigste ist, nie aufzuhören zu lernen. Die Welt der Daten verändert sich ständig, und als Data Engineer bist du an vorderster Front dieser spannenden Revolution. Pack es an!
Wenn du dich für das Thema interessierst, solltest du mal einen Blick in das Cookbook von Andreas Kretz reinwerfen.
Als Data Engineer sind die Möglichkeiten praktisch grenzenlos. Die Nachfrage ist hoch, die Technologie entwickelt sich rasant weiter, und die Gehälter spiegeln das wider. Mit den richtigen Skills, ständiger Weiterbildung und einem Netzwerk, das dich unterstützt, kannst du nicht nur einen spannenden Karriereweg einschlagen, sondern auch ein Gehalt erzielen, das deinen Wert widerspiegelt. Bleib neugierig, bleib lernbereit.
Das Berufsbild ist wirklich spannend. Wenn du dich dafür interessierst, solltest du dir die nötigen Fähigkeiten aneignen. Versuche so viel wie möglich Erfahrungen zu sammeln. Mit einer entsprechenden Data Engineer Ausbildung kannst du zu deinem Traumjob kommen – und ein hohes Data Engineer Gehalt erzielen.
Der Beitrag Data Engineer Ausbildung & Gehalt erschien zuerst auf Blockchain Infos.
