如何開始進入數據工程師的世界——第 1 部分

對熟練數據工程師和科學家的需求正在飆升。 今天的組織擁有比十年前更多的數據，而且這個數據堆只會隨著每一個轉瞬即逝的時刻而增加。 有瞭如此多的數據，這些組織在尋找合適的候選人來信任這些數據時大多陷入困境。 我們談論的是數據工程師，是的。
熟練的數據工程師嚴重短缺，但有很多機會可以抓住。 例如，在 Naukri.com 上簡單搜索“數據工程師”就會在您面前列出 5,000 多個職位空缺。 熟練的數據專業人員，尤其是數據工程師的供需之間存在嚴重差距。
這是我們幫助您從第一天開始就走上正軌的嘗試。 這是兩部分系列的第一部分，可幫助您為潛在的數據工程師奠定正確的基礎。

了解數據工程師的關鍵角色是什麼以及它們與其他數據專業人員的角色有何不同至關重要。 因此，這部分將讓您了解數據工程師的日常生活，了解他們所做的工作。
了解數據工程師的關鍵角色是什麼以及它們與其他數據專業人員的角色有何不同至關重要。 因此，這部分將讓您從數據工程師的工作方面了解他們的日常生活。
數據工程師：神話與現實

數據工程師做什麼的？

理想情況下，大數據工程師的角色包括構建系統、算法和流程，具體取決於大數據架構師的設計。 大數據工程師負責在組織內開發、維護測試和評估大數據解決方案。 預計大數據工程師將親身體驗 Hadoop 和基於 Hadoop 的技術，如 MapReduce、MongoDB/Cassandra、Hive 等。使用這些工具，大數據工程師可以開發大規模數據處理系統。 數據工程師還應該能夠使用數據倉庫解決方案以及最新的 Not Only SQL 技術。
歸根結底，大數據工程師只是從事大數據工作的工程師。 因此，與任何軟件工程師一樣，大數據工程師也應該對軟件開發生命週期和軟件工程概念有一定的了解。 這些工程概念是基礎知識，任何工程師都必須知道，無論是否有大數據。 初學者往往會跳過軟件工程的概念，這對他們以後開發大規模大數據解決方案時會造成傷害。
大數據工程師需要編碼，因此建議對面向對象的設計、編碼和測試模式有實踐經驗。 此外，親身體驗工程平台和大規模數據基礎設施對任何數據工程師的職業生涯都有很大幫助。 作為一名傑出的數據工程師，您將處理數万 GB 的數據，而缺乏有關如何管理此類大規模數據集的知識可能會成為一個重大缺陷。 在此過程中，深入了解和了解算法的工作原理以及評估其複雜性以及構建高性能算法的能力也會派上用場。
數據洩露和所有這些，現在怎麼辦

每天面對 TB 甚至 EB 的數據不應成為任何初露頭角的大數據工程師的恐懼之源。 為了開發可擴展和創新的大數據解決方案，大數據工程師應該對不同的編程和腳本語言（如 Java、C++、Ruby、Python 和/或 R）有足夠的了解。此外，還應該具備關於不同的專業知識（NoSQL 或 RDBMS）數據庫，例如 MongoDB 或 Redis。
數據工程師開發的系統應該能夠收集、解析、管理、分析和可視化大量數據集，以將原始數據轉化為可操作的見解。 此外，他們還需要決定他們的硬件和軟件設計需求，並以此為基礎開展工作。 大數據工程師所做的最重要的事情是為選定的解決方案開發原型和概念驗證。
除了我們上面所描述的之外，任何成功的數據工程師都會發現一些其他特徵：

• 每天享受挑戰並解決複雜的、非常規的問題。
• 數據工程師具有出色的溝通技巧，就像組織利益相關者和客戶之間的中間人一樣。
• 精通設計高效且穩健的 ETL 工作流程；
• 在雲端工作的能力
• 在與大型團隊合作的同時高效工作的能力。

數據工程師與數據科學家有何不同？

儘管所有數據專業人員的角色在技能和職責方面存在一定程度的重疊，但這兩個角色正越來越多地分離為不同的專業角色，
數據科學家更關注與數據的交互，而不是構建或維護可擴展的解決方案。 他們通常需要進行高水平的市場和商業運營研究。 這項研究有助於確定趨勢和關係。 同樣，他們使用各種複雜的機器和方法來與數據交互並對其採取行動。

與數據工程師不同，數據科學家應該精通機器學習和高級統計技術。 他們的工作圍繞著獲取原始數據並將其轉化為可操作、可理解的內容。 如果沒有高級數學模型和算法的幫助，這是無法實現的。 這些信息通常被用作分析來源，向利益相關者講述“更大的圖景”。
那麼，總而言之，是什麼讓數據工程師與數據科學家不同？ 一般來說，主要區別在於焦點。 數據工程師專注於構建數據生成的基礎設施和系統； 數據科學家專注於對原始數據進行高級數學和統計分析。 簡而言之，數據工程師使用數據科學家提供的數據並構建可維護的系統來消化這些數據並促進分析過程。
誰是數據科學家、數據分析師和數據工程師？

現在是時候休息一下了。 到目前為止，您已經知道數據工程師是什麼，他不是什麼。 此外，我們將討論您應該掌握的各種工具、技術和技能。 此外，我們還將查看一些可以幫助您加強學習和信譽的認證和課程。
請繼續關注第二部分！

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