數據是新的石油。但是誰提取和提煉這種油呢?數據工程師！數據工程師設計和開發系統以將原始數據轉換為可用於分析和建模的高質量數據。
任何以數據為中心的組織的第一步都是從不同來源收集數據。然後將數據轉換為所需的格式並加載到數據基礎架構中。然後，數據科學家和分析師可以訪問數據以提取見解並解決業務問題。數據工程師領導整個過程。沒有數據工程師，組織將無法有效地使用他們的數據，這可能會導致商機的喪失。
數據工程也是一項高薪職業。根據 Glassdoor 的估計，數據工程師的年薪中位數為 113,784 美元美國。
在此博客中，我們將討論原因、職責和成為高技能數據工程師的路線圖，以及數據工程師與數據科學家的區別。
為什麼要成為數據工程師?
數據工程師是需要的小時。它們是公司數據戰略不可或缺的一部分，因為我們生產數據的速度、數量和種類正在迅速增加。
到 2025 年底，超過 180 zettabytes 的數據將被創建、捕獲和使用。我們需要數據工程師來處理如此龐大的原始數據。由於需求如此之高，它在數據生態系統中提供了一個有前途的職業。
數據工程師的職責
數據工程師的工作是了解組織的數據需求並構建系統以提供乾淨、可訪問的數據。他們每天執行以下任務:
設計、構建和維護數據管道與數據分析師和科學家合作以更好地了解數據要求驗證數據源並關注數據質量確保遵守數據法規
如何成為數據工程師?
成為數據工程師的路線圖如下:
1) 獲得相關數據工程技能
strong>a) 編碼
根據分析 17,000 個數據工程師職位發布，超過 70% 的招聘人員尋求精通 Python 和 SQL 的候選人。因此，學習 Python 和 SQL 應該是成為數據工程師的第一步。此外，熟悉其他編程語言（例如 Scala 和 Java）可以為您帶來競爭優勢。
b) ETL（提取、轉換、加載）
p>ETL 是指將各種來源的數據提取到單個存儲中，將其轉換為用於分析的形式，並將其加載到數據倉庫中。創建和維護 ETL 管道是數據工程師的職責。因此，學習 ETL 工具，例如 Integrate 和 Talend 是數據工程所必需的。
c) 數據存儲系統
數據庫用於存儲收集的數據。熟悉關係、NoSQL 和數據湖作為不同的數據存儲類型是必不可少的。
d) 大數據工具
了解大數據工具，例如 Apache Spark、Apache Hadoop 和 Apache Hive 是成為數據工程師所必需的。這些工具用於處理、存儲和查詢大量數據。
e) 雲計算
AWS（亞馬遜網絡服務）等雲提供商) 和 Microsoft Azure 為數據存儲和處理提供可擴展的計算資源。雲計算認證可以幫助您學習和實踐各種雲平台的基礎概念和高級概念。
f) 軟技能
數據工程師應該具備良好的與其他團隊成員（包括數據科學家和數據分析師）協作的溝通技巧。創造力和解決問題的能力有助於解決數據工程生命週期中的挑戰。
2) 獲得認證
認證可以提高可信度並贏得雇主的信任。可以從 Coursera 和 Udemy 等可靠的教育平台獲得數據工程認證。他們擁有由熟練的教育工作者教授的高質量實用課程。但是，請在註冊之前閱讀課程和講師評論。您還可以訪問專業數據工程師的 LinkedIn 個人資料，了解他們獲得了哪些認證。它將讓您更好地了解行業中當前流行的工具或平台。
3) 構建您的數據工程組合
組合是評估的最佳指標之一候選人對該主題的理解。創建與數據庫設計和開發相關的多個項目可以使您與其他申請人區分開來。在 GitHub 上上傳您的數據工程項目並在 LinkedIn 或 Medium 等平台上分享演練博客文章是展示您的數據技能的重要一步。
4) 獲得入門級數據工程工作
在大多數情況下，數據工程不是入門級職位。獲得數據分析師的入門級工作可能是一個好的開始。隨著您獲得更多經驗和技能，您可以升任數據工程師職位。
數據工程師和數據科學家之間的主要區別
雖然這兩種技能之間有一些相似之處以及數據科學家和數據工程師使用的工具，它們之間存在一些明顯的區別，如下所示:
數據工程師在 Glassdoor 2022 年美國 50 項最佳工作。隨著以數據為中心的組織中的大數據角色變得更加清晰，對數據的需求工程師將繼續增加。