Data Engineering: Alles über die Verantwortlichkeiten eines Daten-Engineers
Was ist Data Engineering? Data Engineering ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Konzeption, dem Aufbau, der Pflege und der Administration von komplexen Datenbeständen befasst. Data Engineers sind für die Entwicklung von Tools und Systemen zur Verwaltung von großen Datenmengen verantwortlich. Dabei kommen sowohl technische als auch organisatorische Kenntnisse zum Einsatz.
Welche Aufgaben hat ein Data Engineer? Die Aufgaben eines Data Engineers sind vielfältig und reichen von der Planung der Datenstrukturen bis hin zur Implementierung von Sicherheitsmechanismen. Zu den wichtigsten Aufgaben gehören:
die Planung und Konzeption von Datenstrukturen,
die Erstellung und Pflege von Datenbanken,
die Implementierung von Sicherheitsmechanismen,
die Optimierung von Abfragen und
die Entwicklung von Tools zur Datenanalyse.
Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sollte ein Data Engineer mitbringen? Data Engineers sollten über ein solides technisches Verständnis verfügen und in der Lage sein, komplexe Datenstrukturen zu planen und zu entwerfen. Zudem sollten sie Erfahrung mit der Erstellung und Pflege von Datenbanken haben. Weiterhin sind Kenntnisse in der Programmierung von Vorteil, da viele der entwickelten Tools automatisiert ablaufen.
Aufgaben
Planen Sie eine Datenstruktur für eine Sammlung von Büchern. Stellen Sie sicher, dass Sie alle relevanten Informationen (z.B. Titel, Autor, Erscheinungsjahr) abdecken.
Erstellen Sie eine Tabelle in einer relationalen Datenbank für die in Aufgabe 1 definierte Datenstruktur.
Importieren Sie die Daten aus einer CSV-Datei in die in Aufgabe 2 erstellte Tabelle.
Exportieren Sie die Daten aus der in Aufgabe 2 erstellten Tabelle in eine JSON-Datei.
Erstellen Sie ein Skript, welches die in Aufgabe 3 importierten Daten analysiert und die drei am häufigsten vorkommenden Büchertitel ausgibt.
Lösungen
Eine mögliche Datenstruktur für eine Sammlung von Büchern könnte wie folgt aussehen:
Titel
Autor
Erscheinungsjahr
Eine mögliche Tabelle in einer relationalen Datenbank für die in Aufgabe 1 definierte Datenstruktur könnte wie folgt aussehen:
Titel
Autor
Erscheinungsjahr
Das Buch der Bücher
Johann Wolfgang von Goethe
1749
Die Leiden des jungen Werthers
Johann Wolfgang von Goethe
1774
Der Import der Daten aus einer CSV-Datei in die in Aufgabe 2 erstellte Tabelle könnte wie folgt erfolgen:
Schritt 1: Erstellen Sie eine CSV-Datei mit den gewünschten Daten.
Schritt 2: Importieren Sie die CSV-Datei in die Tabelle.
Der Export der Daten aus der in Aufgabe 2 erstellten Tabelle in eine JSON-Datei könnte wie folgt erfolgen:
Schritt 1: Exportieren Sie die Daten aus der Tabelle in eine CSV-Datei.
Schritt 2: Konvertieren Sie die CSV-Datei in eine JSON-Datei.
Ein mögliches Skript zur Analyse der in Aufgabe 3 importierten Daten und zur Ausgabe der drei am häufigsten vorkommenden Büchertitel könnte wie folgt aussehen:
import csv from collections import Counter data = [] with open("books.csv", "r") as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: data.append(row[0]) titles = Counter(data) for title, count in titles.most_common(3): print(title, count)
