如何成为大数据工程师 [终极指南 2022]

您想知道公司如何使用他们收集的数据吗？ 为什么这有关系？

他们如何将收集到的数据转化为有用的信息？ 他们如何开发使用这些数据的解决方案？

如果这些问题激起了你的好奇心，那么大数据工程领域无疑会让你感兴趣。

在印度，这是一个广阔的领域，涵盖了数据收集、数据处理和许多其他领域。

在本文中，我们将讨论数据工程领域，并帮助您了解如何成为一名大数据工程师。

准备好？ 让我们开始吧。

什么是数据工程？

数据工程是数据科学的一个分支，专注于数据分析和收集的实际应用。

与其他工程分支一样，数据工程涉及在现实世界中应用数据科学。

数据工程与实验设计无关。 它更专注于开发系统以更好地流动和访问信息。

数据工程师和数据科学家有什么区别？

数据科学家开发解决方案，而数据工程师则创建用于实施它们的系统。

这是两者最大的不同点。 数据科学家从事抽象工作，但数据工程师从事实际项目。

两者都很重要。 没有数据科学家，工程师就没有任何工作可做。

同样，如果没有数据工程师，数据科学家的工作也没有任何价值。 从解决业务问题到将代码转换为项目，数据工程师执行各种有价值的任务。

数据工程师做什么的？

数据工程师必须开发和维护数据架构（例如数据库）。 他们负责收集数据并将原始数据转换为可用数据。

没有数据工程师，您将无法收集数据。 公司要求他们的数据工程师熟悉 SQL、Java、AWS、Scala 等。

数据工程需要后端开发或编程背景。

如果您是数据工程师，则必须管理数据的收集并处理其存储，并对其进行处理以供进一步使用。

公司在数据工程师中寻找的一些技能是：

• Java知识
• 数据结构
• 大数据（Hadoop 和 Kafka）

要求可能主要因公司而异。 有些公司根本不需要太多的数据工程，而有些（IT巨头）需要数据工程师的多种应用。

如何成为一名数据工程师

要成为一名数据工程师，您需要熟悉其所有概念。

数据工程包括收集、管理和处理数据。 数据科学家是数学和统计学方面的专家，而数据工程师是计算机科学和编程方面的专家。

但是，您不一定需要具有计算机科学背景才能进入该领域。 与其他数据相关领域一样，您也会在该领域找到来自不同背景的人。

要成为一名数据工程师，您应该学习以下内容：

算法

算法是按照特定顺序执行一系列操作的指令。 通常，算法独立于编程语言。

这意味着无论您使用哪种编程语言，您都可以使用算法。

在数据结构中，您将使用算法来完成以下任务：

• 在数据库中查找项目
• 在数据库中插入项目
• 按特定顺序对项目进行排序
• 删除项目

它是数据工程的基本概念。 所以你应该花相当多的时间来掌握它。

数据结构

数据结构是一种组织数据以便更好地管理的方式。 在处理数据时，您必须将其保持在有效的顺序中，以便您可以轻松访问它。

数据结构（也称为数据库）具有不同的类型。 您必须熟悉它们中的每一个。

他们之中有一些是：

• 大批
• 堆
• 二叉树
• 图形
• 队列
• 矩阵

一旦熟悉了基本的数据结构，就可以转向抽象数据结构。

SQL

SQL 代表结构化查询语言）。 它自上世纪 70 年代就出现在市场上，并已成为许多开发人员、工程师和分析师的首选。

无论任何人怎么说，SQL 都将继续存在。 数据工程师必须了解这种语言。

有传言说 SQL 正在消亡或失去人气，但都是假的。 SQL 并没有消亡。 它是数据专业人员中最流行的编程语言之一。

为什么 SQL 必不可少，为什么有这么多数据专业人员使用它？

好吧，SQL 是用于从客户端程序生成对数据库的查询的主要语言。 换句话说，它允许您的数据库服务器在其上编辑和存储数据。

没有 SQL，您将无法执行这些任务。

此外，它几乎无处不在，因此学习它将有助于确保您可以与任何所需的组织合作。

Python 和 Java（或 Scala）

Python 无处不在。 它是任何数据爱好者的必备品。 它因其多功能性和易于工作而广受欢迎。

你可以为你想要执行的任何任务找到一个 Python 库。 Java 和 Scala 对您的学习同样重要。

这是因为大多数数据存储工具都是用这些语言编写的，包括 Hadoop、HBase、Apache Spark 和 Apache Kafka。

如果不学习这些语言，就无法使用这些工具。 它将帮助您了解这些工具的工作原理以及您可以使用它们做什么。

这些语言中的每一种都有其特点。 Scala 速度很快，Java 很庞大，Python 用途广泛。

大数据工具

这个领域有一些流行的工具。 它们包括：

• 阿帕奇Hadoop
• 阿帕奇星火
• 阿帕奇卡夫卡

尽可能多地了解它们。 了解这些大数据工具和技术是必要的，因为它们使数据存储和管理任务更加轻松。

例如，专业人士使用 Hadoop 解决与大量数据和收集相关的问题。 它是一组开源软件解决方案和框架。

同样，Spark 为您提供了一个用于编程集群的接口。

许多公司要求候选人熟悉这些工具。

我们上面提到的工具是大数据行业中最受欢迎的工具。 但是，它们并不是数据工程师用于其任务的唯一工具。 随着您对该主题的深入了解，您将需要了解更多工具。

分布式系统

数据存在于独立运行的集群中。 由于存在更多成员节点，与较小的集群相比，大型集群出现问题的可能性更高。

要成为一名数据工程师，您必须了解数据集群及其系统。

您还必须了解数据集群面临的各种问题以及如何解决这些问题。

数据管道

数据管道是一种软件解决方案，它为数据流创建路径并消除从一个点到另一个点的数据传输中的多个手动步骤。

尽管数据管道可以将数据传输到数据仓库，但目的地并不总是如此。

您也可以使用数据管道将数据块传输到应用程序。

作为一名数据工程师，您将花费大量时间来构建和管理数据管道。 数据管道有助于生成丰富的数据源、将数据存储在云中以及执行数据分析。

如何学习这一切？

我们在上一节中讨论的主题只是基础知识。 这个领域有很多部分，包括实时数据处理和大数据分析。

要成为数据工程师，您应该查看我们的PG 大数据工程认证。

本课程涵盖所有基础知识，同时还教您有关高级概念的知识。

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在本课程的帮助下，您还将建立一个大数据专业人士网络。

结论

数据工程领域很大。 这方面的人才需求量很大。 只需一步，今天就开始您的学习之旅吧。

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