Si fuera un desarrollador de SQL / ingeniero de base de datos, ¿qué nuevas tecnologías recomendaría aprender?

Dejame ser honesto con usted. SQL Developer es una habilidad que incluso el soporte comercial y los analistas están aprendiendo en estos días.

Entonces, para distinguirse en el campo de la tecnología, debe seguir aprendiendo más y más cosas.

Depende de su interés, en qué dirección desea ir. Basado en eso, puedes decidir un programa por ti mismo. Algunos de los campos son:

  • Ciencia de datos: comience con Hadoop, Hive, HBase, PIG y avance hacia este campo.
  • Programación de aplicaciones: aprenda Java o Python e ingrese al mundo de la programación. Puedes comenzar con algo pequeño inicialmente. Valdrá la pena aprender programación de aplicaciones junto con SQL.
  • Computación en la nube : si te gusta Devops, aprende Amazon Web Services (AWS) y computación en la nube.

Hay muy buenos recursos para aprender sin un título formal. Algunos de estos son:

  • Cursos en línea de Udemy: aprenda cualquier cosa, en su horario
  • Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únete gratis
  • Libros de carreras en Amazon.com

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Como ingeniero de datos, uno de los grandes problemas es el volumen de datos.

¿Cómo almacenaría múltiples conjuntos de datos a escala de terabytes?
Sugerencia: Sistemas de archivos distribuidos como Hadoop,

¿Cómo uniría múltiples conjuntos de datos que son enormes?
Sugerencia: Hive, AWS Redshift

¿Cómo procesaría estos grandes conjuntos de datos o Analytics en conjuntos de datos tan grandes cuando no caben en la memoria de su computadora?
Sugerencia: Mapa-Reducir

Otro gran problema es analizar datos en tiempo real

¿Cómo proporciona información sobre el estado actual de sus sistemas?
Sugerencia: ELK, Kafka, AWS Kinesis

Y finalmente, ¿contaría la historia de lo que encontró en los datos?
Sugerencia: visualización de datos (Tableau, D3.js)

El campo es muy vasto. Seguir aprendiendo.

De acuerdo con Python. Específicamente, aprendería Python Pandas (ver http://pandas.pydata.org ), una biblioteca realmente agradable para el análisis de datos. Al igual que usted, pasé mucho tiempo creando SQL, haciendo ingeniería de bases de datos, etc. anteriormente en mi carrera. La transición a Python fue agradable y suave, y agregar pandas encima de ese tipo de cosas realmente hizo clic. Como una biblioteca de análisis de datos, hay ganchos directos en los pandas para obtener datos de / a SQL, y hay construcciones para aplicar agrupación, clasificación, unión, indexación, etc. Además, te acerca un poco más a la biblioteca subyacente NumPy, que es dominante e importante para los estadísticos de Python. Además, los pandas se usan mucho en tecnología de aletas, por lo que si está interesado en las finanzas, es una buena biblioteca para aprender.

Python Lenguaje increíblemente útil para hacer una gran variedad de cosas en muy poco tiempo. Buena manera de entrar en la programación también.

GNU / Linux . Si aún no lo has hecho. Más que útil en casi cualquier entorno profesional.

Considero que las bases de datos hadoop y nosql son imprescindibles para un ingeniero de bases de datos.

Además, las bases de datos orientadas a columnas (como Vertica) son bastante populares para la analítica, en resumen, almacenan datos en columnas en lugar de en filas y esto aumenta el rendimiento en algunas consultas, por ejemplo, agregados informáticos.

Recomiendo aprender bases de datos NoSQL como HBase, Cassandra, MongoDB

Sistema de software de admisión de leyes

Miraría las bases de datos nosql (couchdb, mongodb, etc.) y comprendería cómo funcionan y cómo administrarlas. Puedes construir algunas aplicaciones livianas en ellas para mostrar esas habilidades.

Echa un vistazo a meteorito. Es un marco JS que puede usar backends nosql y creo que también hay complementos SQL. http://Www.Meteor.com

Si yo fuera un ninja SQL profesional, lo estudiaría obsesivamente hasta que pudiera ir a ponerlo como una guía. Puede ganar mucho dinero lanzando SQL …