高级数据工程师管理数据收集系统并与同事协作。 以下是您需要了解的关于成为一名高级数据工程师、他们的薪水、他们的工作以及如何成为一名高级数据工程师的所有信息。
资深数据工程师
高级数据工程师负责数据平台的开发和维护， 管理工具和管道。 在这方面，年轻的数据工程师的设计和行为都受到监督。
高级数据工程师通常向公司的数据工程总监或分析总监汇报，并且是数据科学或数据分析团队的一部分。 为了提供高效的管理，高级数据工程师必须能够清楚地向年轻团队传达命令和信息。
高级数据工程师监督和管理初级数据工程团队。 作为高级数据工程师，您还需要为高级业务领导团队撰写报告并创建演示文稿。 高级数据工程师必须具备良好的沟通技巧，以便这些报告和演示文稿能够被理解和接受。 它们必须清晰、简洁、明确、引人入胜且令人信服。
高级数据工程师的要求
- 创建、管理和监督数据存储和收集系统的项目。
- 应针对当前数据系统提出数据模型和解决方案并实施。
- 监督初级数据工程师的工作。
- 检查系统的设计是否考虑到数据安全性和合规性要求。
高级数据工程师的日常任务
- 研究数据管理问题，同时支持不同的团队。
- 与建筑师和数据分析师合作概述设计规范。
- 为不懂技术的专业人员制作进度报告。
- 测试数据的准确性以确保准确的数据处理。
高级数据工程师职位描述和资格
- 我们的分析和数据仓库系统几乎包含所有组织和政治数据，应该得到维护和扩展。
- 为了支持数据和分析项目，数据工程系统和管道必须安全、可扩展且可靠。 此外，这还需要将数据发送到附属公司和子公司，以及将新数据源集成到我们的主数据仓库中。
- 利用数据仓库和其他来源的数据来创建 数据可视化 和报告。
- 制定可扩展、可重复的技术程序和解决方案，用于自动执行耗时的数据管理任务。
- 评估、调查并不定期地研究不同的政治和组织数据。
- 在我们的数据仓库和分析环境中实施和维护一流的安全措施，同时密切关注不断变化的威胁形势。
- 如有必要，使用 SQL、Python 或 R 代码帮助其他 DAIR 员工。
- 按照指示执行其他任务； • 与其他 DAIR 人员分享这些技能
个人资历
- 强大的 SQL 和关系数据库管理能力。 ETL 技术用于提取、转换数据并将其加载到关系数据库中。
- 使用 Python 或 R 设计、构建和部署自动化流程链的能力，特别是数据分析和操作。
- 类似领域的学士或理学士学位，或类似的工作经验。
- 能够读取数据、分析和清理数据、转换和重新编码、组合多个数据集、将数据重新格式化为广泛而冗长的格式等。
- 通过在 Google 上查找常见编程问题的解决方案可以看出，他表现出在没有帮助的情况下掌握新能力和排除代码故障的能力。 换句话说，能够在工作时学习技能。
- 有与 Google Cloud 和 Amazon Web Services 等云基础设施提供商打交道的经验者优先，但不是必需的。
- 能够优先考虑和组织各种工作和项目，以及具有出色的时间管理能力的记录。
- 有经验 数字组织工具 像 Action Network、ActionKit 或 Blue State Digital 等，以及对 LAN 或 VAN 的了解，都是优势，但不是必需的。
高级数据工程师做什么的
该部门的数据集成计划将由高级数据工程师管理，他还将为该项目制定计划，管理数据仓库基础设施，并编写数据集成和分析脚本。
为了建立需求、挖掘和分析数据、整合不同来源的数据并构建卓越的数据管道以满足组织及其附属机构的分析需求，该角色将与数据与分析和开发成员密切合作团队。 他们还将管理其他专有系统并监督自动报告系统的创建。
数据、分析和 基础设施资源 （DAIR）负责开发联合会的程序化工具、网络开发、数据系统和分析能力，为劳工运动提供持久的动力。 许多部门、州和地方劳工组织以及劳工运动中的其他客户都得到该团队的支持。 此外，该部门希望通过投资集中基础设施、培训和直接服务工作，为其合作伙伴提供开展政治和立法动员以及组织数字化运营所需的工具，从而更成功、更高效。
高级数据工程师薪资
美国高级数据工程师的年薪总额预计为 169,943 美元，平均工资为 128,022 美元。 此外，这些数字代表使用我们专有的总工资估算算法得出的范围的中位数或中间值，该算法基于用户提交的工资信息。 预计年度薪酬上涨为 41,921 美元。 额外报酬可以采取现金奖金、佣金、小费或利润分享的形式。 目前该职位的所有可用薪资数据都在第 25 个百分位和第 75 个百分位之间，“最有可能范围”中的数字就落在该范围内。
下面列出了雇用高级数据工程师的美国前 10 家公司及其总收入，这些数字代表了该范围的中位数或中间值。 这些雇主包括 Coupang、Meta 和 Hulu。
- 第一资本 $158,279 / 年
- 亚马逊 $213,088 / 年
- Optum $162,211 / 年
- 安泰保险 $156,373 / 年
- 哈特福德 $161,728 / 年
- 探索 $146,085 / 年
- 元 $241,689 / 年
- Cognizant 技术解决方案 123,785 美元/年
- Netflix 高级数据工程师年薪 211,868 美元
- 富国银行高级数据工程师薪水 $168,841 / 年
如何成为一名高级数据工程师
众所周知，企业处理大量数据的倾向促使云解决方案的采用近年来迅速增长。 此外，数据工程师还为基础设施和算法的开发做出贡献。 此外，如果您想晋升到高级数据工程师的职位，您必须不断扩大您在编程语言、数据管理工具、数据仓库和人工智能/机器学习方面的知识。
要构建成功的基础设施，您必须是最佳工具和编程语言的专家。
#1。 Python
Python 是数据工程的标准编程语言。 它对 ETL 框架、API 连接、自动化和数据修改进行编码。 Python 最近也有所改进。 Python 的最新进展。 他们包括。
- Feather（一种可访问的二进制文件格式）和 IBIS（一种用于将数据从 Python 环境传输到 Hadoop 或 SQL 等外部存储系统的工具集）。
- Panda 用于数据分析和操作； Matplotlib 用于开发交互式、动画和静态可视化； NumPy 用于管理数据数组。
- 了解用于创建后端开发的 Web 应用程序开发框架（例如 Flask 和 Django）。
- 了解 Theano 和 TensorFlow，这两个深度学习库提供高质量的预编写代码。 Theano 有助于性能优化、错误检测和诊断，而 TensorFlow 有助于创建和训练机器学习模型。
亚马逊代码大师， 动态规划， 用于 DevOps 的 Python 脚本、高级产品组合开发和分析等有助于改进您的代码。 及时了解新信息的出现。
#2. 基本数据工程工具
访问团队的原始数据是数据工程师的责任，无论是技术成员还是非技术成员。 了解如何使用最新的工具，以便保持竞争力。
Cadence公司
学习节奏使编码更简单。 开发分布式应用程序、掌握 Java 和 Python、对 MySQL 和 Postgres 存储进行编程都是有益的。
知府
构建数据管道和自动化数据很有帮助。 您创建、安排和管理数据管道以及任务和流程的能力得到了增强。
SQL
由于使用数据转换技术和查询，SQL 成为数据访问、更新、操作和修改的重要工具。 以下是 SQL 的一些最新进展：
- 使用公用表表达式 (CTE) 创建临时表。
- 递归 CTE 和分层数据查询
- 使用 case when 和数据透视来编写复杂的条件语句
- 自联接是将一个表链接到另一个表的 SQL 操作。
- 除其他外，通过计算运行总计来跟踪增长。
蒙戈数据库
MongoDB 通常是首选，因为它具有独特的属性，包括分布式键值存储、面向文档的 NoSQL 功能和 MapReduce 处理能力，所有这些对于处理大量未处理的原始数据的数据工程师来说都是必不可少的。
亚马逊雅典娜
这种交互式查询工具允许用户对结构化和非结构化数据执行即席 SQL 查询。 它加快了海量数据集的分析速度，同时优于具有挑战性的 ETL 程序。
雪花
为了提供更有洞察力的结果，Snowflake 通过合并、修改和显示数据来加速数据工程任务。
火花和阿帕奇
使用 Apache Spark，可以小批量处理 TB 级的流。 此外，它使用内存缓存并提供更快的查询执行速度。
3. 机器学习基础知识
随着您的职业发展，学习新主题变得越来越重要，您需要扩展您的视角。 回归、聚类、集成学习、高级学习、自然语言处理、分类、多元现实、神经网络训练和迁移学习是一些有助于理解的核心计算机技术。
＃4。 数据可视化
你必须向上级和公司领导正确解释你的报告，所以更多地了解数据可视化技术势在必行。 您可以通过在工具箱中添加更多工具来增强您的数据可视化技能，例如Power BI、Qlik、Dundas BI、Adaptive Insight、Domo、Cluvio、Data Wrapper、Plotly、Tableau等。基于Python的数据可视化工具的使用像 Matplotlib 或 Folium 目前很流行。
＃5。 Kubernetes 和 Docker
Airflow、Cassandra、Argo 和 Kubernetes 是越来越受欢迎的容器数据处理解决方案。 采用容器进行数据处理的主要好处是硬件独立性、云计算、数据独立性和框架。 目前，数据工程领域最受欢迎的就业资格是使用 Docker 和 Kubernetes 等容器的能力。
＃6。 做一个T型职业人
字母“T”的水平条代表您需要了解的总体概念。 考虑融合云计算和数据仓库。 字母“T”的竖线代表至少在一个特定区域需要力量。 例如，您可能是 Spark 专家。 由于您对一些想法和概念的理解加深，您的沟通能力得到了提高。
一个拥有优秀管理人才的专业人士，除了具备T型能力外，还具备X型能力。
#7. 考虑获得数据科学认证。
获得认证是一种专注、快速、在线且成本合理的方法，可以完善您作为具有数据科学领域经验的数据工程师的技能。 根据您希望在简历中构建和强调的技能组合，您可以选择证书。
它可能是复杂信息工程、机器学习、人工智能或其他领域的认证，其目标是教您如何使用技术。
如果您想在您的职业中成长、专业化并找到工作，您必须掌握这些技能。 详细了解高级大数据工程师的任务和义务、他们的薪酬、典型面试主题和潜在的职业前景。
数据工程师的职责是什么？
为了您的方便，下面列出了高级大数据工程师的主要职责。
- 使用 Hadoop/Spark、Python、C/C++ 和其他分布式数据分析工具创建、构建和维护这些系统。
- 帮助规划、构建、设置和描述数据管理组件。
- 认识到平台的可靠性、响应能力和质量可以改进的领域。
- 满足客户对功能、可用性和性能的期望。
- 与业务分析师和数据科学家合作
- 继续努力和坚持。
- 快速引入新功能
- 打开管道以允许所有项目。
首席数据工程师和高级数据工程师有什么区别？
首席数据工程师的主要职责是监督一组数据工程师构建和维护数据管道并保证数据质量。 在层次结构中，他们位于高级数据工程师之上，高级数据工程师位于（初级）数据工程师之上。
什么是高级数据工程师？
在层次结构中，首席数据工程师位于高级数据工程师之上，高级数据工程师位于（初级）数据工程师之上。
参考资料
相关文章
