Как стать разработчиком моделей данных в 2024 году?

Моделирование данных — это процветающая область и интересный вариант для всех, кто хочет сделать карьеру в области науки о данных. Разработчики моделей данных — это системные аналитики, отвечающие за выявление потребностей организации и разработку моделей данных для удовлетворения этих потребностей. Разработчики моделей данных часто работают с архитекторами данных и администраторами баз данных, чтобы обеспечить хорошее управление и оптимизацию бизнес-данных для достижения важнейших целей. Спрос на разработчиков моделей данных растет как на дрожжах.

Что такое моделирование данных и зачем оно вам?

Моделирование данных оценивает и измеряет, как организация управляет потоком данных в систему управления базой данных и из нее. Поскольку моделирование данных отвечает за создание пространства, необходимого для ваших данных, оно является одной из наиболее важных частей проекта больших данных. Моделирование данных структурирует пространство для ваших данных и учитывает факторы, связанные со средой, в которой находятся ваши данные. Короче говоря, моделирование данных — это управление данными внутри организации.

Моделирование данных также определяет, как следует обращаться с данными, как нейроны данных соединяются друг с другом и определяют, как генерируются данные, и какую историю они расскажут в будущем.

Учитывая влияние, которое оно оказывает на организацию, решения относительно моделирования данных необходимо принимать на ранних этапах процесса сбора данных. Организация должна решить, какую историю будет рассказывать каждый набор данных, а чтобы данные могли рассказать идеальную историю, их необходимо смоделировать до совершенства.

Многочисленные программные приложения используют процессы моделирования данных, чтобы обеспечить максимально эффективное обслуживание клиентов. В условиях меняющейся мировой культуры крайне важно, чтобы хранимые вами данные были изменены таким образом, чтобы наилучшим образом соответствовать потребностям конечного потребителя. Обеспечение идеального качества обслуживания клиентов — это то, над чем работают многие организации, и этого можно достичь только за счет использования идеальных стратегий моделирования данных.

Процесс моделирования данных

Моделирование данных служит средством дополнения бизнес-моделирования и работы над созданием достаточной базы данных. Процесс проектирования базы данных включает в себя создание трех основных схем: концептуальной, логической и физической. Язык определения данных используется для преобразования этих схем в активную базу данных. Модель данных, которая полностью атрибутирована и охватывает все основные аспекты, включает подробные описания каждого объекта, содержащегося в ней.

Хотя модели данных можно создавать с помощью множества методов, существует две методологии, которые создают лучшую модель. Они известны как процессы моделирования данных «снизу вверх» и «сверху вниз».

• Модель «снизу вверх». Модели «снизу вверх», также известные как модели интеграции, создаются в результате усилий по реинжинирингу. Этот метод обычно начинается с существующих структурных форм для данных и базовых отчетов. Эта модель может оказаться неприемлемой для обмена данными, поскольку они построены без конкретной привязки ко всем другим отделам/частям организации.
• Модель данных «сверху вниз». Модели данных «сверху вниз» создаются с помощью абстрактной методологии путем сбора информации от людей, обладающих достаточным опытом в предметной области. Система для этой модели данных может быть реализована не во всех объектах, но модель действительно служит отличным шаблоном или ориентиром.

Кто такой разработчик моделей данных?

Разработчик моделей данных — это системный аналитик и инженер, который разрабатывает компьютерные базы данных и модели данных, используемые для превращения сложных организационных данных в удобные компьютерные системы. Они используют реляционные, размерные базы данных и базы данных NoSQL для управления потоком информации между отделами организации. Разработчики моделей данных используют свое понимание потоков данных, чтобы предлагать инновационные решения в области данных, которые помогут организации достичь конечных целей во всех областях деятельности, включая жизненный цикл продукта и качество обслуживания клиентов.

Роль и обязанности разработчиков моделей данных

Разработчики моделей данных проектируют системы данных и управляют ими для поддержки целей организации и системных требований. Быть разработчиком моделей данных означает работать с другими ИТ-специалистами, такими как специалисты по данным и администраторы баз данных, для разработки критически важных моделей данных, которые помогают организации в процессах принятия решений и качества обслуживания клиентов. Вы будете нести ответственность за понимание того, как организация использует свои основные данные, и за поддержание целостности данных путем устранения избыточности.

Большинство специалистов по моделированию данных начинают свою карьеру в качестве аналитиков данных, а затем продвигаются вверх по служебной лестнице, приобретая опыт и сертификаты, необходимые в области моделирования данных.

В ваши обязанности как разработчика моделей данных будет входить:

• Анализ и преобразование потребностей бизнеса для создания моделей данных решения.
• Оценка существующих систем данных
• Работа с архитекторами данных и администраторами баз данных для разработки концептуальных моделей данных и потоков данных.
• Разработка идеальных методов кодирования данных для обеспечения согласованности в системе.
• Оценка изменений в существующих системах на предмет перекрестной совместимости.
• Реализация стратегий обработки данных и создание физических моделей данных.
• Обновление и улучшение локальных моделей и моделей метаданных
• Оценка внедренных систем данных на предмет отклонений, несоответствий и эффективности.
• Устранение неполадок и оптимизация систем данных

Что вам нужно, чтобы стать разработчиком моделей данных?

Навыки, необходимые для моделирования данных, сильно отличаются от навыков, необходимых для программирования и системного администрирования. В то время как программисты и администраторы должны иметь достаточный опыт в технической сфере, разработчики моделей данных должны быть более склонны к логической стороне вещей. Навыки, необходимые для моделирования данных, включают следующее:

• Концептуальный дизайн
• Абстрактное мышление
• Общение с пользователем
• Внутренняя коммуникация

Исходя из этих требований, человек, не обладающий необходимым программным обеспечением и системными знаниями, но обладающий доказанной способностью мыслить концептуально и абстрактно, будет считаться идеальным разработчиком моделей данных.

Коммуникационные навыки необходимы для всех разработчиков моделей данных. Организации ищут сильные коммуникативные навыки у разработчиков моделей данных, поскольку разработчики моделей должны переводить и сбалансировать все требования пользователей. Более того, они также обязаны документировать окончательные результаты в виде, понятном всем пользователям.

Образование

Многим рекрутерам, ищущим специалистов по моделированию данных, нужны кандидаты со степенью бакалавра, желательно в области информатики, прикладной математики или компьютерных исследований. Эти степени считаются идеальными для разработчика моделей данных, и в большинстве случаев кандидат считается подходящим. Однако некоторые работодатели могут также захотеть найти специалистов по моделированию данных, прошедших несколько курсов по управлению информационными системами или управлению бизнесом. Разработчики моделей данных также должны обладать навыками администрирования баз данных и знать, как просматривать базу данных и думать о вероятных результатах для различных сложностей с данными.

Прежде чем продолжить карьеру в области моделирования данных, вы должны продемонстрировать следующие девять навыков:

1. Цифровая логика. Цифровая логика также известна как булева логика и является основой всех современных компьютерных систем и языков программирования. Это система, которая упрощает сложные задачи до значений «да/нет», «истина/ложь» или «1/0», которые помещаются в уравнения для выполнения операций ввода и вывода. Поскольку это фундаментальная концепция кодирования, важно обладать этим навыком, чтобы очищать и организовывать неструктурированный набор данных.
2. Компьютерная архитектура и организация: этот навык основан на первом из перечисленных навыков цифровой логики. Логика, архитектура и организация взаимосвязаны, и для оптимизации производительности необходимо четкое понимание всех этих факторов. Компьютерная архитектура — это логический набор правил, которые позволяют программисту взаимодействовать между аппаратным и программным обеспечением, а также определять, как оно внутренне функционирует и реализуется. Организация компьютера является выражением его архитектуры и структуры самой системы. Глубокое понимание компьютерной архитектуры и организации позволит вам максимально эффективно работать с данными.
3. Представление данных. Представление данных включает в себя разбиение сложной информации на более простые биты, например, кодирование в числа. Это упрощает сбор, обработку и анализ данных, что позволяет сэкономить драгоценное время и деньги.
4. Архитектура памяти. После того, как вы поймете, как лучше всего представлять и кодировать данные, важно иметь возможность хранить их для дальнейшего извлечения. Архитектура памяти касается того, как двоичные цифры хранятся в ячейках компьютера, а также хранения более сложных данных в программах электронных таблиц и баз данных. Самая важная часть архитектуры памяти — это возможность найти метод, который наилучшим образом сочетает в себе скорость, долговечность, надежность и экономическую эффективность, не ставя при этом под угрозу целостность данных.
5. Знакомство с многочисленными инструментами моделирования, которые в настоящее время используются в организациях. Список инструментов, которые существуют для помощи в моделировании данных, обширен, однако в число лучших инструментов входят PowerDesigner, Enterprise Architect и Erwin. Организации используют эти инструменты для структурирования и определения данных для достижения оптимальных результатов. Уже знакомство с этими инструментами может помочь сэкономить драгоценное время на обучение на работе и позволит вам более эффективно анализировать наборы данных.
6. Адаптируйтесь к новым методам моделирования. Моделирование данных будет продолжать развиваться. Различия в инфраструктуре, источниках данных и моделях, вероятно, станут более сложными в ближайшие годы. Способность быстро изучать и адаптировать методы моделирования на основе тематических исследований или других проверенных подходов является важнейшим навыком для разработчика моделей данных, позволяющим идти в ногу со временем.
7. Язык SQL и его реализация: SQL означает «язык структурированных запросов» и имеет первостепенное значение при разработке моделей данных, поскольку это стандартный язык программирования для манипулирования, управления и доступа к данным, хранящимся в реляционных базах данных. Простота разработки и переносимость помогли сделать его почти универсальным языком для запросов к базам данных. Короче говоря, без знаний SQL невозможно быть разработчиком моделей данных.
8. Достаточный опыт использования систем баз данных: системы управления реляционными базами данных (СУБД), которые обладают возможностями обработки больших данных, например, способностью быстро хранить и извлекать данные. Опыт работы с ними абсолютно необходим для управления сложной средой данных.
9. Образцовые коммуникативные навыки, которые помогут вам ориентироваться в организациях со сложной иерархией. Моделирование данных — это не только владение техническими навыками. Вам также необходимо уметь передавать свои знания о сложных технических данных таким образом, чтобы их могли понять те, кто выполняет любые функции, не связанные с техническими данными. Разработчики моделей данных должны иметь возможность взаимодействовать со всеми уровнями бизнеса, чтобы наилучшим образом помогать внедрять обоснованные изменения и способствовать росту. Это может быть довольно сложной задачей, но важно уметь общаться со всеми и информировать их, понимая при этом нюансы деловой политики.

Как вы продвигаетесь в качестве разработчика моделей данных?

Как только начинающий моделист приступает к обучению, его закрепляют за опытным наставником. Опытным наставником предпочтительно должен быть человек, имеющий за плечами многолетний опыт моделирования данных и принимавший участие во многих программах обучения как в качестве ученика, так и в качестве инструктора. Наставник должен хорошо разбираться в методах, используемых для моделирования данных в отрасли, и должен знать все системы, существующие в конкретной организации. Опыт наставника и используемая им методология обучения обычно определяют, насколько хорошо разработчик моделей данных может применять свои навыки внутри организации.

Разработчикам моделей данных предоставляется множество возможностей карьерного роста на рабочем месте. Карьера специалиста по моделированию данных со временем может вырасти, и вскоре он сможет возглавить собственный отдел или даже стать менеджером ИТ-фирмы, которая занимается маркетингом данных или моделированием данных.

Перспективы карьеры

Начав карьеру разработчика моделей, вам придется работать с аналитиками данных и архитекторами, чтобы определить ключевые аспекты и факты для поддержки системных требований вашего клиента или компании. Вам необходимо будет управлять и поддерживать целостность и качество данных. Чтобы иметь возможность интерпретировать результаты, важно обладать знаниями в предметной области.

Большинство разработчиков моделей данных начинают свой путь в качестве аналитиков, а затем продвигаются вверх по иерархической лестнице, проявляя себя и приобретая опыт на более низких уровнях. Существует много возможностей для обучения, и разработчики моделей данных могут быть уверены в том, что получат значительную компенсацию. Фактически, по данным Glassdoor, средняя зарплата специалистов по моделированию данных на рынке прогнозируется в среднем на уровне 78 601 доллара. Разработчикам моделей данных также хорошо платят, поэтому нет недостатка в адекватных денежных и карьерных возможностях.

Вакансии для разработчиков моделей данных

Существует множество различных типов заданий по моделированию данных. Некоторые разработчики моделей данных работают в ИТ-отделе компании, разрабатывая базы данных и системы данных. Другие занимаются исследованиями и разработками, создавая модели для проверки теорий или помощи в разработке новых продуктов. Третьи работают в сфере маркетинга, используя данные для создания более точных профилей клиентов или понимания поведения потребителей.

Зарплата разработчика моделей данных (в зависимости от местоположения и опыта)

С ростом спроса на профессионалов, обладающих навыками моделирования данных, в этой области нет недостатка в возможностях карьерного роста. Таким образом, разработчики моделей данных по всему миру получают солидную зарплату, льготы и льготы.

В этом разделе мы собрали последние данные о зарплатах разработчиков моделей данных в Индии, США и Великобритании.

Заработная плата моделиста данных в США

В соответствии с ЗарплатаСредняя зарплата разработчика моделей данных в США по состоянию на 26 сентября 2022 года составляет 102 340 долларов США в год. Диапазон зарплат разработчика моделей данных (от 89 340 до 117 090 долларов США) может варьироваться в зависимости от образования, сертификации, дополнительных навыков и многолетнего опыта.

• Новичок — зарплата специалиста по моделированию данных начального уровня в США начинается от 104 526 долларов в год.
• Опытный. Самые опытные специалисты по моделированию данных в США могут зарабатывать до 156 000 долларов в год.

Заработная плата моделиста данных в Индии

По данным Glassdoor, средняя зарплата специалиста по моделированию данных в Индии составляет 12 51 051 фунт стерлингов в год. Заработная плата варьируется от 8,3 до 28,3 лакха в зависимости от образования, сертификатов, дополнительных навыков и многолетнего опыта.

• Новичок. Новички с опытом работы менее четырех лет могут зарабатывать около ₹ 8,3 лакха в год, работая разработчиком моделей данных в Индии.
• Опытный – Опытные специалисты по моделированию данных могут зарабатывать больше: кандидаты, имеющие 14-летний опыт моделирования данных, зарабатывают до 28,3 лакхов в год.

Заработная плата моделиста данных в Великобритании

По данным Glassdoor, средняя зарплата специалиста по моделированию данных в Великобритании составляет 47 665 фунтов стерлингов в год. Средняя дневная зарплата специалиста по моделированию данных в Великобритании составляет 527 фунтов стерлингов.

• Новичок. Должности специалиста по моделированию данных начального уровня в Великобритании начинаются с 28 575 фунтов стерлингов в год.
• Опытный. Зарплата самого опытного специалиста по моделированию данных в Великобритании может достигать 75 000 фунтов стерлингов в год.

Часто задаваемые вопросы

1. Сколько зарабатывает разработчик моделей данных в год?

Разработчик моделей данных в Индии зарабатывает в среднем 20,3 лакха в год, а зарплата варьируется от 12,0 лакха до 31,8 лакха в год в зависимости от образования, сертификации, дополнительных навыков и многолетнего опыта.

Лучшие 10% разработчиков моделей данных зарабатывают более 28,6 лакхов в год.

Разработчик моделей данных в США может зарабатывать от 89 340 до 117 090 долларов, а средняя базовая зарплата составляет примерно 102 340 долларов в год.

Средняя зарплата разработчика моделей данных в Великобритании составляет 47 665 фунтов стерлингов в год.

2. Является ли моделирование данных перспективной карьерой?

Моделирование данных — это новая область в отрасли науки о данных, предлагающая множество вакансий. Разработчики моделей данных работают с архитекторами данных и администраторами баз данных, чтобы гарантировать, что бизнес-данные хорошо управляются и оптимизируются для достижения бизнес-целей. Успешные разработчики моделей данных могут получать высокую зарплату в зависимости от их знаний и опыта.

Для работы разработчиком моделей данных обычно требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных областей. Предпочтителен практический опыт работы с физическим и реляционным моделированием данных от 2 до 4 лет. Кроме того, вам потребуются знания в области управления метаданными и связанных с ним инструментов, математических основ и статистического анализа.

3. Чем занимается разработчик моделей данных?

Разработчики моделей данных — это системные аналитики, которые разрабатывают компьютерные базы данных и модели данных, используемые для превращения сложных организационных данных в удобные компьютерные системы. Они используют реляционные, размерные базы данных и базы данных NoSQL для управления потоком информации между отделами организации. Разработчики моделей данных используют свое понимание потоков данных, чтобы предлагать инновационные решения в области данных, которые помогут организации достичь конечных целей во всех областях деятельности, включая жизненный цикл продукта и качество обслуживания клиентов.

Разработчик моделей данных работает с учеными, работающими с данными, и администраторами баз данных для разработки критически важных моделей данных, которые помогают организации в процессах принятия решений и качества обслуживания клиентов. Они помогают понять, как организация использует свои основные данные, и помогают поддерживать целостность данных за счет устранения избыточности.

4. Насколько вам нужно быть разработчиком моделей данных?

Чтобы стать разработчиком моделей данных, вам нужна степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, прикладной математики или смежной дисциплины. Эти степени считаются идеальными для специалиста по моделированию данных, и большинство рекрутеров считают кандидата подходящим.

Вы должны иметь практический опыт работы на аналогичной должности. Кроме того, вам необходимо обладать навыками решения проблем, общения и межличностной многозадачности. Предпочтительно знание управления метаданными, связанных с ним инструментов, математических основ и статистического анализа. Кандидаты, хорошо разбирающиеся в Oracle, SQL Server и Microsoft Office, а также в других инструментах, имеют дополнительное преимущество.

Основные навыки, необходимые для того, чтобы стать разработчиком моделей данных:

• Моделирование данных
• SQL
• Хранилище данных
• Эрвин
• Архитектура данных

5. Занимаются ли инженеры данными моделированием данных?

Моделирование данных обычно выполняется аналитиками данных, которые работают с архитекторами данных и администраторами баз данных, чтобы определить потребности организации и разработать модели данных для удовлетворения этих потребностей.

Инженеры по обработке данных обычно знают больше о самих данных — где они находятся, как они структурированы и форматируются и как извлекать данные. Они меньше знают о том, как бизнес использует данные. Это делает роль инженера данных идеальной для передачи данных в облако и преобразования необработанных данных в модели данных.

С другой стороны, аналитики данных меньше знают о необработанных данных, но имеют полное представление о том, как бизнес будет использовать данные и как включить их в аналитику. Таким образом, они являются идеальными кандидатами для моделирования и преобразования данных.

Выберите правильный курс

Курсы Simplilearn по анализу данных обеспечивают всестороннее понимание ключевых концепций, инструментов и методов анализа данных. Благодаря признанной в отрасли сертификации, практическим проектам и обучению под руководством экспертов наши курсы помогают учащимся приобрести навыки, необходимые для достижения успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с помощью Simplilearn уже сегодня!

Важность сертификатов

Если вы хотите построить карьеру разработчика моделей данных и получать зарплату, упомянутую в этом руководстве, ваш первый шаг — получить необходимые навыки и сертификаты. Миллионы специалистов по данным во всем мире начинают свое образование в области науки о данных с помощью онлайн-курсов последипломной программы Simplilearn по аналитике данных. Этот курс поможет вам овладеть востребованными навыками, которые работодатели и клиенты ищут при найме специалистов по моделированию данных. Учитесь в удобном для вас темпе и проходите практическое обучение у ведущих экспертов отрасли. По завершении курса вы получите всемирно признанный сертификат Университета Пердью и Simplilearn, который добавит огромную ценность вашему резюме.

Готовы ли вы начать карьеру разработчика моделей данных и хотите получить высокооплачиваемую работу у ведущих работодателей в этой области? Зарегистрируйтесь в Simplilearn сегодня и получите эксклюзивный доступ к нашим курсам и мастер-классам под руководством экспертов IBM и других лидеров отрасли.