Data Engineering

Data Engineering is de praktijk van het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur en systemen die de verzameling, opslag en analyse van enorme hoeveelheden data mogelijk maken. Zonder Data Engineers die schone, toegankelijke datapipelines creëren ("data lakes" of "data warehouses"), zouden Data Scientists en Machine Learning-modellen niet de hoogwaardige brandstof hebben die ze nodig hebben om te functioneren.

Data Engineering is vaak de onbezongen ruggengraat van elk succesvol AI-bedrijf. De arbeidsmarkt voor Data Engineers is enorm en vaak minder verzadigd dan pure Data Science, wat het een zeer stabiel en lucratief carrièrepad maakt. Elk bedrijf dat machine learning wil opschalen, moet eerst fors investeren in zijn data engineering team om een betrouwbare datastroom te garanderen.

Data Engineers zijn de architecten van de data-economie en vereisen een mix van backend-ontwikkeling en databasebeheer:

• Programmeertalen: Python, Scala, Java, SQL

• Big Data Tools: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Flink

• Cloud & Data Warehouses: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks

• Concepten: ETL/ELT Pipelines, Data-architectuur, Gedistribueerde Opslag, Data Governance

• Data Engineer

• Big Data Engineer

• Cloud Data Architect

• Analytics Engineer