如何发展您的数据工程技能并成为专业人士

已发表: 2022-10-20

数据工程师的角色在数据科学生态系统中越来越受到关注。 DICE 的 2020 年技术工作报告显示，数据工程师是增长最快的技术职业。此外，该职位在领英 2020 年新兴职位报告中排名第 15 位，招聘人数自 2015 年以来增长了 35%。

您是否考虑过成为一名数据工程师？我们是来帮忙的。我们在此博客中的目标是解释数据工程师的工作以及为什么它是当今如此出色的职业道路。此外，我们还将讨论数据工程师通常需要的技能和资格。

数据工程 - 101

组织的数据工程师为获取、存储、转换和管理数据奠定了基础。他们的职责包括设计、创建和维护数据库架构和数据处理系统，开发机器学习模型、分析、可视化以及连续、无缝、安全和有效的数据处理。

换句话说，数据工程师在数据科学中的作用是弥合传统数据科学职位与软件和应用程序开发人员之间的差距。

传统的数据科学工作流程始于数据的收集和存储，这是数据工程师的职责。其他数据科学专家，例如数据分析师和科学家，可以使用从许多来源收集的大量数据。

一方面，这需要创建和维护高度可用、高性能且能够集成新技术的可扩展数据基础架构。数据工程师还必须通过这些系统监控数据的状态和移动。

为了解决他们高度复杂的任务，数据工程师需要广泛的技术技能。由于数据科学生态系统不断发展，因此编制一份成功担任数据工程角色所需的技能和知识的完整列表并不容易。

因此，数据工程师必须不断学习掌握技术进步。也就是说，这里有一些任何数据工程师都会受益的技能。

数据工程师一天中的大部分时间都在收集、存储、传输、清理或咨询数据库。因此，对数据库管理有一个很好的理解对于数据工程师来说是必不可少的。

要做到这一点，您需要精通 SQL（结构化查询语言），这是与数据库交互的主要语言，并且您必须具备 MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 方面的专业知识，这些都是最流行的 SQL 方言。

除了关系数据库，数据工程师还需要了解 NoSQL（“不仅仅是 SQL”）数据库，它正迅速被大数据和实时应用程序采用。因此，建议数据工程师至少了解不同类型的 NoSQL 数据库及其用例。

与其他数据科学角色一样，数据工程师必须精通编码。数据工程师可以使用除 SQL 之外的不同编程语言来执行范围广泛的任务。 Python 无疑是数据工程最好的编程语言之一。

使用 Python 很容易执行 ETL 作业和编写数据管道，Python 是数据科学中的一种通用语言。除了与数据工程工具的出色集成之外，Python 还可以轻松访问 Apache Airflow 和 Spark 框架。

Java 虚拟机是运行这些开源框架的流行平台，因此 Scala 和 Java 是您可能想学习的其他编程语言。

近年来，数据科学越来越依赖分布式计算框架。这些计算环境使用网络上的多台计算机（也称为集群）来分发各种组件。

分布式系统通过在集群中分配工作负载并协调努力以尽可能快速有效地完成工作来工作。一些最令人印象深刻的大数据应用程序基于分布式计算框架，例如 Apache Hadoop 和 Apache Spark。

任何有志从事数据工程的人都必须熟悉这些框架之一。如果您想了解有关数据工程公司的更多信息，请查看此业务列表。

数据科学越来越关注云计算。随着对基于云的解决方案的需求增长，人们迅速转向基于云的解决方案。如今，数据工程师的主要职责之一是将公司的业务系统连接到云。

在当今基于云的世界中，从数据供应链到数据处理的一切都可以在云中完成，并提供 Google Cloud、Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 等服务。

要成为一名有效的数据工程师，需要了解云服务、它们的优缺点以及如何将它们应用于大数据项目。大多数人都熟悉 AWS 和 Azure，因为它们是使用最广泛的平台。

使用 ETL 技术和编排框架创建数据管道是数据工程师的主要职责之一。尽管本节可以列出许多技术，但数据工程师至少应该熟悉其中最知名的两种：Apache NiFi 和 Airflow。

Airflow 框架使数据工程师能够规划、生成和跟踪数据管道。它实际上是一个编排工具。对于大数据的基本、可重复的 ETL 过程，NiFi 是完美的解决方案。

使用实时数据的数据科学应用程序是最具创新性的。因此，对熟悉流处理框架的候选人的需求量很大。 Kafka Streams、Flink 或 Spark Streaming 等流处理工具是热衷于提升职业生涯的数据工程师的绝佳选择。

云和其他大数据框架和工具中的大多数任务和例程都是使用 shell 命令和脚本执行的。数据工程师必须能够熟练地使用终端来导航系统、运行命令和编辑文件。

最后，数据工程师必须具备跨部门工作的沟通技巧，并了解业务领导者、数据分析师和数据科学家的需求。数据工程师可能需要开发仪表板、报告和其他视觉效果，以便与特定组织中的利益相关者进行交流。

有抱负的数据专业人员可以从包括数据工程在内的许多令人兴奋的数据科学职业道路中进行选择。如果你下定决心要成为一名数据工程师，但不确定从哪里开始，这篇文章希望能让你对成功所需的具体实践知识有所了解。