Revelación completa, soy uno de los fundadores de Rokely.com , donde estamos construyendo un campamento de ingeniería de datos en línea.
Gran pregunta! Como dijiste, creo que la respuesta general es sí. En términos de prepararse para el éxito en su transición de ingeniero de software a ingeniero de datos, creo que hay algunas cosas importantes que puede hacer.
Centrarse en un área de back end de ingeniería de software.
- ¿Cuál es el significado del proyecto DevOps? No quiero definición, solo ponlo en palabras simples.
- Tengo un tercer año (6to sem), Ciencias de la Computación en una universidad decente en India. ¿Qué puedo hacer en este momento para agregar valor a mi currículum?
- ¿Merece la pena mudarse a Holanda desde Ucrania si soy ingeniero de software?
- ¿Qué criterios de evaluación debo adoptar para tener en cuenta mi progreso como programador / ingeniero de software? ¿Qué estoy haciendo mal o bien o qué debo cambiar como programador?
- ¿En qué debería especializarme, en ingeniería de software, para poder trabajar para Google?
De hecho, comencé como ingeniero de Full Stack trabajando con el framework Django de Python. Como escribía regularmente código de nivel de producción, descubrí que estaba aprendiendo mucho sobre AWS y otras tecnologías de servidor, junto con Postgres, que era mi tecnología de base de datos de referencia en ese momento.
Finalmente, tuve suficiente experiencia trabajando mucho en el lado de atrás de las cosas que me mudé a un puesto en mi compañía actual trabajando como ingeniero de datos administrando cargas de datos para terrabytes por valor de datos.
Entonces, si actualmente es un ingeniero front-end, diría que intente pasar a una posición en la que pueda crear API REST en lugar de consumirlas.
Si eres de pila completa, solo pon más energía en aprender sobre los servidores y la tecnología de base de datos en la que se encuentra tu aplicación.
Básicamente, simplemente acérquese lo más posible a su base de datos y los datos que entran / salen.
Manténgase actualizado con la tecnología de almacenamiento de datos.
Incluso si no son lo nuevo y atractivo en este momento, las tecnologías de bases de datos clásicas como MySQL, Postgres y SQL Server aún satisfacen una gran necesidad en el mundo de la tecnología en este momento. Comprenda cómo y por qué funcionan de la manera en que lo hacen.
Una vez que comprenda eso, también podrá comprender las deficiencias del RDBMS clásico, y por qué algunas compañías están recurriendo a tecnologías de almacenamiento no tradicionales como Hive y Spark para administrar y procesar sus datos.
Obtenga exposición construyendo código / proyectos de Ingeniería de Datos de grado de producción.
Esta puede ser una de las piezas más complicadas del rompecabezas para las personas que intentan ingresar a la Ingeniería de Datos o cualquier aspecto de la ingeniería de software. El campo puede ser muy opaco y puede ser difícil encontrar casos de uso claros para perfeccionar sus habilidades. Si tienes amigos que trabajan en la industria, te recomiendo que te sientes a tomar un café con ellos para decidir qué problemas enfrentan a diario y cómo suelen tratar de resolverlos.
Si tiene alguna pregunta o desea elegir mi cerebro, no dude en comunicarse aquí o en twitter.com/jonathanwmeier.
¡Salud!