Cum devii inginer Big Data, pornind de la zero; Opt paşi esenţiali

Într-o lume în care datele conduc deciziile şi inovaţia, inginerii de date sunt din ce în ce mai căutaţi. Dar cum poţi ajunge să îţi construieşti o carieră în BigData? Roman Murzac, inginer BigData la SoftServe, a făcut tranziţia către această carieră în urmă cu doi ani şi deja a fost promovat de două ori. În urma experienţei sale, specialistul ne-a transmis care sunt sfaturile lui pentru cei care-şI doresc o carieră în acest domeniu. Fost asistent şi lector universitar la Universitatea Politehnica din Bucureşti, Roman şi-a început parcursul în Big Data mânat de pasiunea sa pentru tehnologie şi pentru felul în care datele pot transforma lumea.

"În procesul de cercetare din cadrul studiilor de doctorat, dezvoltând un produs mecatronic, a trebuit să colectez date de la senzorii produsului şi să acţionez în funcţie de datele colectate. Aici am avut primul contact real cu lumea programării. Imediat am înţeles că magia care se întâmplă în acest domeniu al prelucrării datelor este magia pe care mi-o doresc în viaţa mea. Aşa a început drumul meu în Big Data”, îşi aminteşte Roman.

Referitor la tranziţia care a avut loc, specialistul ne-a transmis: "Am învăţat pe cont propriu timp de şase luni - câte opt ore pe zi (fără zile de odihnă). După şase luni am primit prima ofertă de muncă. După alte opt luni am primit oferta să devin Trainee Big Data Engineer la SoftServe, iar acest lucru se întampla în ianuarie 2023. În acel moment visul meu a început să devină realitate”, povesteşte Roman Murzac.

În cei doi ani cu SoftServe, el a parcurs peste 500 de ore de învăţare, beneficiind de cele peste 20.000 de soluţii puse la dispoziţie de companie - atât dezvoltate in-house, cât şi prin Udemy Business - şi a reuşit să evolueze rapid, lucrând pe proiecte inovatoare, alături de o echipă cu experienţă.

Pe măsură ce expertiza sa a crescut, Roman a început să îi ajute şi pe cei din jur să se dezvolte. El a devenit mentor în programele interne ale companiei, dar şi pentru studenţi, fiind activ în dezvoltarea programului de practică Big Data al SoftServe.

„Pentru a avea succes, orice reconversie profesională trebuie să fie un proces structurat, care necesită planificare atentă şi perseverenţă”, declară inginerul SoftServe.

Pentru cei care doresc să îşi croiască o carieră în Big Data şi încep de la zero, Roman are următoarele sfaturi:

1.Identificarea obiectivelor de învăţare - de exemplu definirea tehnologiilor şi certificărilor pe care doreşti să le dobândeşti la finalul acestui proces de învăţare. Conform sursei citate, în acest pas este vital şi să faci o trecere în revistă a competenţelor tale actuale, astfel încât să identifici care sunt zonele principale de dezvoltare;

2.Explorarea pieţei muncii - cercetarea cerinţelor specifice joburilor din domeniu şi a tehnologiilor utilizate te va ajuta să îţi adaptezi planul la realitatea din piaţă;

3.Alegerea resurselor de învăţare - selectarea cursurilor online, mentoratelor şi materialelor educaţionale relevante. Definirea parcursului de (re)calificare potrivit este vitală - cercetează şi selectează programe aliniate obiectivelor tale - pot fi cursuri online, programe universitare sau diverse alte unelte educaţionale. "Sfatul meu este să urmăreşti acoperirea unor arii esenţiale din Big Data - depozitarea datelor, procesele ETL şi calculul distribuit”, spune Roman. Printre competenţele menţionate de acesta ca importante se numără şi limbajele de programare populare în Big Data - ca Python, Java, Scala -, dar şi bazele de date NoSQL şi tehnologii ca Hadoop sau Spark;

4.Construirea unui portofoliu şi experienţa practică - aplicarea cunoştinţelor prin proiecte practice şi participarea la hackathoane sau competiţii, care să îţi ofere această oportunitate. Internshipurile sau proiectele open source pot fi, de asemenea, ocazii de a-ţi îmbogăţi portofoliul şi a câştiga experienţă;

5.Networking şi comunităţi profesionale - conectarea cu profesionişti din domeniu prin evenimente, forumuri şi reţele sociale. Nu ezita să cauţi îndrumare în aceste comunităţi online - să fii ghidat de o persoană cu experienţă poate fi foarte valoros în parcursul tău, afirmă specialistul;

6.Obţinerea certificărilor relevante - obţinerea unor certificări recunoscute pentru a-ţi valida competenţele în Big Data;

7.Aplicarea la joburi şi pregătirea interviurilor - crearea unui CV orientat către tehnologie şi exersarea interviurilor tehnice;

8.Perseverenţă şi adaptare - menţinerea unui ritm constant de învăţare şi adaptarea la noile tehnologii şi cerinţe ale pieţei.

În ceea ce priveşte tehnologiile pe care trebuie să le înveţe cei care şi-au propus să urmeze acest drum, Roman oferă următoarele recomandări.

-Fundamentele programării - familiarizarea cu limbaje precum Python sau Scala, esenţiale pentru analiza şi procesarea datelor;

-Baze de date şi SQL - învăţarea gestionării şi interogării bazelor de date relaţionale şi NoSQL;

-Arhitectura şi stocarea datelor - înţelegerea modului în care datele sunt colectate, stocate şi structurate eficient - data warehousing şi ETL;

-Procesarea şi analiza datelor - utilizarea tehnologiilor precum Apache Spark şi Hadoop pentru prelucrarea şi analiza volumelor mari de date;

-Platforme cloud - lucrul cu platforme cloud populare (AWS, Azure, Google Cloud) pentru scalabilitate şi eficienţă în gestionarea datelor;

-Instrumente de orchestrare a datelor - învăţarea utilizării Apache Airflow şi a altor instrumente pentru automatizarea fluxurilor de date;

-Infrastructură şi implementare - tehnologii ca Docker, Kubernetes şi Terraform ce permit automatizarea şi scalarea sunt, de asemenea, importante;

-Guvernanţa şi securitatea datelor - instrumentele ce asigură integritatea şi transparenţa datelor, alături de conformitatea cu legislaţiile în vigoare.

Roman Murzac conchide: "Este nevoie de perseverenţă şi dăruire, resursele sunt acolo - de la marile platforme de învăţare online la forumuri dedicate. Depinde doar de tine. Fără un program de învăţare bine definit şi perseverenţă niciun sfat nu are valoare".

SoftServe este un furnizor de top în consultanţă IT şi servicii digitale ce extinde orizontul noilor tehnologii pentru a rezolva provocările complexe ale afacerilor din zilele noastre şi pentru a obţine rezultate semnificative pentru clienţi. Aceştia se bazează cu încredere pe SoftServe pentru a proiecta şi implementa capabilităţi mature şi inovatoare, cum ar fi ingineria digitală, Big Data şi analiza datelor, cloud-ul şi AI/ML. Compania deserveşte industrii de tip enterprise, inclusiv high tech, servicii financiare, sănătate, retail, energie şi producţie.