📢 Розпитали в експерта про Data Quality Engineering
🔹 1. Що таке Data Quality та з чим працюють Data Quality інженери?
Data Quality – це перевірка якості даних, без якої неможлива аналітика, а рішення будуть помилковими.
Якщо висловлюватися алегорично, інженери Data Quality – це захисники від хаосу, які забезпечують точність, повноту, надійність та відповідність інформації на всіх етапах обробки даних: отримання, трансформації, зберігання, аналізу та візуалізації.
У родині Data-фахівців:
▫️ Data Scientists створюють моделі
▫️ Data Engineers будують інфраструктуру
▫️ Data Quality Engineers гарантують, що дані – чисті, надійні та правильні
🔹 2. Як відбувається перевірка якості даних?
Інженери не телефонують людям, щоб уточнити дані. Натомість вони:
✔️ перевіряють правильність форматів
✔️ контролюють консистентність
✔️ усувають дублікати
✔️ перевіряють математичну коректність звітів
✔️ гарантують, що дані відповідають потребам бізнесу
З міркувань безпеки DQ інженери працюють із тестовими даними, а не з реальними конфіденційними записами.
🔹 3. З якими інструментами найчастіше працюють DQ інженери?
Залежно від проєкту використовують:
💾 SQL або SQL-подібні інструменти (90% випадків)
🐍 Python – для глибшої роботи з даними
🚀 Spark чи Hadoop – для обробки великих обсягів
📄 Документація та комунікація – ключові для успіху
🔹 4. Ключові навички DQ інженерів
📌 Знання SQL
📌 Data Analysis та Profiling
📌 Data Warehousing та ETL
📌 Критичне мислення та навички вирішення проблем
📌 Комунікаційні навички та вміння працювати в команді
🔹 5. Чи є можливості для pet-проєктів у Data Quality?
Так, хоча їх небагато. Ви можете використовувати відкриті дані з Kaggle, AWS чи Google Cloud для тренування. Це допоможе створювати тестові перевірки, дешборди та розуміти робочі процеси. Такий досвід стане у нагоді навіть на співбесіді.
🔹 6. Які особисті якості допоможуть у професії?
✔️ Уважність до деталей
✔️ Допитливість та комунікабельність
✔️ Толерантність до періодичної монотонної роботи
✔️ Здатність мислити нестандартно, щоб знаходити слабкі місця
🔹 7. Чи може ШІ замінити DQ інженерів?
Наразі – ні. ШІ добре працює з базовими перевірками, але не здатний критично мислити чи виявляти приховані помилки.
🔹 8. Чи обов’язково мати технічну або математичну освіту?
Зовсім ні! У цій сфері нижчий поріг входження, ніж у розробників чи DevOps-інженерів.
Серед наших колег, які потрапили до EPAM Campus, є колишні маркетологи, фінансисти та навіть авіатори.
Головне – цікавість до технологій, бажання розвиватися та впевнене володіння англійською. Решту можна опанувати під час навчання в EPAM Campus. 🚀
