数据工程是开发和构建大规模数据收集、存储和分析系统的实践。 这是一个广阔的领域，几乎在每个行业都有应用。 公司有可能收集大量数据，但他们需要合适的人员和技术来确保数据科学家和分析师能够使用这些数据。 你一直想在这个领域工作吗？ 如果是这样，请系好安全带，因为我们将向您介绍您需要了解的有关数据工程的所有信息，包括谁是数据工程师、他们做什么、他们的薪水和技能要求等。
什么是数据工程师？
数据工程师是 IT 专业人员，其主要职责是为分析或操作目的准备数据。 这些软件工程师通常负责创建连接来自多个源系统的信息的数据管道。 他们在构建数据以用于分析应用程序之前组合、合并和净化数据。 他们希望使数据更易于访问并最大限度地利用公司的大数据环境。
工程师处理的数据量因业务而异，尤其是其规模。 分析架构越复杂，工程师负责的数据越多，组织就越大。 一些业务，如医疗保健、零售和金融，数据密集度更高。
数据工程师与数据科学团队协作，以提高数据透明度并使企业能够做出更可靠的业务决策。
数据工程师角色
数据工程师收集和准备数据供数据科学家和分析师使用。 他们负有三项主要职责：
#1。 多面手
重点广泛的数据工程师通常以小组形式工作，从头到尾收集、摄取和分析数据。 他们可能比其他数据工程师更熟练，但他们对系统架构的了解却更少。 想要成为数据工程师的数据科学家非常适合通才角色。
多面手数据工程师可能会为一个小型都市区食品配送企业开展项目，该项目显示上个月每天的配送数量，并估算下个月的配送量。
#2。 以流水线为中心的工程师
这些数据工程师通常在中型数据分析团队和跨分布式平台的更复杂的数据科学项目中工作。 大中型企业更有可能需要这个职位。
一家区域性食品配送公司可能会着手一项以管道为中心的计划，为数据科学家和分析师开发一个平台，以搜索元数据以获取配送信息。 他们可能会检查前一个月的行驶距离和交付所需的时间，然后在预测算法中利用这些数据来确定它对公司未来业务的意义。
#3。 以数据库为中心的工程师
这些数据工程师负责构建、维护和填充分析数据库。 当数据分散在多个数据库中时，此功能通常出现在较大的组织中。 工程师使用提取、转换和加载 (ETL) 方法来开发表模式和调整数据库以进行高效分析。 ETL 是将数据从多个源复制到单个目标系统的过程。
分析数据库将是大型、多州或全国食品配送业务中以数据库为中心的工作。 除了构建数据库之外，数据工程师还将编写代码以将数据从主应用程序数据库传输到分析数据库。
数据工程师的职责是什么？
作为分析团队的一部分，数据工程师经常与数据科学家合作。 工程师以可用格式向数据科学家提供数据，数据科学家使用这些信息来执行预测分析、机器学习和数据挖掘应用程序的查询和算法。 数据工程师还向企业领导、分析师和其他最终用户提供聚合数据，供分析和应用以改善业务运营。
数据工程师处理结构化和非结构化数据。 结构化数据是可以格式化并存储在格式化存储库（例如数据库）中的信息。 文本、照片、音频和视频文件等非结构化数据不适合传统数据模型。 为了处理这两种数据，数据工程师必须理解数据架构和应用程序的各种方法。 数据工程师的工具包还包括一些大数据技术，例如开源数据输入和处理框架。
数据工程的学历和技能要求
许多组织更喜欢拥有计算机科学、信息技术或应用数学学位的人。 数据工程师通常拥有软件工程学位。 有些人甚至拥有数学或统计学学位，这对他们有帮助，因为他们可以应用所学知识来解决各种问题。
拥有构建能够对大型数据集执行提取、转换和加载 (ETL) 的大型数据仓库的专业知识将是有利的。 此外，数据工程师精通Java、Python、SQL和Scala等编程语言。
什么是数据工程师技能？
有多种数据工程技能，包括以下内容：
#1。 编程语言
了解编码语言，例如 Javascript、Python 和 Scala。
#2。 SQL专业知识
SQL 是另一种数据语言。 数据工程师应该能够使用相关子查询和窗口函数等技术来表达 SQL 中的多种类型的复杂性。 数据工程师还应该能够阅读和理解数据库执行计划。 他们应该了解程序的流程、索引的功能、各种连接方法和分布式维度。
#3。 建筑投影
数据工程师应该熟悉库、工具、资源、平台、各种数据库特性的细微差别、计算、流处理器、属性、工作流编排器、消息队列、序列化格式和其他相关技术。
#4。 数据建模技术
他们应该精通规范化和非规范化权衡、实体关系建模和维度建模。
#5。 ETL（提取、转换和加载）
此数据集成过程使数据工程师能够组合来自多个源的数据以生成单个数据源。 然后将此单一数据源放入数据仓库中。 数据工程师应该能够创建能够适应变化的系统化 ETL。
#6。 数据存储
作为数据工程师，您应该能够存储数据。 因此，在为公司构建数据解决方案时，您必须决定是使用数据仓库还是数据湖。
＃7。 云计算
随着越来越多的企业用云服务取代物理服务器，了解云计算和云存储至关重要。
#8。 大数据工具
数据工程师可能偶尔会处理大量数据。 Kafka、Hadoop 和 MongoDB 是流行的工具和技术。
如何成为一名数据工程师
数据工程师通常具有计算机科学、工程学、应用数学或与信息技术相关的其他学科的背景。 由于该专业需要广泛的技术知识，未来的数据工程师可能会发现新手训练营或认证不足以竞争。 根据 PayScale 的说法，大多数数据工程职位至少需要相关学科的相关学士学位。
您应该具有使用多种编程语言（例如 Python 和 Java）的经验，以及 SQL 数据库体系结构的知识。 如果您已经拥有 IT 或相关领域（如数学或分析）的背景，新手训练营或认证可以帮助您调整简历以适应数据工程工作。 例如，如果您之前曾在 IT 行业工作过，但没有特定的数据角色，您可以参加数据科学训练营或获得数据工程认证，以证明除了其他 IT 经验之外，您还具备其他能力.
如果您没有技术或 IT 方面的经验，您可能需要参加强化课程或投资本科课程来证明您在该学科的能力。 如果你有学士学位但不是相关学科，你可以考数据分析和数据工程的硕士学位。
这最终将取决于你的情况和你感兴趣的职业类型。花时间通读招聘信息以了解公司正在寻找什么，你将更好地了解你的历史如何适合该职能。
数据工程师薪水 2023
截至 13 年 2023 月 122,672 日，美国数据工程师的平均年薪为 26,372 美元。 数据工程师的平均额外现金补偿工资也是 150,629 美元，然后数据工程师的平均总补偿工资为 XNUMX 美元。 当涉及到数据工程师的资格和经验时，这个薪水也会有所不同。
入门级数据工程师的年薪约为 77,783 美元。 他们通常只有几年的经验，从一年到三年不等。 中级数据工程师的年薪约为 106,748 美元。 这些专家通常在该领域拥有五到九年的经验。 最后，高级数据工程师的年薪为 117,826 美元。 高级数据工程师通常在该领域拥有十年或更长时间的经验，并负责监督和分配初级数据工程师的任务。
数据工程师与数据科学家
他们都在项目上合作。 数据工程师编译和组织存储在数据库和其他格式中的公司数据。 他们还创建数据管道，为数据科学家提供数据。 所有这些数据都被数据科学家用于分析和其他改善业务运营和成果的项目。
数据科学家和数据工程师具有不同的技能组合和关注领域。 说到数据工程师，他们可能并不总是有特定的重点； 他们通常精通多个领域，知识和技能全面。 另一方面，数据科学家通常有专门的关注领域。 他们对探索性数据分析更感兴趣。 数据科学家解决新颖的、全局性的问题，而数据工程师则将各个部分放在适当的位置。
数据工程师与数据架构师
数据工程师和数据架构师的工作交织在一起，而且经常混淆。 将业务需求转化为技术需求并制定数据标准和原则的高级远见者被称为数据架构师。 他们可视化并开发公司的企业数据管理结构。 数据工程师与数据架构师协作，构建和维护数据架构师的数据架构所描述的数据系统。
数据工程师典型的一天是什么样的？
数据工程师的主要目标是在将原始数据呈现给组织之前将其转换为可用和可访问的东西。 不仅如此，他们还必须设计、构建、测试、混合、管理和优化来自多个来源的数据。 他们构建将产生这些数据的基础设施。 目标是构建平稳运行的数据管道。 此外，他们设计复杂的查询以确保数据易于访问。
数据工程师的正常工作日可能因公司而异。
我需要什么才能成为数据工程师？
进入该领域需要计算机科学、软件或计算机工程、应用数学、物理学、统计学或相关学科的学士学位。 大多数入门级角色还需要真实世界的经验，例如实习。
数据工程是一个好职业吗？
虽然使工作变得“优秀”的特征总是主观的，但数据工程是一个高需求的职业，具有高于平均水平的薪水和工作稳定性。
数据工程师会编码吗？
与其他数据科学专业一样，编码是数据工程师的必备能力。 除了 SQL 之外，数据工程师还使用各种其他编程语言来完成各种工作。 数据工程中还可以使用其他编程语言，但 Python 无疑是最出色的语言之一。
在结论
近年来，对数据工程师职位的需求猛增。 公司正在积极寻找数据工程师来帮助他们解决数据问题。 这种技能需求量很大，而且远未像其他领域那样饱和。 学会这些能力的人很有可能过上好日子。 我们提供此材料是为了帮助您在此工作领域取得进展。 祝你好运！
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参考资料
