数据工程师是信息技术专业人员,他们在多样化的应用和流程中拥有专业知识。数据工程和数据科学是两个协同工作的领域,它们能够从原始和非结构化数据中提取最大价值。数据工程师为数据科学家搭建桥梁,他们高效地构建管道,将原始数据转换为可消费的数据格式。此外,数据工程师在优化数据恢复过程、开发仪表板和生成报告方面也发挥着关键作用。
在本文中,将探讨数据工程师的职责、成为数据工程师所需的基本技能,以及如何开始数据工程师的职业生涯。数据工程师负责开发和维护多种数据科学项目部署的架构。他们确保服务器和应用程序之间的数据流动不受干扰。数据工程领域结合了数据科学和软件工程的最佳元素。
数据工程师的主要职能包括:开发数据收集流程、将最新的软件趋势和数据管理模式与现有系统集成、优化现有的数据收集和消费流程。
成为数据工程师所需的技术技能
数据工程师必须具备以下技术和专业技能,以在数据工程领域建立成功的职业生涯。以下是一些雇主在招聘时寻求的最抢手的数据工程师技能。让来看一看:
数据库系统
:在谈论成为数据工程师所需的技术技能时,SQL
和NoSQL
是最受欢迎的。要成为一名成功的数据工程师,应该知道如何高效地工作和操作不同的数据库管理系统以存储和检索信息。
数据仓库解决方案
:对于数据工程师来说,处理大量数据是一项简单的工作。当这些数据从多个和广泛的来源提取和提升时,数据工程师必须精通各种数据仓库解决方案,如MarkLogic、Oracle、Amazon RedShift等。
ETL工具
:ETL工具,也称为提取、转移和加载工具,属于技术类别。它们负责从多个来源收集、移动和读取原始数据到数据库或BI(商业智能)平台。整个过程旨在收集和分析正确的数据以解决特定的业务问题。这是必须具备的数据工程师技能之一。
机器学习算法
:机器学习或ML算法
是一门特定科学,它根据以前的数据集进行未来预测。由于数据工程师的主要工作是与数据科学家紧密合作,因此对数据工程师来说,掌握ML算法的基本知识是一项重要的技能。
编程语言
:数据工程师必须对常见的编程语言有相当深入的了解。所有雇主都希望雇佣的数据工程师对以下编程语言有了解,以便进行统计分析和建模:
Python
、Golang
、Ruby
、Perl
、Scala
、Java
、SAS
、R
、MatLab
、C
和C++
。
亚马逊网络服务(AWS)
:数据工程师不断利用AWS
设计自动化数据流,同时确保其灵活性、创新性和可扩展性。
大数据
:大数据指的是大量的结构化和非结构化数据。大数据是数据科学家和AI专家的重要工具,因此数据工程师必须全面了解如何使用大数据。这包括从学习存储、清理、处理和从数据中提取信息的过程。
自动化与脚本编写
:由于数据科学家需要处理大量数据,因此拥有脚本编写技能以自动化重复性任务并节省时间和精力至关重要。
成为数据工程师所需的商业技能
除了上述讨论的技术技能外,数据工程师还必须具备以下商业技能。结合这两组技能是数据工程成功的关键。让看看这些商业技能中的一些:
分析问题解决技能:数据工程师的工作涉及每天解决高层次的挑战。他们必须保持对重要问题的清晰视野,同时部署正确的方法和手段,以充分利用给定的时间和资源。
卓越的沟通技能:作为数据工程师,可能会遇到需要向完全不了解技术的人解释核心技术方面的问题。为了在这种情况下有效地茁壮成长,拥有有效的沟通技能至关重要。数据工程师必须定期与数据科学和架构师的同行分享他们的发现和建议,这需要清晰和令人惊叹的沟通技能。