大數據工程師：神話與現實
已發表: 2018-05-07與組織一起呈現的數據每過一分鐘都在增加。 這些數據有多種格式、大小和類型，因此極難研究，更不用說有效分析了。 為了解決這個問題，有大數據工程師！ 這些人負責將無用的大數據轉換為有用的大數據，然後數據科學家可以進一步研究和分析。
大數據工程師可以正確地稱為數據科學家和工程師的混合體。 默認情況下處理大數據的任何組織都需要大數據工程師。
通常，大數據工程師的角色需要他們執行以下一項（或多項）技能：
目錄
數據分析
- Hadoop、MapReduce、IBM Biginsights、Hortonworks 和 MapR 是大數據工程師應該掌握的一些工具來執行數據分析。 大多數工程師傾向於只使用 MapReduce（因為它是最古老的；而其他的則是相當新的），但底層算法使快速有效地學習新技術變得容易。
- 數據挖掘是數據分析的重要方面之一。 大數據工程師使用 Mahout 等技術來完成與數據挖掘相關的工作。 大數據工程師的首要職責是搜尋數據——甚至在他清理數據之前。 因此，他們需要精通 Mahout 或其他數據挖掘工具。
- 統計分析也起著重要作用，大數據工程師預計對 R、SPSS、SAS 和 MATLAB 等有一定的掌握。
- 大數據工程師是一天結束的工程師。 他們需要精通編程的基礎知識。 大多數強大的編程技能只需要用於算法的自定義/專業實現。
數據倉庫
- 數據倉庫是指將數據提升到倉庫。 為此，大數據工程師需要具備 MySQL、MS SQL Server、Oracle 或任何關係數據庫的工作知識。 這些工具使著名的大數據工程師能夠無縫地處理其組織中存在的關係數據。
- 今天，並非所有數據都是結構化的和相關的。 這些組織的大部分數據都是非關係型的。 因此，對於大數據工程師來說，了解 NoSQL、HBase、HDFS、Cassandra、CouchDB 等非關係數據庫的知識也非常方便。
數據採集
- 數據收集是大數據工程師的核心任務之一。 他們需要使用數據 API，例如。 RESTful 接口，用於從數據倉庫中獲取數據。 為此，他們需要親自動手使用一些腳本語言。
- 此外，大數據工程師需要成為 SQL 和數據建模方面的專家。 這在收集數據時非常方便。 數據建模使大數據工程師能夠清楚地了解數據及其相互依賴關係。
數據轉換和清洗
- 收集數據後，現在大數據工程師的主要職責是將其轉換為適合數據科學家的格式。 為此提供了各種 ETL 工具，例如 Informatica、DataStage、Redpoint 和 SSIS。 精通這些工具中的任何一種都可以讓大數據工程師有效地轉換他們之前收集的數據。
- 數據轉換後，將清除所有異常和不一致。 這很重要，因為這些數據將由數據科學家進一步分析，他的分析只會與他獲得的數據一樣好。
大數據工程是一個相對較新的領域，每天都有越來越多的機會。 大數據工程師是我們之前討論過的技能的大師。 然而，並不是所有的大數據工程師都知道所有這些技能。 每個角色都是不同的，因此有些角色可能需要在其中一個領域中比其他領域更專業的知識。 然而，對於這些技能之一的專家來說，將這些技能轉化為其他領域通常不會太具有挑戰性。 現在，關於大數據工程師的職責和任務，我們在同一頁面上。
數據科學家：神話與現實讓我們更進一步，打破一些關於他們的生活、工作和資格的流行神話：
誤區 1：數據科學家和大數據工程師的日常工作沒有太大區別。
如果你一直在關注我們的系列，你會知道得更多。 數據科學家是在數據中尋找趨勢、意義和模式並嘗試制定可操作的見解以改善組織運作的人。 另一方面，大數據工程師顯然是在分析數據之前處理數據。 他負責清理數據並將其以盡可能原始的形式呈現給數據科學家。
誤區二：大數據工程師比數據科學家更有價值（反之亦然）。
這兩種工作角色對組織的運作都有其自身的重要性。 如果沒有高效的大數據工程師，數據科學家將很難提供好的結果。 同樣，如果沒有專家數據科學家，組織將永遠不知道如何處理他們的數據。 因此，我們不能根據它們的重要性對這些工作角色進行排序，因為歸根結底，這兩個配置文件構成了任何成功的數據科學團隊的支柱。
流行文化中的大數據應用誤區 3：大數據工程師只在大型企業中才需要。
正如我們之前所說，如果您的組織處理大數據，您需要一名大數據工程師。 今天，任何組織，無論大小，都擁有數 TB 的客戶數據。 沒有一家公司，無論其領域如何，都無法通過了解其大數據來改進其功能。 隨著圍繞大數據的工具和技術變得更便宜和更容易獲得，越來越多的中小企業正在走大數據路線並任命大數據工程師和科學家來幫助他們保持領先地位。
誤區四：大數據工程師需要成為專家級程序員。
除了核心編程之外，大數據工程師還需要成為管理數據的專家。 通常，您會發現大數據工程師使用適合他們情況的庫或框架。 這些都是現成的，可以完成大部分繁重的編程。 仍然建議大數據工程師對編程的基本原理有清晰的了解。 這將幫助他們根據特定的用例調整/修改任何算法/框架/庫。 此外，必須具備一些腳本語言知識，因為這些大數據工程師負責從倉庫中獲取數據並對其進行清理，這需要編寫腳本。
誤區五：只有科技公司才需要大數據工程師
今天，組織將數據用於一切，包括更好地定位客戶。 對其客戶數據的詳細了解使任何組織都可以製定成功的營銷活動。 技術和非技術組織都需要大數據工程師。 如果能夠訪問正確的數據，幾乎任何組織都可以在工作中變得更好、更有效率。
大數據：必須了解的工具和技術
包起來
至此，我們今天的神話終結者就結束了。 請繼續關注，我們會帶著更多這樣的流言終結者回來。 如果您遇到更多需要打破的神話，請告訴我們！
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