这篇文章旨在探讨一个大的角色 data 工程师，如何收集、处理、存储和分析数据，让您更好地了解这个职业是否适合您。
什么是大数据？
“大数据”一词是指极其大量的运营、产品和客户数据，通常在 TB 和 PB 范围内。 此外，大数据分析可用于降低合规和监管风险，改进重要的公司和运营用例，并产生全新的收入来源。
数据源列表如下：
- POS（销售点）交易和信用卡；
- 数字交易；
- 社交媒体参与度；
- 使用智能手机和移动设备； 和
- 物联网 (IoT) 产生的传感器读数。
大数据可以提供以下方面的见解：
- 优化重要的运营和业务用例；
- 降低不遵守法规的风险；
- 产生新的净收入来源； 和
- 创造独特、引人注目的客户体验。
什么是大数据工程师？
大数据工程师是负责为公司创建、维护、测试、评估和维护数据的专家。 非常大的数据集被称为大数据。 经济系统中的企业在进行日常运营时经常收集大量数据。
此外，如果使用得当，大数据对于企业提高生产力、盈利能力和可扩展性非常有帮助。 但如果没有大数据工程师来创建收集、维护和提取数据的系统，公司的大数据就毫无用处。 因此，大数据工程师最终的责任是协助企业管理大数据。
大数据工程师做什么的？
大数据工程师的职责是创建、维护和保证可用于生产的大数据环境。 该角色运行的环境将包括架构、技术规范、开源选项以及数据管理和数据准备程序。 大数据工程师通常履行以下所有职责：
- 设计、构建和维护用于处理大量数据的系统。 它从各种来源收集信息，无论是否结构化。
- 数据应保存在数据湖或数据仓库中。
- 利用数据处理转换和算法来处理原始数据并生成预定义的数据结构。 此外，他们还将结果放入数据湖或仓库中以供以后处理。
- 通过转换和集成将各种数据放入可扩展的数据存储库（例如数据仓库、数据湖或云）中。
- 认识数据转换中使用的各种工具、技术和算法。
- 实施业务逻辑和技术流程，将收集的数据转换为有洞察力和有用的信息。 对于运营和业务用途，这些数据必须满足质量、治理和合规性的要求才能可信。
- 了解数据存储库结构、大规模并行处理 (MPP) 数据库和混合云之间的区别以及操作和管理选项。
- 应该分析、比较和改进数据管道。 设计模式、数据生命周期设计、数据本体对齐、带注释的数据集和弹性搜索技术等方面的创新就是其中的一些例子。
- 要将数据转换并输入到开发、质量保证和生产环境中，请准备自动化数据管道。
- 创建并投入使用软件系统。
- 建立数据收集和处理系统。
- 提取、转换和加载（ETL 过程）。
- 构建满足业务需求的数据架构。
- 研究收集重要数据并提高其质量的新方法。
- 使用各种工具和编程语言开发结构化数据解决方案。
- 从各种来源挖掘信息以创建有效的商业模式。
- 与其他团队、数据科学家和分析师合作。
如何成为一名大数据工程师
为了成为一名大数据工程师，大多数人必须经历许多步骤。
#1. 获得学位：
计算机科学、统计学或商业学位 数据分析 需要掌握成为大数据工程师所需的技术技能。 对于这些需要掌握编码、统计和数据的职位，大多数雇主要求拥有学士学位。
#2. 获得工作经验：
成为大数据工程师的一个重要资格就是经验。 此外，您还可以通过自由职业、实习、独立实践或相关领域的就业来获得经验。 随着经验的积累，你获得大数据工程师工作的机会也会增加。
＃3。 获得认证：
要找到大数据工程师的工作，专业认证也非常有帮助。 对于那些有抱负的大数据工程师，以下任何认证都可能有用：
- Cloudera认证的专业（CCP）数据工程师
- 认证大数据专家（CBDP）
- Google Cloud认证的专业数据工程师
- IBM 数据科学专业证书
数据工程师的 10 个最佳工具
#1。 Python：
Python 是数据工程领域中一种流行的编程语言，它用于许多不同的事情，例如创建数据管道、ETL 框架、与 API 交互、自动化流程和数据修改。
此外，Python 因其简单的语法和丰富的第三方库而成为超过三分之二的数据工程师职位列表的重要选择，从而减少了开发时间和成本。
#2。 SQL：
SQL 对于数据工程师来说至关重要，因为它使得创建可重用的数据结构、运行复杂的查询和建模业务逻辑成为可能。 此外，它还可以更轻松地使用各种方法访问、插入、更新、操作和修改数据。
#3. PostgreSQL：
使用最广泛的开源关系型 数据库 世界上排名第一的是 PostgreSQL，它拥有充满活力的社区和紧凑、适应性强且功能强大的设计。 此外，它非常适合数据工程工作流程，因为它具有内置功能、大数据容量和可靠的完整性。
＃4。 MongoDB：
MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，可大规模处理结构化和非结构化数据。 它易于使用、高度灵活，并提供分布式键值存储、面向文档的 NoSQL 和 MapReduce 计算等功能。 此外，MongoDB 非常适合处理大数据量并保留功能，同时允许水平扩展。
＃5。 阿帕奇火花：
企业需要快速捕获并提供数据。 Apache Spark 是流处理的流行实现，允许实时查询连续数据流。 此外，它还支持多种编程语言，使用内存缓存并优化查询执行。
＃6。 阿帕奇卡夫卡：
Apache Kafka 是一个开源事件流平台，具有各种应用程序，包括数据同步、消息传递和实时流，在 ELT 管道和数据收集中很受欢迎。
#7. 亚马逊红移：
Amazon Redshift 是现代数据基础设施如何超越存储功能的一个典型例子。 此外，它还可以更轻松地使用标准 SQL 查询和组合来自数据湖、操作数据库和数据仓库的结构化和半结构化数据。
#8。 雪花：
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，提供存储、计算、第三方工具和数据克隆。 此外，它还通过摄取、转换和交付数据以获得更深入的见解来简化数据工程活动，使数据工程师能够专注于其他有价值的任务。
＃9。 亚马逊雅典娜：
Amazon Athena 是一种交互式查询工具，用于使用标准 SQL 分析存储在 Amazon S3 中的非结构化、半结构化和结构化数据。 此外，由于其无服务器特性，数据工程师和熟练 SQL 的人员可以快速分析大型数据集，从而无需基础设施管理和复杂的 ETL 任务。
＃10。 阿帕奇气流：
团队之间的数据管理是当代数据工作流程的一个挑战。 工作流程得到简化，重复性任务实现自动化，作业编排和调度工具（例如 Apache Airflow）有助于消除数据孤岛。 这个工具是数据中的最爱 工程师 因为它为可视化、进度监控和问题解决提供了丰富的界面。
大数据工程有多难？
老实说，成为一名数据工程师可能具有挑战性。 但是，一旦您掌握了基本能力并获得了第一个职位，您将享有相当大的自由来制定您的理想职位。 很少有人告诉您要使用哪些工具，并且您将决定要做什么以及何时进行。
大数据工程师是一份好职业吗？
数据工程是一个利润丰厚的职业。 根据 Glassdoor 的数据，美国的平均工资约为 115,000 美元，但一些数据工程师的年薪高达 170,000 美元。
大数据难学吗？
数据科学是一个广阔的领域，乍一看似乎势不可挡。 通过坚持、专注和扎实的学习路线图，可以更快、更有效地学习大数据所需的技能。
数据工程需要大量数学知识吗？
数学是数据科学的重要组成部分。 另一方面，数据工程师主要关注创建数据管道的技术方面。 事实上，这两个角色都处理大数据，这就是他们的共同之处。 通常需要一个大型团队来处理大数据。
大数据工程师会编码吗？
编码是数据工程师的一项必备技能，就像其他数据科学职位一样。 除了 SQL 之外，数据工程师还使用其他编程语言来完成各种任务。 Python 无疑是数据工程的最佳编程语言之一，尽管还有许多其他语言。
大数据需要编码吗？
历史上，编码专业知识对于数据科学职位来说是必需的，并且当前大多数有经验的数据科学家仍在使用它。 但随着数据科学领域的发展，得益于新技术，人们现在无需编写任何代码即可完成大型数据项目。
大数据工程师的职位描述是什么？
大数据工程师需要开发和管理公司的大数据解决方案，包括设计工具、实施ELT流程、与开发团队协作、构建云平台和维护生产系统。
此外，您需要深入了解 Hadoop 技术、一流的项目管理能力和先进的问题解决能力，才能成为一名成功的大数据工程师。 一流的大数据工程师了解公司的需求并实施可扩展的数据解决方案以满足其当前和未来的需求。
大数据工程师的薪资是多少？
根据 ZipRecruiter 的数据，大数据工程师的平均薪资超过 130,000 万美元。 拥有丰富经验的大数据工程师在职业生涯的后期可以赚得更多。 然而，那些刚进入该行业且缺乏丰富经验的人可能赚的钱会更少。
大数据工程师职位
以下是一些值得思考的大数据工作示例：
#1. 大数据测试仪：
平均年薪：$33,000
质量保证 (QA) 分析师和大数据测试员很相似。 他们评估数据计划以帮助分发数据相关商品。 此外，他们还可以创建、运行和分析测试脚本以及数据执行脚本。 大数据测试人员还指定和监控 QA 指标，例如测试结果和缺陷计数。
#2. 技术招聘人员：
平均工资： $ 54,000每年
技术招聘人员帮助企业确定招聘要求并找到有志于大数据职位的人。 此外，他们还在市场上寻找候选人进行筛选、面试和聘用。 招聘过程也可能受益于技术招聘人员的帮助。
＃3。 数据库管理器：
平均工资： $ 65,000每年
数据库管理员是技术人才，对数据库技术有广泛的了解。 他们负责项目管理职责并维护数据库环境。 此外，数据库管理员经常处理各种常见的管理职责，包括管理人事问题、领导数据团队和调整预算。
＃4。 数据分析师：
平均工资： $ 74,000每年
数据分析师是分析数据系统并解决问题的人。 他们经常设计自动化工具来搜索数据库中的数据。 数据分析师可以单独工作，也可以小组工作，并且经常编写报告。
＃5。 大数据开发商：
平均工资： $ 83,668每年
就像软件开发人员一样，大数据开发人员创建数据。 他们完成应用程序的编程和编码，以及创建和投入使用提取、转换数据并将数据加载到最终产品中的管道。
此外，开发人员还可以帮助开发可扩展的高性能 Web 服务以进行数据跟踪。 为了开发更有效的方法，一些大数据开发人员还调查和检查存储或处理数据等问题的新方法。
＃6。 数据治理顾问：
平均工资： $ 95,000每年
数据治理顾问创建框架来保护和控制数据的使用。 这包括影响数据资产的收集、管理、使用和归档方式。 此外，他们还监督实践和法规，并保证数据使用符合既定标准。
#7。 数据库管理员：
平均工资： $ 96,000每年
数据库记录的日常操作由数据库管理员管理。 这需要保留数据库备份并确保数据库稳定。 此外，数据库的更新和修改也由数据库管理员进行。
＃8。 安全工程师：
平均工资： $ 107,000每年
IT 需要安全工程师来降低企业风险。 对于计算机网络，他们开发了多层防御协议，例如安装防火墙以及监视和响应入侵尝试。 此外，为了发现问题并制定和执行软件更新测试计划，安全工程师评估安全系统。
＃9。 数据科学家：
平均工资： $ 122,000每年
数据科学家与企业业务运营密切合作。 此外，他们收集、检查和解释数据，然后向企业高管展示他们的结论。 数据科学家根据他们的发现和趋势向企业提供建议，以帮助决策。
＃10。 数据架构师：
平均工资： $ 130,000每年
为了开发业务策略和数据库解决方案，数据架构师将他们的创造力与对数据库设计的全面理解结合起来。 此外，为了帮助企业实现其目标，他们与数据工程师合作开发数据工作流程。 新的数据库原型也由数据架构师创建和评估。
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参考文献：
