数据工程师到底在做什么？
在数据驱动的世界中，像数据工程师这样的幕后英雄在确保顺畅的数据流程方面发挥着至关重要的作用。想象一下，你是一位在线购物者，突然收到了不相关的推荐。数据工程师调查了这个问题，在电子商务平台的数据漏斗中发现了一个故障，并迅速实施了无缝的数据管道。虽然数据科学家和分析师受到了关注，但是数据工程师的不懈工作确保了组织内获得可访问和充分准备的数据，以支持明智的决策。那么，数据工程师具体做什么？他们如何为业务成功做出贡献？让我们深入了解他们的世界，探索数据工程师的工作描述、角色、责任，并回答你的疑问。
数据工程师工作描述
数据工程师在收集、管理和转换原始数据为商业分析师和数据科学家提供有价值洞见方面发挥着至关重要的作用。他们的主要目标是确保数据可访问性，使公司能够优化绩效并做出明智的决策。他们设计算法，分析统计数据，并将数据系统与业务目标对齐，以最大程度地提高效率。数据工程师需要强大的分析能力、整合多种数据源的能力、熟练掌握编程语言以及机器学习技术的知识。数据工程师的工作描述是广泛的，包含了各种角色和责任，为组织的数据驱动成功作出了贡献。
数据工程师角色和责任
数据工程师的角色和责任可能因公司的要求而有所不同。然而，一些常见的数据工程师职责包括以下内容：
- 开发和维护完美的数据管道设计。
- 通过识别、规划和实施内部流程的改进来提高内部流程，例如自动化手动操作、改进数据交付、重新设计基础架构以提高可扩展性等。
- 利用SQL和AWS大数据技术从各种数据源中创建必要的基础设施，实现有效的数据提取、转换和加载。
- 创建满足功能和非功能业务目标的大规模、复杂的数据集。
- 构建利用数据漏斗提供可行洞见的分析解决方案，以获取新客户、提高运营效率和其他关键公司绩效指标。
- 协助干系人，如执行、产品、数据和设计团队，解决技术数据相关的挑战，并为其数据基础设施需求提供支持。
- 通过使用多个数据中心和AWS地区维护跨国界的数据隐私和安全。
- 为分析和数据科学家团队成员开发数据工具，帮助他们将我们的产品开发和优化成为领先的市场领导者。
- 与数据和分析专业人员合作，改进我们的数据系统的运作。
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成为数据工程师所需的技能
如果你想成为一名数据工程师，你必须熟悉一定的技术和软技能。
技术技能
为了在他们的职位上脱颖而出，数据工程师应该具备以下技术技能：
编码
大多数公司都高度青睐精通编程语言如Python、Java、SQL、NoSQL、Ruby、Perl、MatLab、R、SAS、C和C++、Scala和Golang的人才。扎实的编码基础对于数据工程师职位来说至关重要。
操作系统的理解
数据工程师应该对操作系统如Microsoft Windows、Solaris、Linux、Apple macOS和UNIX有深刻的了解。每个操作系统都提供独特的优势，并满足特定的要求。熟悉不同的系统可以有助于在这个领域取得成功。
数据仓库
数据工程师负责分析和存储大量数据。因此，他们必须熟悉Redshift或Panoply等数据仓库解决方案。具有使用数据仓库解决方案进行数据分析和管理的经验是非常有价值的。
数据分析
深入了解分析软件，特别是基于Apache Hadoop的工具如MapReduce、Pig、Hive和HBase等，对于数据工程师是可取的。熟练掌握数据分析技术和工具可以实现有效的数据处理和操作。
数据库系统
对于数据工程师来说，强大的数据库管理理解是至关重要的。SQL（结构化查询语言）是最常用的数据库解决方案，因此熟练掌握SQL是必要的。然而，了解Cassandra或Bigtable等其他数据库解决方案对于自由职业的数据工程师也有好处。
机器学习的基础知识
虽然机器学习是数据科学家的领域，但数据工程师应该具有利用不同数据类型进行机器学习应用的基础理解。在统计分析和数据建模方面建立知识可以使数据工程师成为组织中有价值的资产，并使他们在自己的领域中脱颖而出。
软技能
作为数据工程师，除了技术专业知识外，发展强大的软技能也非常重要：
沟通技能
有效的沟通对于数据工程师与来自不同背景的同事合作尤为重要，包括那些没有技术专业知识的同事。能够传达思想和发现是至关重要的，特别是在与数据架构师和数据科学家合作时。强大的沟通技能在远程工作环境中也非常有价值。
批判性思维技能
数据工程师需要批判性思考以识别和解决复杂问题。分析情况、创造性思考和开发创新解决方案非常重要。批判性思维也适用于故障排除和设计数据系统以有效解决挑战。
解决问题
雇主看重能够高效主动地解决问题的候选人。数据工程师应该能够利用他们的行业知识解决即时问题，并进行深入的研究或与同事合作，以找到长期可扩展的解决方案。强大的解决问题能力在这个角色中非常受人尊重。
请查看 – 数据工程师速查表
为什么要追求数据工程师职业？
数据工程专业可能既有利润性又有挑战性。您将在公司的成功中扮演重要角色，为决策者、数据科学家和分析师提供更轻松的访问数据。您的解决问题和编程技能将帮助您开发可扩展的解决方案。
只要需要数据处理，数据工程师就会继续保持需求，这是不言而喻的。根据Dice Insights 2019年的报告，数据工程位居技术行业热门职位榜首，其次是计算机科学家、网络设计师和数据库架构师。
数据工程师如何为组织带来价值？
除了数据库之外，数据工程师还可以从多个来源提取和获取数据。这些来源可以包括Oracle数据库、SQL Server、Excel、MySQL或任何其他数据处理或存储软件。然后，他们在这些数据上运用算法，使其具有功能性，以帮助销售、市场营销、财务等各个部门提高生产力。
数据工程师负责管理组织的分析工作。他们可以加速您的数据。通常，企业很难做出实时决策并准确估算客户留存率、流失率和欺诈等指标。例如，数据工程师可以帮助电子商务公司发现哪些产品将在未来获得更高的需求。同样，它将帮助他们针对不同的买家人群，为消费者提供更加个性化的体验。
由于世界越来越依赖大数据，数据工程师认证可以驱动和使用它来创建更精确的预测。数据工程师可以通过提供良好管控的数据渠道来增强数据模型和机器学习。
数据工程师薪资
根据Glassdoor的数据，数据工程师在美国的平均基础工资约为97,848美元/年。然而，这个数字可能会根据多种因素而有所不同，如工作年限、公司所在地和组织规模。
在印度，数据工程师的平均基本工资为每年8,75,000卢比。同样，薪资可能会根据上述因素增加或减少。
例如，在像孟买、班加罗尔和德里这样的大都市，数据工程专业的新手可以获得约7,00,000至9,00,000卢比的平均基本工资。然而，有4至6年经验的候选人每年可以获得12,00,000至16,00,000卢比的薪水。
相反，小城市和城镇的专业人员将获得更低的平均基本工资。
数据工程师职业道路
与任何职业一样，数据工程师的职位和角色也在不断发展。实际上，许多数据工程师从商业智能分析师或软件工程师开始他们的职业生涯。然而，随着时间和经验的积累，他们会获得管理角色或成长为解决方案架构师、数据架构师或机器学习工程师。因此，数据工程师的工作描述也变得多样化，不仅仅是提取、处理和分析数据。
如何成为数据工程师？
现在，您已经了解了数据工程师的工作描述，让我们找出如何成为数据工程师。请按照以下步骤：
步骤1：提高您的数据工程技能
您需要做的第一件事是开发数据工程技能，包括编码、云计算、数据库设计和编码技能。
在编码方面，您必须了解JAVA、Python、SQL、NoSQL、Scala和R。此外，您应该精通关系和非关系数据库，并必须知道它们的工作原理。
步骤2：获得认证
提高您的知识和能力的一个很好的方法是学习认证考试。这将允许潜在雇主验证您的经验水平。认证的可能性包括关联大数据工程师、Cloudera认证专业数据工程师、IBM认证数据工程师和Google云认证专业数据工程师。
查看不同公司的数据工程师工作描述，您将了解他们实际想要什么。
步骤3：创建数据工程项目组合
不仅在数据工程中，在大多数工作中，包括平面设计、内容开发、网站设计等，作品集都是必须的，以展示您以前完成的项目和工作。
使用像Wix或Squarespace这样的平台，您可以将自己完成或课程要求的数据工程项目上传到作品集网站。作为独立作品集网站的免费替代方案是将您的作品上传到LinkedIn个人资料的项目区域或类似GitHub的网站上。
步骤4：从入门级角色开始
许多数据工程师从数据库管理员或业务智能分析师等入门级职位开始他们的职业生涯。随着您获得经验，您可以学习新技能并获得更专业的职业资格。
结论
从上面的讨论中可以肯定一件事-世界，特别是那些大规模企业，无法在没有数据工程师的情况下无缝运作。他们是在大型数据库的幕后工作的英雄，以确保数据通过管道正确地流动。他们确保数据可以访问、组织和准备好，以推动公司内的深思熟虑的决策。此外，他们开发和分析架构，使数据提取和转换成为预测和预测建模的基础。
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