过去，数据仅以传统方式查看。 但随着时间的推移，它的范围变得越来越广泛，带来了与数据相关的领域。 这些领域开始发生一些转变，导致人们开始关注数据管理。 管理需要一些技能娴熟的人，他们可以奠定数据库的基础，从而产生了当今世界数据工程师的作用。 数据工程师负责数据库的开发和维护。 他们利用数据库技术和实现来构建创意架构。 他们还定期进行测试，以确保程序顺利运行，没有任何问题。
数据工程师还支持数据科学家提高数据质量。
什么是数据工程师？
数据工程师是指通过设计和构建以特定比例收集、存储和分析这些数据的系统的实践，从大量资源中整理指定数据的人。
什么是数据工程师技能？
这些是成为数据工程师所需的必要技能。 它们是重要的技能，因为它们有助于更好地理解数据工程职业。
成为数据工程师所需的技能
#1.编码
编码是人类与计算机交流的方式。 它是一组指令，告诉计算机要做什么、如何表现以及必须采取什么行动。 作为一名数据工程师，您必须具备良好的编码技能才能无缝地使用与数据科学相关的各种编程语言。 编程语言有很多种，但最常见的是 Java、Python 和 R。现在，这些语言不仅有助于理解如何正确使用数据库系统，而且有助于有效地使用分布式系统。
#2. 沟通技巧
作为一名数据工程师，你需要能够与项目中的同事有效地交流你的想法、建议和资源。 尽管数据科学家和架构师等数据专家经常与数据工程师携手合作，但您也需要与其他没有任何技术知识的同事交流您的想法。
#3.操作系统知识
数据工程师通常负责选择正确的操作系统 (OS) 来管理其他应用程序。 只有具备适当的知识，才能知道使用正确的操作系统。 因此，全面了解 Apple macOS 和 Microsoft Windows 等操作系统对于任何想成为数据工程师的人来说都非常重要。
#4.数据分析
数据工程师在必须评估数据时需要应用系统的和逻辑的统计数据。 了解 Hbase 等分析软件有助于在收集所需数据后为重要任务提供解决方案。
#5. 对机器语言的基本了解
机器语言的研究是数据科学家的主要关注点，尽管数据工程师也与科学家携手合作。 至少必须具备机器语言的基本知识才能与数据科学家在项目中有效合作。 此外，拥有此类知识也是一种加分，因为它使您成为公司或项目的宝贵资产
#6.批判性思维能力
大多数项目始终需要能够仔细检查问题并创建不仅有效而且富有成效的解决方案。 作为一名数据工程师，拥有这种优势具有很大的价值，因为大多数时候你将不得不创建尚不存在的解决方案。 使创造性思考的能力变得至关重要。
#7.数据入库
数据仓库存储大量过去和最近的数据以供定期分析。 这些数据来自不同的来源，并被公司用于检查报告。 每个数据工程师都需要熟悉数据存储和仓储的生态系统，以及如何操作这些工具。
#8.演讲技巧
有时期望数据工程师在进行分析后向公司的主要利益相关者展示他们的研究。 通过解释您的技术数据如何有效地帮助解决公司的问题，知道如何引人注目，可以增加对他们的建议采取行动的机会。
#9. 数据库系统
数据库管理系统 (DBMS) 是一种软件应用程序，用于为组织中的敏感信息的存储和检索提供数据库接口。 作为一名数据工程师，您必须知道如何操作该系统以达到您所在组织所需的标准。 为此，您需要了解 SQL 和 NoSQL 等数据库系统。
#10. 数据API
API 是使软件应用程序能够访问数据并为给定任务相互通信的接口。 Web 应用程序中的 API 就是一个很好的例子。 在 Web 应用程序中，API 允许前端功能与后端数据进行交互。 这些 API 由数据工程师构建到数据库中，使数据科学家和情报分析师能够传达对这些系统中数据的查询。
#11.自动化和脚本
数据工程师经常不得不处理大量数据。 由于海量数据对数据科学家和 AI 团队至关重要，因此了解如何处理此类数据至关重要。 为了优化您的工作并获得最大价值，您必须能够编写特定的脚本来自动执行重复性任务以减少花费的时间。 因此，了解如何编写脚本和自动化工作对于任何数据工程师来说都是一项非常重要的技能。
#12.时间管理
作为一名数据工程师，你要负责很多工作。 每项活动都必须在给定的时间内完成。 知道每项活动的正确时间可以让您轻松舒适地工作，没有压力。 同时，降低组织中的错误率和效率。
#13.亚马逊网络服务（AWS）
亚马逊网络服务 (AWS) 是一个云程序，可帮助程序员在工作中变得更具创造力和专业性。 对于数据工程师来说，了解基于云的框架的形成和设计使他们能够使用亚马逊网络服务 (AWS) 来设计完整的自动化数据流。 这使他们在组织中脱颖而出。
#14. 数据安全与治理
虽然，数据工程师不一定负责数据治理。 但他们还必须确保系统位于正确的位置，以便于数据访问和用户控制。 了解治理知识对于更好地支持数据治理概念也很重要。
#15. 适应性
一般来说，适应性是任何领域都强烈推荐的技能。 一个人必须在任何给定时间点有效地应对周围环境的变化，才能获得预期的结果。 数据工程师也不缺，所以是组织需要的。
#16. 强烈的工作种族
组织不希望看到上班的员工只做最低限度的工作。 作为公司成功的一部分，他们希望他们的团队对自己负责，要求他们尽最大努力建设组织。 数据工程师需要尽最大努力帮助公司取得成功，而这只有拥有强烈的职业道德才能实现。
#17.实时数据处理
另一个重要的数据工程技能是了解用于数据流的实时数据处理工具。 需要处理海量数据，任务复杂度高。 但是对于实时，数据在事件流中的开发和处理速度更快。 这些实时平台的一些示例是 Kafka 和 Spark。
#18。 大数据工具
大数据是用于处理以不同形式提供的大量数据的技术。 要从大量数据中检索一条信息，数据工程师需要知道可以处理大数据的工具。 这种工具的一个例子是 Apache Hadoop。
Apache Hadoop 是一种作为一体化解决方案的工具，可帮助数据工程师解决与大数据相关的问题。 它由多个工具组成，这些工具使用机器集群来允许在作为一个单元放置时处理大量数据集。
了解 Hadoop 后，可以轻松创建可用于提取数据的大规模数据处理应用程序。
2023年数据工程师的薪水是多少？
数据工程师因其在工作中的专业知识而在任何组织中都是高薪员工。 在美国，数据工程师的平均年薪约为 124,210 美元。 同时，数据工程师还可以获得平均 26,370 美元的额外薪酬。 但是数据工程师的工资总额为 150,581 美元。
成为一名数据工程师需要什么？
您可以通过正确组合技能和知识来开始或推进数据工程的成功职业。 计算机科学或类似学科的学士学位在数据工程师中很常见。 通过完成学位，您可以为您在这个瞬息万变的行业中所需的信息奠定基础。 考虑攻读硕士学位以推进您的职业发展并获得可能获得更高薪水的职位。
除了获得学位外，您还可以采取许多其他步骤来为自己的成功做好准备。
#1。 提高您的数据工程技能。
作为数据科学职业生涯的起点，学习云计算的原理、编码技能和数据库架构。
- 编码语言能力 是该职业所必需的，因此请考虑参加课程以获取和练习您的技能。 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala 是流行编程语言的示例。
- 数据库， 关系型和非关系型都是最常用的数据存储方法。 您应该了解关系和非关系数据库，以及它们的工作原理。
- ETL 系统（提取、转换和加载）：ETL 是将数据从数据库和其他来源移动到单个存储库（例如数据仓库）的过程。 常用的 ETL 工具包括 Xplenty、Stitch、Alooma 和 Talend。
- 数据存储： 并非所有类型的数据，尤其是海量数据，都应该以相同的方式保存。 例如，当您为公司创建数据解决方案时，您会想知道何时使用数据湖和数据仓库。
- 自动化和脚本： 由于组织可能会收集如此多的数据，因此自动化是处理大数据的一个重要方面。 要使重复流程自动化，您需要能够开发脚本。
- 机器学习： 虽然数据科学家更关心机器学习，但了解基本思想将帮助您更好地了解数据科学家对您团队的需求。
另请阅读：机器学习：关于机器学习你需要知道的一切
- 大数据工具： 数据工程师不仅仅处理传统数据。 他们经常负责管理大量数据。 Hadoop、MongoDB 和 Kafka 是一些流行的工具和技术，它们正在发生变化，并且因公司而异。
- 云计算： 随着越来越多的公司将物理服务器换成云服务，您需要了解云存储和云计算。 初学者应该研究 Amazon Web Services (AWS) 或 Google Cloud。
虽然一些企业可能有专门的数据安全团队，但许多数据工程师的任务仍然是安全地管理和存储数据以防止丢失或被盗。
#2。 获得认证。
认证可以向未来的雇主证明您的技能，而学习认证考试是扩展您的知识和技能的绝佳机会。 Associate Big Data Engineer、Cloudera Certified Professional Data Engineer、IBM Certified Data Engineer、Google Cloud Certified Professional Data Engineer 都可以选择。
检查各种职位发布，看看您可能有兴趣申请哪些职位。 如果您注意到某个特定的认证经常被列为必需或推荐的，那么这是一个很好的起点。
#3。 创建数据工程项目组合。
作品集经常用于求职，以向招聘人员、招聘经理和未来的雇主展示您的能力。
作品集网站（使用 Wix 或 Squarespace 等服务创建）可用于上传您独立完成或作为课堂一部分完成的数据工程师任务。 或者，您可以将您的作品上传到 LinkedIn 个人资料的“项目”部分或 GitHub 等网站，这两个网站都是独立作品集网站的免费替代品。
通过不到两小时即可完成的投资组合就绪指导项目提高您的大数据技能。 以下是一些让您无需下载程序即可开始使用的选项：
- 使用 MongoDB 和 Compass 数据库设计以及 SQL Server Management Studio (SSMS) 创建您的第一个 NoSQL 数据库
- MYSQL Workbench 用于创建和建模数据库。
#4。 从低级别的职位开始。
许多数据工程师的职业生涯始于入门级职位，例如商业智能分析师或数据库管理员。 随着经验的积累，您将能够学习新技能并有资格担任更高级的职位。
数据工程师的职责是什么？
数据工程师负责：
- 收集、管理原始数据并将其转换为信息。
- 业务目标的解释和评估。
- 分析数据并根据给定结果创建报告。
- 构建算法和所需的原型。
- 开发用于正确分析的工具和程序。
- l 与数据科学家进行有效沟通，以获得更好的工作项目成果。
数据工程师会编码吗？
是的，数据工程师负责编码。 您需要具备适当的编码编程语言知识才能成为数据工程师。
数据工程是一个好职业吗？
世界发展如此之快，从原始数据中处理了如此多的信息。 只要这些数据始终可供处理，数据工程师的需求量就会一直很大。 选择数据工程对未来的任何人来说都是一个很好的职业。
结论
数据工程是一个非常重要的职业，基于云的服务的增加继续为数据工程师创造更多的需求。 您不一定需要成为所有技能的专家，只需了解这些技能的基本知识，并将您的经验集中在解决现实生活中的问题上，向世界展示您的才能。
相关文章
参考资料
