如何成為大數據工程師 [終極指南 2022]

您想知道公司如何使用他們收集的數據嗎？ 為什麼這有關係？

他們如何將收集到的數據轉化為有用的信息？ 他們如何開發使用這些數據的解決方案？

如果這些問題激起了你的好奇心，那麼大數據工程領域無疑會讓你感興趣。

在印度，這是一個廣闊的領域，涵蓋了數據收集、數據處理和許多其他領域。

在本文中，我們將討論數據工程領域，並幫助您了解如何成為一名大數據工程師。

準備好？ 讓我們開始吧。

什麼是數據工程？

數據工程是數據科學的一個分支，專注於數據分析和收集的實際應用。

與其他工程分支一樣，數據工程涉及在現實世界中應用數據科學。

數據工程與實驗設計無關。 它更專注於開發系統以更好地流動和訪問信息。

數據工程師和數據科學家有什麼區別？

數據科學家開發解決方案，而數據工程師則創建用於實施它們的系統。

這是兩者最大的不同點。 數據科學家從事抽象工作，但數據工程師從事實際項目。

兩者都很重要。 沒有數據科學家，工程師就沒有任何工作可做。

同樣，如果沒有數據工程師，數據科學家的工作也沒有任何價值。 從解決業務問題到將代碼轉換為項目，數據工程師執行各種有價值的任務。

數據工程師做什麼的？

數據工程師必須開發和維護數據架構（例如數據庫）。 他們負責收集數據並將原始數據轉換為可用數據。

沒有數據工程師，您將無法收集數據。 公司要求他們的數據工程師熟悉 SQL、Java、AWS、Scala 等。

數據工程需要後端開發或編程背景。

如果您是數據工程師，則必須管理數據的收集並處理其存儲，並對其進行處理以供進一步使用。

公司在數據工程師中尋找的一些技能是：

• Java知識
• 數據結構
• 大數據（Hadoop 和 Kafka）

要求可能主要因公司而異。 有些公司根本不需要太多的數據工程，而有些（IT巨頭）需要數據工程師的多種應用。

如何成為一名數據工程師

要成為一名數據工程師，您需要熟悉其所有概念。

數據工程包括收集、管理和處理數據。 數據科學家是數學和統計學方面的專家，而數據工程師是計算機科學和編程方面的專家。

但是，您不一定需要具有計算機科學背景才能進入該領域。 與其他數據相關領域一樣，您也會在該領域找到來自不同背景的人。

要成為一名數據工程師，您應該學習以下內容：

算法

算法是按照特定順序執行一系列操作的指令。 通常，算法獨立於編程語言。

這意味著無論您使用哪種編程語言，您都可以使用算法。

在數據結構中，您將使用算法來完成以下任務：

• 在數據庫中查找項目
• 在數據庫中插入項目
• 按特定順序對項目進行排序
• 刪除項目

它是數據工程的基本概念。 所以你應該花相當多的時間來掌握它。

數據結構

數據結構是一種組織數據以便更好地管理的方式。 在處理數據時，您必須將其保持在有效的順序中，以便您可以輕鬆訪問它。

數據結構（也稱為數據庫）具有不同的類型。 您必須熟悉它們中的每一個。

他們之中有一些是：

• 大批
• 堆
• 二叉樹
• 圖形
• 隊列
• 矩陣

一旦熟悉了基本的數據結構，就可以轉向抽像數據結構。

SQL

SQL 代表結構化查詢語言）。 它自上世紀 70 年代就出現在市場上，並已成為許多開發人員、工程師和分析師的首選。

無論任何人怎麼說，SQL 都將繼續存在。 數據工程師必須了解這種語言。

有傳言說 SQL 正在消亡或失去人氣，但都是假的。 SQL 並沒有消亡。 它是數據專業人員中最流行的編程語言之一。

為什麼 SQL 必不可少，為什麼有這麼多數據專業人員使用它？

好吧，SQL 是用於從客戶端程序生成對數據庫的查詢的主要語言。 換句話說，它允許您的數據庫服務器在其上編輯和存儲數據。

沒有 SQL，您將無法執行這些任務。

此外，它幾乎無處不在，因此學習它將有助於確保您可以與任何所需的組織合作。

Python 和 Java（或 Scala）

Python 無處不在。 它是任何數據愛好者的必備品。 它因其多功能性和易於工作而廣受歡迎。

你可以為你想要執行的任何任務找到一個 Python 庫。 Java 和 Scala 對您的學習同樣重要。

這是因為大多數數據存儲工具都是用這些語言編寫的，包括 Hadoop、HBase、Apache Spark 和 Apache Kafka。

如果不學習這些語言，就無法使用這些工具。 它將幫助您了解這些工具的工作原理以及您可以使用它們做什麼。

這些語言中的每一種都有其特點。 Scala 速度很快，Java 很龐大，Python 用途廣泛。

大數據工具

這個領域有一些流行的工具。 它們包括：

• 阿帕奇Hadoop
• 阿帕奇星火
• 阿帕奇卡夫卡

盡可能多地了解它們。 了解這些大數據工具和技術是必要的，因為它們使數據存儲和管理任務更加輕鬆。

例如，專業人士使用 Hadoop 解決與大量數據和收集相關的問題。 它是一組開源軟件解決方案和框架。

同樣，Spark 為您提供了一個用於編程集群的接口。

許多公司要求候選人熟悉這些工具。

我們上面提到的工具是大數據行業中最受歡迎的工具。 但是，它們並不是數據工程師用於其任務的唯一工具。 隨著您對該主題的深入了解，您將需要了解更多工具。

分佈式系統

數據存在於獨立運行的集群中。 由於存在更多成員節點，與較小的集群相比，大型集群出現問題的可能性更高。

要成為一名數據工程師，您必須了解數據集群及其係統。

您還必須了解數據集群面臨的各種問題以及如何解決這些問題。

數據管道

數據管道是一種軟件解決方案，它為數據流創建路徑並消除從一個點到另一個點的數據傳輸中的多個手動步驟。

儘管數據管道可以將數據傳輸到數據倉庫，但目的地並不總是如此。

您也可以使用數據管道將數據塊傳輸到應用程序。

作為一名數據工程師，您將花費大量時間來構建和管理數據管道。 數據管道有助於生成豐富的數據源、將數據存儲在雲中以及執行數據分析。

如何學習這一切？

我們在上一節中討論的主題只是基礎知識。 這個領域有很多部分，包括實時數據處理和大數據分析。

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結論

數據工程領域很大。 這方面的人才需求量很大。 只需一步，今天就開始您的學習之旅吧。

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