什么是数据工程师？薪水、职责和路线图

数据是新的石油。但是谁提取和提炼这种油呢？数据工程师！数据工程师设计和开发系统以将原始数据转换为可用于分析和建模的高质量数据。

任何以数据为中心的组织的第一步都是从不同的来源收集数据。然后将数据转换为所需的格式并加载到数据基础架构中。然后，数据科学家和分析师可以访问数据以提取见解并解决业务问题。数据工程师领导整个过程。没有数据工程师，组织将无法有效地使用他们的数据，这可能会导致商业机会的丧失。

数据工程也是高薪职业。根据Glassdoor的估计，美国数据工程师的年薪中位数为113,784美元。

在此博客中，我们将讨论成为高技能数据工程师的原因、责任和路线图，以及数据工程师与数据科学家的区别。

为什么要成为数据工程师？

数据工程师是时代的需要。它们是公司数据战略不可或缺的一部分，因为我们生成数据的速度、数量和种类正在迅速增加。

到2025年底，将创建、捕获和使用超过180泽字节的数据。我们需要数据工程师来处理如此庞大的原始数据。由于需求如此之高，它在数据生态系统中提供了一个有前途的职业。

数据工程师的职责

数据工程师的工作是了解组织的数据需求并构建系统以提供干净、可访问的数据。他们每天执行以下任务：

• 设计、构建和维护数据管道
• 与数据分析师和科学家合作，更好地理解数据需求
• 验证数据源并关注数据质量
• 确保遵守数据法规

如何成为一名数据工程师？

成为数据工程师的路线图如下：

1)获得相关的数据工程技能

一）编码

根据对17,000个数据工程师职位发布的分析，超过70%的招聘人员寻求精通Python和SQL的候选人。因此，学习Python和SQL应该是成为数据工程师的第一步。此外，熟悉其他编程语言（例如Scala和Java）可以为您带来竞争优势。

b)ETL（提取、转换、加载）

ETL是指将各种来源的数据提取到单个存储中，将其转换为用于分析的形式，并将其加载到数据仓库中。创建和维护ETL管道是数据工程师的职责。因此，学习ETL工具，如Integrate和Talend是数据工程所必需的。

c)数据存储系统

数据库用于存储收集的数据。熟悉关系、NoSQL和数据湖作为不同的数据存储类型是必不可少的。

d)大数据工具

了解Apache Spark、Apache Hadoop和Apache Hive等大数据工具是成为数据工程师的必要条件。这些工具用于处理、存储和查询大量数据。

e)云计算

AWS（亚马逊网络服务）和Microsoft Azure等云提供商为数据存储和处理提供可扩展的计算资源。云计算认证可以帮助您学习和实践各种云平台的基础概念和高级概念。

f)软技能

数据工程师应具备良好的沟通技巧，以便与其他团队成员（包括数据科学家和数据分析师）协作。创造力和解决问题的能力有助于解决数据工程生命周期中的挑战。

2)获得认证

认证可提高可信度并赢得雇主的信任。可以从Coursera和Udemy等可靠的教育平台获得数据工程认证。他们拥有由熟练的教育工作者教授的高质量实用课程。但是，请在注册之前阅读课程和讲师评论。您还可以访问专业数据工程师的LinkedIn个人资料，了解他们获得了哪些认证。它将让您更好地了解行业中当前流行的工具或平台。

3)建立你的数据工程组合

作品集是评估候选人对该主题的理解的最佳指标之一。创建与数据库设计和开发相关的多个项目可以使您与其他申请人区分开来。在GitHub上上传您的数据工程项目并在LinkedIn或Medium等平台上分享演练博客文章是展示您的数据技能的重要一步。

4)获得入门级数据工程工作

在大多数情况下，数据工程不是入门级职位。获得数据分析师的入门级工作可能是一个好的开始。随着您获得更多经验和技能，您可以升任数据工程师职位。

数据工程师和数据科学家之间的主要区别

尽管数据科学家和数据工程师使用的技能和工具之间存在一些相似之处，但它们之间存在一些明显的差异，如下所示：

数据工程师在Glassdoor的2022年美国50个最佳工作中排名第七。随着以数据为中心的组织中的大数据角色变得更加清晰，对数据工程师的需求将继续增加。