如何發展您的數據工程技能並成為專業人士

已發表: 2022-10-20

數據工程師的角色在數據科學生態系統中越來越受到關注。 DICE 的 2020 年技術工作報告顯示，數據工程師是增長最快的技術職業。此外，該職位在領英 2020 年新興職位報告中排名第 15 位，招聘人數自 2015 年以來增長了 35%。

您是否考慮過成為一名數據工程師？我們是來幫忙的。我們在此博客中的目標是解釋數據工程師的工作以及為什麼它是當今如此出色的職業道路。此外，我們還將討論數據工程師通常需要的技能和資格。

數據工程 - 101

組織的數據工程師為獲取、存儲、轉換和管理數據奠定了基礎。他們的職責包括設計、創建和維護數據庫架構和數據處理系統，開發機器學習模型、分析、可視化以及連續、無縫、安全和有效的數據處理。

換句話說，數據工程師在數據科學中的作用是彌合傳統數據科學職位與軟件和應用程序開發人員之間的差距。

傳統的數據科學工作流程始於數據的收集和存儲，這是數據工程師的職責。其他數據科學專家，例如數據分析師和科學家，可以使用從許多來源收集的大量數據。

一方面，這需要創建和維護高度可用、高性能且能夠集成新技術的可擴展數據基礎架構。數據工程師還必須通過這些系統監控數據的狀態和移動。

為了解決他們高度複雜的任務，數據工程師需要廣泛的技術技能。由於數據科學生態系統不斷發展，因此編制一份成功擔任數據工程角色所需的技能和知識的完整列表並不容易。

因此，數據工程師必須不斷學習掌握技術進步。也就是說，這裡有一些任何數據工程師都會受益的技能。

數據工程師一天中的大部分時間都在收集、存儲、傳輸、清理或諮詢數據庫。因此，對數據庫管理有一個很好的理解對於數據工程師來說是必不可少的。

要做到這一點，您需要精通 SQL（結構化查詢語言），這是與數據庫交互的主要語言，並且您必須具備 MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 方面的專業知識，這些都是最流行的 SQL 方言。

除了關係數據庫，數據工程師還需要了解 NoSQL（“不僅僅是 SQL”）數據庫，它正迅速被大數據和實時應用程序採用。因此，建議數據工程師至少了解不同類型的 NoSQL 數據庫及其用例。

與其他數據科學角色一樣，數據工程師必須精通編碼。數據工程師可以使用除 SQL 之外的不同編程語言來執行範圍廣泛的任務。 Python 無疑是數據工程最好的編程語言之一。

使用 Python 很容易執行 ETL 作業和編寫數據管道，Python 是數據科學中的一種通用語言。除了與數據工程工具的出色集成之外，Python 還可以輕鬆訪問 Apache Airflow 和 Spark 框架。

Java 虛擬機是運行這些開源框架的流行平台，因此 Scala 和 Java 是您可能想學習的其他編程語言。

近年來，數據科學越來越依賴分佈式計算框架。這些計算環境使用網絡上的多台計算機（也稱為集群）來分發各種組件。

分佈式系統通過在集群中分配工作負載並協調努力以盡可能快速有效地完成工作來工作。一些最令人印象深刻的大數據應用程序基於分佈式計算框架，例如 Apache Hadoop 和 Apache Spark。

任何有志從事數據工程的人都必須熟悉這些框架之一。如果您想了解有關數據工程公司的更多信息，請查看此業務列表。

數據科學越來越關注云計算。隨著對基於雲的解決方案的需求增長，人們迅速轉向基於雲的解決方案。如今，數據工程師的主要職責之一是將公司的業務系統連接到雲。

在當今基於雲的世界中，從數據供應鏈到數據處理的一切都可以在雲中完成，並提供 Google Cloud、Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 等服務。

要成為一名有效的數據工程師，需要了解雲服務、它們的優缺點以及如何將它們應用於大數據項目。大多數人都熟悉 AWS 和 Azure，因為它們是使用最廣泛的平台。

使用 ETL 技術和編排框架創建數據管道是數據工程師的主要職責之一。儘管本節可以列出許多技術，但數據工程師至少應該熟悉其中最知名的兩種：Apache NiFi 和 Airflow。

Airflow 框架使數據工程師能夠規劃、生成和跟踪數據管道。它實際上是一個編排工具。對於大數據的基本、可重複的 ETL 過程，NiFi 是完美的解決方案。

使用實時數據的數據科學應用程序是最具創新性的。因此，對熟悉流處理框架的候選人的需求量很大。 Kafka Streams、Flink 或 Spark Streaming 等流處理工具是熱衷於提升職業生涯的數據工程師的絕佳選擇。

雲和其他大數據框架和工具中的大多數任務和例程都是使用 shell 命令和腳本執行的。數據工程師必須能夠熟練地使用終端來導航系統、運行命令和編輯文件。

最後，數據工程師必須具備跨部門工作的溝通技巧，並了解業務領導者、數據分析師和數據科學家的需求。數據工程師可能需要開發儀表板、報告和其他視覺效果，以便與特定組織中的利益相關者進行交流。

有抱負的數據專業人員可以從包括數據工程在內的許多令人興奮的數據科學職業道路中進行選擇。如果你下定決心要成為一名數據工程師，但不確定從哪裡開始，這篇文章希望能讓你對成功所需的具體實踐知識有所了解。