Weiterbildung ist also entscheidend für die Karriere eines Dateningenieurs. Um mit den neuesten Programmiersprachen und Tools auf dem Laufenden zu bleiben, kannst du dich in Online-Kurse einschreiben, Webinare besuchen und dich zertifizieren lassen.
Zum Lernen gehört mehr als nur das Erlernen neuer Fähigkeiten, sondern auch die Anpassung an die Veränderungen in der IT-Branche.
Die Teilnahme an Open-Source-Initiativen oder Hackathons ermöglicht es dir, mit den neuesten technologischen Entwicklungen Schritt zu halten und gleichzeitig praktische Erfahrungen zu sammeln.
Werde zum Cloud-Spezialisten
Im Bereich der Datentechnik spielt die Cloud eine große Rolle. Ein effektiver Umgang mit Daten erfordert Kenntnisse über Cloud-Dienste wie Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS).
Diese Plattformen kannst du effektiv nutzen, wenn du die Konfiguration von Cloud-Speicherlösungen und Datenpipelines übst. Wenn du dich mit Cloud-Technologien auskennst, verbesserst du deine Data-Engineering-Fähigkeiten und steigerst deine Marktfähigkeit, wenn du dich auf Stellen bewirbst.
Konzentriere dich auf Dataops
Das Hauptziel von Data Operations ist es, die Qualität und Effektivität von Datenanalysen zu verbessern.
Wichtige Bestandteile von DataOps sind die Nutzung von kontinuierlicher Integration/Deployment, die Automatisierung von Pipeline-Aktivitäten für Daten und die Überprüfung der Integrität von Daten.
Die Kenntnis von DataOps-Ideen und -Technologien hilft dir, die Datennutzung zu maximieren und Abläufe zu rationalisieren. Da Unternehmen nach verbesserten Datenmanagementtechniken streben, sind Fähigkeiten im Bereich Data Operations sehr gefragt.
Studiere über ML und KI
Die Datentechnik entwickelt sich durch die Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz (KI) und dem maschinellen Lernen (ML) weiter. Zu wissen, wie KI/ML-Workflows Datenprojekte unterstützen, ist unglaublich wertvoll, auch wenn du kein Datenwissenschaftler bist.
Wenn du dir Wissen über Feature Engineering, Modellbereitstellung und Datenaufbereitung aneignest, kannst du einen effektiveren Beitrag zu KI-getriebenen Initiativen leisten. Wenn du dich in der Datentechnik mit ML-Tools und Algorithmen auskennst, kannst du ein geschätztes Teammitglied werden.
Entwickle deine Soft Skills
In der Tech-Branche werden neben den technischen Talenten auch die Soft Skills immer wichtiger. Um effektiv im Team zu arbeiten und Projekte erfolgreich abzuschließen, braucht es eine Vielzahl von Fähigkeiten, darunter Problemlösung, Kommunikation, Zusammenarbeit und Projektmanagement.
Die Entwicklung deiner Soft Skills kann dir dabei helfen, den menschlichen Aspekt von Datenprojekten zu managen und komplizierte technische Konzepte an nicht-technische Personen zu vermitteln.
Der Erwerb dieser Fähigkeiten kann dir helfen, dich als Dateningenieur mit einem breiten Kompetenzspektrum zu profilieren.
Kontakte pflegen
Der Aufbau eines Netzwerks ist wichtig, um in deinem technischen Beruf voranzukommen. Durch die Interaktion mit der Data-Engineering-Community in sozialen Medien, Foren und Berufsverbänden kannst du Wissen und Karrierechancen gewinnen.
Mit Kolleginnen und Kollegen in Kontakt zu bleiben, Wissen auszutauschen und Erkenntnisse von anderen aufzunehmen, kann dir helfen, eine breitere Perspektive auf die Entwicklungen in der Branche zu bekommen und dir eine starke Position im dynamischen Feld des Data Engineering zu verschaffen.
Zusammenfassend
Als Dateningenieur musst du eine Kombination aus technischem Können, lebenslangem Lernen, Entwicklung von Soft Skills und Networking pflegen.
Du kannst einen wichtigen Beitrag zur sich ständig verändernden Tech-Branche leisten, indem du neue Technologien nutzt, die Cloud begreifst, dich auf DataOps konzentrierst, KI/ML verstehst, deine Soft Skills verfeinerst und Verbindungen zur Data Engineering Community pflegst.
