Kako postati Big Data Engineer?
Kada imaš milijarde podataka – neko mora da ih uhvati, obradi i pusti dalje. To si ti.
Šta je Big Data Engineer?
Big Data Engineer je stručnjak koji dizajnira, gradi i održava sisteme za obradu velikih količina podataka (big data).
Dok analitičari izvlače uvide iz podataka, big data inženjer osigurava da ti podaci uopšte stignu, budu čisti, tačni i dostupni.
“Big data je kao reka informacija. A ti praviš brane, filtere i cevi da sve ide tamo gde treba – i brzo.”
Šta radi Big Data Engineer?
Prikuplja podatke iz različitih izvora (aplikacije, IoT uređaji, baze, logovi…)
Dizajnira data pipeline-e koji povezuju prikupljanje, obradu i skladištenje
Radi sa alatima kao što su Apache Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Airflow
- Optimizuje performanse i skalabilnost sistema
- Sarađuje sa data scientistima, BI timovima i developerima
- Vodi računa o bezbednosti, pouzdanosti i integritetu podataka
Gde radi Big Data Engineer?
Tehnološke kompanije koje se oslanjaju na podatke (eCommerce, FinTech, SaaS)
Telekom industrija i mobilni operateri
Banke, osiguranje i zdravstveni sistemi
IoT platforme, industrija 4.0 i pametni gradovi
Cloud kompanije (AWS, Azure, GCP timovi)
Startup-i koji rade sa analitikom korisnika i ponašanja
“Podaci ne govore ništa – dok ih ti ne organizuješ i pokreneš.”
Koliko zarađuje Big Data Engineer?
Junior: 1.400–2.200 €
Medior/Senior: 2.500–5.000 €
Remote i globalni projekti: 6.000 €+
Sa cloud znanjem i certifikatima: još više
Potražnja za ovim profilom raste jer svet ulazi u eru petabajta podataka – svake sekunde.
Kako da postaneš Big Data Engineer studiranjem na našem fakultetu?
Na smeru Informacione tehnologije, gradiš odličnu osnovu za ovu karijeru:
Učiš programiranje u Pythonu i SQL-u
Razvijaš razumevanje strukture podataka i baza
Pratiš uvod u rad sa velikim sistemima (BigQuery, NoSQL, cloud baze)
Simuliraš pipeline-e i obradu podataka kroz projekte
Upoznaješ se sa osnovama cloud infrastrukture i alata za obradu velikih podataka
“Kod nas ne vidiš samo tabelu podataka. Ti gradiš tokove podataka – od izvora do uvida.”
Koje veštine su ti važne?
Znanje programiranja (Python, SQL)
Razumevanje baza podataka i sistema fajlova
Poznavanje cloud platformi i alata za obradu velikih količina podataka
Razmišljanje u sistemima – povezivanje više izvora u jedan tok
Odgovornost – jer sistem mora raditi stalno
Zašto je Big Data inženjering sjajna karijera?
Radiš sa najvećim sistemima i izazovima u IT svetu
Ključna pozicija u svim data-driven firmama
Odličan balans između programiranja, arhitekture i optimizacije
Visoke plate i globalna potražnja
Povezuje te sa timovima iz BI, AI i DevOps-a
Da li me veštačka inteligencija može zameniti?
Ne. AI može analizirati podatke, ali ne može dizajnirati tokove kroz koje ti podaci teku.
Big Data inženjer razume kako i zašto se podaci kreću, gde mogu „pucati“ procesi i kako da sistemi ostanu stabilni kada obrada ide u milijardama redova.
AI model može prepoznati šablon, ali ne zna da li su podaci došli na vreme, u pravom formatu i sa potpunim integritetom – to znaš ti.
Tvoj posao nije da gledaš u brojke, već da obezbediš da brojke uopšte postoje.
„AI ne može zameniti inženjera koji gradi most između podataka i analize.“
Kako mi veštačka inteligencija može pomoći u radu?
AI postaje tvoj asistent u svakodnevnom radu sa velikim sistemima:
- predlaže optimizacije SQL upita i data pipeline-ova,
- automatski prepoznaje anomalije u prenosu i kvalitetu podataka,
- pomaže u čišćenju i obogaćivanju datasetova,
- predviđa zagušenja sistema i preporučuje balansiranje resursa,
- generiše vizuelne mape toka podataka i povezanih servisa.
Umesto da tražiš grešku satima, AI ti omogućava da vidiš sistem kao celinu i reaguješ odmah.
„AI može ubrzati tvoje procese – ali ti si onaj koji zna kako sve funkcioniše.“
Spreman da postaneš majstor podatkovne infrastrukture?
“Dok drugi gledaju grafikone, ti si onaj koji ih omogućava.”
Često postavljana pitanja - Big Data Engineer
Da li je big data isto što i data science?
Ne – big data engineer obezbeđuje infrastrukturu, tokove i obradu, dok data scientist koristi te podatke za analize i modele.
Da li mi treba cloud znanje za ovu poziciju?
Poželjno je – jer se većina sistema za velike podatke danas nalazi u cloud okruženju. AWS, Azure i GCP su standard.
Da li je ovo posao za početnike?
Možeš početi kao data engineer intern ili junior developer u timovima koji rade s podacima. Fakultet ti daje dobre osnove.
Koji alati su najvažniji?
Python, SQL, Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, Hive, AWS/GCP – i naravno, razumevanje logike tokova podataka.
Možda će te zanimati i:
- Data Engineer vs. Data Scientist – koja je razlika?
- Machine Learning Engineer – sledeći korak posle infrastrukture
- Pogledaj plan i program IT smera
- Šta je Apache Spark i kako se koristi u velikim sistemima?