如何成为一名数据工程师？ [要遵循的6个既定步骤]

在构建实际模型之前，或者在数据清理和准备探索之前，或者在数据科学家开始他们的工作之前——这就是数据工程师开始行动的地方。 数据驱动的企业必须有一个数据科学管道的框架； 否则，这是一个失败的准备。

大多数渴望进入数据科学世界的人都想成为数据科学家，即使没有意识到数据工程师的角色。 数据工程师是任何数据科学项目的重要组成部分，他们的需求在全球呈指数级增长。

本指南将为您提供成为成功数据工程师的详细途径。 所以，事不宜迟，让我们开始吧。

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什么是数据工程，谁是数据工程师？

数据工程可以定义为一个高度可变的大帐篷领域，主要关注为数据收集构建可靠的机制或基础设施。

数据工程师是充当数据无缝流动和存储的看门人和促进者的人。 数据工程师还负责将大数据转换为有用的形式以供进一步分析。 对于这种转变，他们必须设计、构建、安装、测试和维护可扩展的数据管理系统。

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数据工程师与数据科学家

在核心，数据工程师负责开发和维护各种架构，例如数据库和大规模处理系统。 我们可以说数据工程师处理充满人为或仪器错误的原始数据。 此数据通常未经验证且未格式化。

另一方面，数据科学家必须清理和组织数据以进行分析和预测。 数据科学家收到的数据已经通过了第一轮的清理和操作。 他们必须处理这些数据以输入机器学习算法以进行预测和透视建模。

数据工程师 - 职位描述

数据工程师主要负责处理以下工作：

• 实施、验证和设计软件系统。
• 从一个源中提取数据并将其加载到另一个源中，且错误最少。
• 使用多种脚本语言并理解细微差别以有效地组合系统。
• 寻找提取数据的新方法并利用现有数据。
• 与其他团队成员（如数据架构师、数据分析师和数据科学家）合作，构建强大的数据管道和系统。

话虽如此，让我们了解如何成为一名成功的数据工程师并获得梦想的工作。

成为数据工程师的步骤

1. 精通编程

在开始使用数据工程工具之前，您必须掌握所需的技能。 要成为一名成功的数据工程师，您需要复习基础编程技能。

数据科学世界主要围绕两种技术——Python 和 Scala。 因此，您必须知道如何编写脚本以及使用 Python 创建软件。

另一方面，Scala 建立在强大的函数式编程基础之上。 它在 JVM 上运行，因此与其他 Java 库兼容。

2. 深入了解数据库。

要成为一名数据工程师，您必须非常牢牢地掌握数据库语言和工具。 如果您正在寻找数据工程师的工作，这是非常基本的要求之一。 您应该知道如何实时收集、存储和查询数据库中的信息。

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一些常用的数据库有：

– SQL 数据库

– NoSQL 数据库

– PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

您必须至少深入了解上述数据库之一。

3. 数据仓库架构

几乎每个组织都要求数据工程师的角色具有数据仓库和 ETL 经验。 对于数据仓库，我们有 Amazon Redshift、Microsoft Azure、Google BigQuery、Snowflake 等工具。一些常用的 ETL 工具有 Xplenty、AWS Glue、Alooma、Oracle Data Integrator 等。

4. 基于 Hadoop 的分析

当您申请数据工程师职位时，公司需要对基于 Apache Hadoop 的分析有深入的了解。 因此，您必须知道如何在 Hbase、Hive 或 Mapreduce 上工作，才能有效地进入数据工程师梦寐以求的工作。

5. 机器学习的基本理解

机器学习是人工智能的一个分支，它赋予机器学习能力而无需明确编程。 Python 语言通常用于设计机器学习算法。

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要获得竞争优势，您必须具备各种机器学习算法的基本知识。 它将帮助您创建有效的数据收集和生成管道。

6. 熟悉使用不同的操作系统

每个行业根据他们的需求和偏好使用不同的操作系统。 有些人喜欢在 Windows 上工作，而另一些人则喜欢 Unix 和 Linux。 然而，就数据工程而言，Unix 和 Linux 属于广泛使用的操作系统。

因此，有抱负的数据工程师必须知道如何使用这些操作系统中的至少一个。

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获得专业证书

成为一名数据工程师并非轻而易举，尤其是当您是科技界的新手时。 它需要对工具、技术和职业道德有深入而深入的了解，才能获得一份高薪的数据工程工作。

在您的投资组合中拥有专业证书将使您在市场上具有竞争优势，同时增加您在理想公司获得理想工作的机会。

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