什么是数据工程师？薪水、职责和职业发展路径

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，以便用于分析和建模。

任何数据驱动型组织的第一步是从不同的来源收集数据。然后将数据转换为所需的格式，并加载到数据基础设施中。数据科学家和分析师可以访问数据以提取见解和解决业务问题。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，美国数据工程师的中位数薪水为每年 113,784 美元。

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、职责和职业发展路径，以及数据工程师与数据科学家的区别。

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，数据的速度、量和种类都在迅速增加。

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。由于需求很高，这为数据生态系统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，并建立系统提供干净、可访问的数据。在日常工作中，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？

成为数据工程师的职业发展路径如下：

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，对于数据工程至关重要。

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 和数据湖等不同数据存储类型是必不可少的。

d) 大数据工具

了解大数据工具，如 Apache Spark、Apache Hadoop 和 Apache Hive，对于成为数据工程师至关重要。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 (AMZN ) 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 可以帮助你学习和实践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

认证可以提高信誉度，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。他们具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个人资料，以了解他们获得了哪些认证。这将为你提供更好的了解，哪些工具或平台目前在行业中流行。

3) 建立数据工程师作品集

作品集是评估候选人对该学科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，可以让你与其他申请人区别开来。在 GitHub 上上传你的数据工程项目，并在 LinkedIn 或 Medium 上分享一个博客文章，以展示你的数据技能，是展示你的数据技能的重要一步。

4) 获取入门级数据工程师工作

在大多数情况下，数据工程不是入门级职位。获取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。

数据工程师与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，具体如下：

数据工程师在 Glassdoor 的 2022 年美国 50 个最佳工作中排名第 7 位。随着大数据角色在数据驱动型组织中变得更加明确，对数据工程师的需求将继续增加。

想要更多有关 AI 的内容？请访问 unite.ai