如何成為一名數據工程師？ [要遵循的6個既定步驟]

在構建實際模型之前，或者在數據清理和準備探索之前，或者在數據科學家開始他們的工作之前——這就是數據工程師開始行動的地方。 數據驅動的企業必須有一個數據科學管道的框架； 否則，這是一個失敗的準備。

大多數渴望進入數據科學世界的人都想成為數據科學家，即使沒有意識到數據工程師的角色。 數據工程師是任何數據科學項目的重要組成部分，他們的需求在全球呈指數級增長。

本指南將為您提供成為成功數據工程師的詳細途徑。 所以，事不宜遲，讓我們開始吧。

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什麼是數據工程，誰是數據工程師？

數據工程可以定義為一個高度可變的大帳篷領域，主要關注為數據收集構建可靠的機製或基礎設施。

數據工程師是充當數據無縫流動和存儲的看門人和促進者的人。 數據工程師還負責將大數據轉換為有用的形式以供進一步分析。 對於這種轉變，他們必須設計、構建、安裝、測試和維護可擴展的數據管理系統。

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數據工程師與數據科學家

在核心，數據工程師負責開發和維護各種架構，例如數據庫和大規模處理系統。 我們可以說數據工程師處理充滿人為或儀器錯誤的原始數據。 此數據通常未經驗證且未格式化。

另一方面，數據科學家必須清理和組織數據以進行分析和預測。 數據科學家收到的數據已經通過了第一輪的清理和操作。 他們必須處理這些數據以輸入機器學習算法以進行預測和透視建模。

數據工程師 - 職位描述

數據工程師主要負責處理以下工作：

• 實施、驗證和設計軟件系統。
• 從一個源中提取數據並將其加載到另一個源中，且錯誤最少。
• 使用多種腳本語言並理解細微差別以有效地組合系統。
• 尋找提取數據的新方法並利用現有數據。
• 與其他團隊成員（如數據架構師、數據分析師和數據科學家）合作，構建強大的數據管道和系統。

話雖如此，讓我們了解如何成為一名成功的數據工程師並獲得夢想的工作。

成為數據工程師的步驟

1. 精通編程

在開始使用數據工程工具之前，您必須掌握所需的技能。 要成為一名成功的數據工程師，您需要復習基礎編程技能。

數據科學世界主要圍繞兩種技術——Python 和 Scala。 因此，您必須知道如何編寫腳本以及使用 Python 創建軟件。

另一方面，Scala 建立在強大的函數式編程基礎之上。 它在 JVM 上運行，因此與其他 Java 庫兼容。

2. 深入了解數據庫。

要成為一名數據工程師，您必須非常牢牢地掌握數據庫語言和工具。 如果您正在尋找數據工程師的工作，這是非常基本的要求之一。 您應該知道如何實時收集、存儲和查詢數據庫中的信息。

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一些常用的數據庫有：

– SQL 數據庫

– NoSQL 數據庫

– PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

您必須至少深入了解上述數據庫之一。

3. 數據倉庫架構

幾乎每個組織都要求數據工程師的角色具有數據倉庫和 ETL 經驗。 對於數據倉庫，我們有 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. 基於 Hadoop 的分析

當您申請數據工程師職位時，公司需要對基於 Apache Hadoop 的分析有深入的了解。 因此，您必須知道如何在 Hbase、Hive 或 Mapreduce 上工作，才能有效地進入數據工程師夢寐以求的工作。

5. 機器學習的基本理解

機器學習是人工智能的一個分支，它賦予機器學習能力而無需明確編程。 Python 語言通常用於設計機器學習算法。

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要獲得競爭優勢，您必須具備各種機器學習算法的基本知識。 它將幫助您創建有效的數據收集和生成管道。

6. 熟悉使用不同的操作系統

每個行業根據他們的需求和偏好使用不同的操作系統。 有些人喜歡在 Windows 上工作，而另一些人則喜歡 Unix 和 Linux。 然而，就數據工程而言，Unix 和 Linux 屬於廣泛使用的操作系統。

因此，有抱負的數據工程師必須知道如何使用這些操作系統中的至少一個。

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獲得專業證書

成為一名數據工程師並非輕而易舉，尤其是當您是科技界的新手時。 它需要對工具、技術和職業道德有深入而深入的了解，才能獲得一份高薪的數據工程工作。

在您的投資組合中擁有專業證書將使您在市場上具有競爭優勢，同時增加您在理想公司獲得理想工作的機會。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。