Hoje em dia, os dados se tornaram parte central dos negócios. Cada vez mais indústrias estão voltadas aos dados. Para desenvolver análises significativas a partir dos dados disponíveis, empresas precisam de indivíduos com um bom entendimento de TI e ciência de dados.

A Big Data chega até nós em grandes pacotes de informação que requerem um grande poder de computação para que possam passar a fazer algum sentido. Ela é um tipo de dado que ajuda negócios a obterem insights significativos, capazes de ajudar no crescimento da organização de inúmeras maneiras, como melhorando sua segurança ou outros.

Quando se está lidando com Big Data, ainda não existe nada melhor do que contratar um especialista na área para ajudar a criar padrões funcionais e generalizações. Por isso, companhias estão procurando por profissionais que já lidaram antes com Big Data, ou seja, que sejam engenheiros de Big Data experientes e treinados. Assim, empregos remotos para engenheiros de Big Data têm se tornado mais e mais comuns.

Engenheiros de Big Data têm um papel semelhante ao de analistas de dados. Suas responsabilidades envolvem principalmente pesquisa e pensamento analítico. Eles devem possuir a capacidade de manipular e analisar grandes blocos de dados e comunicar suas conclusões e descobertas tanto para indivíduos quanto para grupos.

Seus deveres também incluem comunicar os requisitos das atuais iniciativas comerciais, baseando-se na análise de processos pré-existentes, além de auxiliar na apresentação de decisões estratégicas para os acionistas da empresa. Engenheiros de Big Data cuidam de diferentes aspectos de bancos de dados, como análise de consultas (queries), design de bancos de dados, análise de performance e outras atividades relacionadas (como, por exemplo, medidas de segurança necessárias frente a um acesso não autorizado).

Um engenheiro de Big Data tem várias responsabilidades:

• Desenvolver, criar, configurar e dar suporte ao Hadoop
• Manter a segurança e privacidade dos dados
• Analisar diversos bancos de dados e descobrir insights
• Transformar complexas necessidades funcionais e técnicas em designs elaborados
• Criar serviços web de alta performance e escaláveis para coletar dados
• Propor mudanças no design e funcionamento de diversos processos
• Desenvolver e implementar ao Hadoop
• Entender sobre como realizar processamento paralelo de dados

Vamos parar agora para dar uma olhada no caminho que você terá que trilhar para construir uma carreira no desenvolvimento com Big Data. Antes de mais nada, tenha em mente que para se tornar um engenheiro de Big Data você não precisa de uma educação formal no assunto. Tenha você, ou não, uma graduação, seja, ou não, experiente, você pode dominar tudo que envolve Big Data e o desenvolvimento com ela e construir sua carreira a partir daí. Tudo que você realmente precisa é experiência prática e um ótimo domínio das habilidades técnicas, e outras, necessárias. Porém, você talvez já tenha ouvido que para ter chances de conquistar um trabalho remoto como engenheiro de Big Data você precisa ter um bacharelado ou mestrado em ciência da computação ou outra área relacionada. Ter um diploma na área te ajuda a ter um entendimento amplo sobre programação e desenvolvimento web, além de que algumas empresas insistem na questão do diploma por ele abrir portas para oportunidades de crescimento, fora ajudar nas prospecções da sua carreira.

Nós listamos algumas habilidades boas de você aprender no intuito de se tornar um engenheiro de Big Data profissional.

O primeiro passo é começar a aprender as habilidades fundamentais que lhe permitirão conquistar um emprego remoto de alta remuneração como engenheiro de Big Data. Vamos dar uma olhada naquilo que você precisa saber!

1. Hadoop

O Hadoop, no fundo, é bem simples. É uma dentre as muitas alternativas abertas a qualquer pessoa que vá lidar com Big Data. Hadoop é um programa de código aberto que costuma processar computações complexas lidando com Big Data se espalhando por diversas máquinas em um mesmo cluster. MapReduce é a maior ferramenta para isso e administrar as máquinas do cluster é outra das responsabilidades do Hadoop. Ele processa seus dados em lote, manda eles para sub-processos menores através da sua rede, recombina eles no ponto de chegada e, então, organiza tudo de uma maneira compreensível.

2. Spark

O Spark difere do paradigma do Hadoop e MapReduce ao operar in-memory, o que permite um processamento mais veloz. O Spark também evita um fluxo de dados linear como o do MapReduce do Hadoop, o que permite maior versatilidade na hora de construir a pipeline.

3. Flink

Flink é um motor de fluxo de dados baseado em streaming, o que faz dele um substituto muito mais ágil ao modelo Hadoop MapReduce. Enquanto usa recursos tanto de processamento em lote quanto de streaming em tempo real para produzir resultados, o Flink trata seus processamentos principais como fluxos de dados. Como o Flink foca em streaming em tempo real e processamento em lote, não há diferença entre os programas de stream e de processamento em lote, já que ambos são tratados como fluxos de dados. O Flink também oferece vários APIs de streaming para Java, Scala, Python e mais outros. Ele também é uma ferramenta de alta performance e baixa latência.

4. Samza

Apache Samza é mais um framework para o processamento distribuído de fluxos. Samza se baseia no Apache Kafka para a troca de mensagens e no YARN para o gerenciamento de recursos em clusters. O Samza é durável, escalável e plugável, e ainda por cima é simples. Ele oferece um API de “mensagem de processo” baseada em callback relativamente simples, quando comparada com o MapReduce. O Samza usa o Kafka para garantir que as mensagens são processadas na mesma ordem em que foram enviadas para uma partição e também para que nenhuma mensagem se perca.

5. Storm

Apache Storm é um sistema distribuído de computação em tempo real com aplicações escritas em forma de gráficos acíclicos direcionados. O Storm é designado para processar unbounded streams de maneira rápida e fácil e ele pode ser usado com qualquer linguagem de programação. Ele é altamente escalável e foi benchmarked para processar mais de um milhão de tuples por segundo por node. O Apache Storm é muito útil para análises em tempo real, machine learning distribuído e mais inúmeras aplicações.

6. SQL

Para se tornar um engenheiro de Big Data é essencial entender de SQL, já que ele serve de base para seu trabalho. Essa linguagem centrada em dados é crucial quando você trabalha com tecnologias de Big Data como NoSQL.

7. Mineração de Dados

Mineração de dados é o método que serve para encontrar padrões interessantes e modelos descritivos e compreensíveis em meio a grandes grupos de dados. A extração de informações úteis em meio a montanhas de dados é aquilo que chamamos de “mineração de dados”, ou, em inglês, “data mining”. A mineração de dados pode ser usada para descobrir padrões ou correlações entre dúzias e mais dúzias de campos diferentes dentro de um grande banco de dados relacional. De maneira geral, o objetivo da mineração de dados é a classificação e predição.

Atletas e engenheiros de Big Data têm muito em comum. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio. Eles também devem trabalhar suficientemente duro para que suas habilidades melhorem com o tempo. Neste sentido, há duas coisas importantes nas quais os engenheiros devem se concentrar para que esse crescimento ocorra: a assistência de alguém mais experiente e bem-sucedido nas técnicas de treino quando você estiver praticando, e o uso de técnicas mais eficazes. Você precisa saber o quanto praticar como engenheiro, portanto, certifique-se de ter alguém para ajudá-lo no treino e fique atento a sinais de burnout!

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