什么是數據工程師？薪水、職責和路線圖

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于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的來源收集數據。然后將數據轉換為所需的格式并加載到數據基礎架構中。然后，數據科學家和分析師可以訪問數據以提取見解并解決業務問題。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，這可能會導致商業機會的喪失。

數據工程也是高薪職業。根據Glassdoor的估計，美國數據工程師的年薪中位數為113,784美元。

在此博客中，我們將討論成為高技能數據工程師的原因、責任和路線圖，以及數據工程師與數據科學家的區別。

為什么要成為數據工程師？

數據工程師是時代的需要。它們是公司數據戰略不可或缺的一部分，因為我們生成數據的速度、數量和種類正在迅速增加。

到2025年底，將創建、捕獲和使用超過180澤字節的數據。我們需要數據工程師來處理如此龐大的原始數據。由于需求如此之高，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并構建系統以提供干凈、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，更好地理解數據需求
• 驗證數據源并關注數據質量
• 確保遵守數據法規

如何成為一名數據工程師？

成為數據工程師的路線圖如下：

1)獲得相關的數據工程技能

一）編碼

根據對17,000個數據工程師職位發布的分析，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）

ETL是指將各種來源的數據提取到單個存儲中，將其轉換為用于分析的形式，并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，如Integrate和Talend是數據工程所必需的。

c)數據存儲系統

數據庫用于存儲收集的數據。熟悉關系、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Apache Spark、Apache Hadoop和Apache Hive等大數據工具是成為數據工程師的必要條件。這些工具用于處理、存儲和查詢大量數據。

e)云計算

AWS（亞馬遜網絡服務）和Microsoft Azure等云提供商為數據存儲和處理提供可擴展的計算資源。云計算認證可以幫助您學習和實踐各種云平臺的基礎概念和高級概念。

f)軟技能

數據工程師應具備良好的溝通技巧，以便與其他團隊成員（包括數據科學家和數據分析師）協作。創造力和解決問題的能力有助于解決數據工程生命周期中的挑戰。

2)獲得認證

認證可提高可信度并贏得雇主的信任?？梢詮腃oursera和Udemy等可靠的教育平臺獲得數據工程認證。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，請在注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臺。

3)建立你的數據工程組合

作品集是評估候選人對該主題的理解的最佳指標之一。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并在LinkedIn或Medium等平臺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

盡管數據科學家和數據工程師使用的技能和工具之間存在一些相似之處，但它們之間存在一些明顯的差異，如下所示：

數據工程師在Glassdoor的2022年美國50個最佳工作中排名第七。隨著以數據為中心的組織中的大數據角色變得更加清晰，對數據工程師的需求將繼續增加。