什么是数据工程师？薪水、职责和发展路线

数据是新的石油。但是谁提取和精炼这种石油？数据工程师！数据工程师设计和开发系统，将原始数据转换为高质量的数据，以便于分析和建模。

第一个步骤是任何数据驱动的组织都需要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设施中。数据科学家和分析师可以访问数据以提取洞察力和解决业务问题。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其数据，这可能会导致失去业务机会。

数据工程也是一个高薪的职业。根据 Glassdoor 的估计，美国的中位数据工程师工资为每年 $113,784。

在这篇博客中，我们将讨论成为一名高技能数据工程师的原因、职责和发展路线，以及数据工程师与数据科学家之间的区别。

为什么成为数据工程师？

数据工程师是当前的需求。他们是公司数据战略的重要组成部分，因为我们正在以惊人的速度产生数据。

到 2025 年底，将会产生、捕获和消费超过 180 zettabytes 的数据。我们需要数据工程师来处理如此大量的原始数据。随着如此高的需求，它提供了一个在数据生态系统中令人兴奋的职业生涯。

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建立系统以提供干净、可访问的数据。每天，他们执行以下任务：

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

如何成为数据工程师？

成为数据工程师的发展路线如下：

1) 获取相关数据工程技能

a) 编码

根据对 17,000 个数据工程师职位发布的分析，超过 70% 的招聘者寻找精通 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。另外，熟悉其他编程语言，如 Scala 和 Java，可以给你带来竞争优势。

b) ETL (提取、转换、加载)

ETL 意味着从各种来源提取数据到单一存储，转换为分析所需的形式，并加载到数据仓库中。创建和维护 ETL 管道是数据工程师的责任。因此，学习 ETL 工具，如 Integrate 和 Talend，是数据工程的必要条件。

c) 数据存储系统

数据库用于存储收集的数据。熟悉关系型、NoSQL 和数据湖等不同类型的数据存储是必不可少的。

d) 大数据工具

理解大数据工具，如 Apache Spark、Apache Hadoop 和 Apache Hive，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

云提供商，如 AWS（Amazon Web Services）和 Microsoft Azure，提供可扩展的计算资源用于数据存储和处理。 云计算认证 可以帮助您学习和练习各种云平台的基本和高级概念。

f) 软技能

数据工程师应该具有良好的沟通技巧，以便与其他团队成员（包括数据科学家和数据分析师）合作。创造力和解决问题的能力可以帮助解决数据工程生命周期中的挑战。

2) 获取认证

认证可以提高可信度并获得雇主的信任。数据工程认证可以从可靠的教育平台如 Coursera 和 Udemy 获得。他们有高质量的实践课程，由熟练的教育者授课。但是，在注册之前，请阅读课程和讲师的评论。你也可以访问专业数据工程师的 LinkedIn 资料，以了解他们获得了哪些认证。这将帮助你更好地了解当前行业中哪些工具或平台正在流行。

3) 建立数据工程师作品集

作品集是评估候选人对主题的理解的最佳指标之一。创建多个与数据库设计和开发相关的项目可以将你与其他申请者区分开来。在 GitHub 上上传你的数据工程项目，并在 LinkedIn 或 Medium 等平台上分享一篇博客文章，是展示你的数据技能的重要步骤。

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。获得入门级数据分析师工作是一个好的开始。随着你获得更多经验和技能，你可以晋升到数据工程师职位。

数据工程师和数据科学家之间的主要区别

虽然数据科学家和数据工程师使用的技能和工具有一些相似之处，但它们之间存在一些明显的区别：

数据工程师在 Glassdoor 的 2022 年美国 50 个最佳工作中排名第 7 位。随着数据驱动型组织中大数据角色的明确，数据工程师的需求将继续增加。

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