Стек технологий для инженера по данным обычно включает в себя инструменты и платформы, предназначенные для сбора, хранения, обработки, анализа и управления большими объемами данных. Выбор конкретных технологий может зависеть от специфики проекта, размера компании, а также предпочтений команды. Вот примерный стек технологий:
Сбор и интеграция данных
- Apache Kafka: Платформа для построения потоковой передачи данных в реальном времени.
- Apache NiFi: Инструмент для автоматизации потоков данных между различными системами.
- Logstash: Инструмент для сбора, обработки и перенаправления данных журнала и событий.
Хранение данных
- Hadoop Distributed File System (HDFS): Файловая система для хранения данных в распределенных системах.
- Amazon S3: Сервис облачного хранения для больших объемов данных.
- Apache Cassandra: Распределенная NoSQL база данных, ориентированная на высокую доступность.
Обработка и аналитика данных
- Apache Spark: Всеобъемлющая платформа для обработки больших данных.
- Apache Flink: Фреймворк для высокопроизводительной, отказоустойчивой обработки данных в реальном времени.
- Apache Hadoop MapReduce: Модель программирования для обработки больших объемов данных.
Базы данных
- PostgreSQL: Расширяемая объектно-реляционная система управления базами данных.
- MongoDB: Документо-ориентированная NoSQL база данных.
- Elasticsearch: Распределенная поисковая и аналитическая система.
Инструменты ETL (Extract, Transform, Load)
- Apache Airflow: Платформа для программирования, планирования и оркестровки рабочих процессов.
- Talend: Платформа интеграции данных и ETL инструмент.
- Pentaho: Платформа интеграции данных и бизнес-аналитики.
Облачные платформы
- Amazon Web Services (AWS): Облачная платформа предоставляющая разнообразные сервисы от серверов до аналитики.
- Google Cloud Platform (GCP): Набор облачных сервисов от Google.
- Microsoft Azure: Облачная платформа с различными сервисами для обработки и анализа данных.
Программирование
- Python: Общепринятый язык программирования для работы с данными благодаря своим библиотекам (Pandas, NumPy, PySpark).
- Java / Scala: Используется для разработки высокопроизводительных систем на платформах типа Apache Spark.
- SQL: Язык запросов для извлечения и анализа данных из реляционных баз данных.
Выбор конкретного стека технологий для инженера по данным зависит от требований проекта, а также от предпочтений и опыта команды разработчиков.