介绍

数据工程是当今公司中最重要的角色之一。这不仅仅是关于数据;这是关于使用它来做出更好的决策和改进流程。数据工程师负责开发分析大量信息的系统,并通过挖掘庞大的数据集帮助企业做出更好的决策。

什么是数据工程?

数据工程是一个计算机科学领域,专注于设计、开发和维护数据驱动的应用程序。数据工程过程是一组用于提取、转换和加载数据到数据存储中的活动。

数据工程师负责构建大型企业应用程序,例如云中的应用程序。他们的工作涉及设计系统,将来自多个来源(例如,流式日志)的大量原始信息提取到关系数据库中,以便业务分析师或决策者在工作日的任何时间需要访问这些信息时对其进行分析 -这可能意味着从简单的报告功能(如每日销售报告或每月利润率)到基于实时市场状况的复杂交易策略。

数据工程师需要的技能

在本节中,您将学习数据工程师成功所需的技能。

1.SQL

SQL 是数据工程师的基础技能。除非您了解 SQL,否则您无法管理 RDBMS(关系数据库管理系统)。要做到这一点,您将需要经历一系列冗长的查询。学习 SQL 不仅仅是记住一个查询。您必须了解如何运行有效的搜索。

2.编码

您必须发展自己的编程技能,以连接数据库并使用各种在线、移动、桌面和物联网应用程序。出于这个原因,学习一门企业语言,例如 Java 或 C#。前者在开源技术堆栈中很有价值,而后者有助于在基于 Microsoft 的堆栈中进行数据工程。然而,Python 和 R 是最重要的。高水平的 Python 知识有助于广泛的数据相关流程。

3.数据仓库

学习如何设计和使用数据仓库是必要的。数据仓库使数据工程师能够聚合来自各种来源的非结构化数据。然后对其进行比较和评估,以提高公司运营的效率。

4.数据架构

数据工程师必须具备为公司设计复杂数据库系统的知识。它与处理动态数据、静态数据以及依赖数据的进程和应用程序之间的交互的操作有关。

5.云计算

数据工程师必须在云计算方面保持高效,因为它允许公司随时随地访问其数据和应用程序,从而提高了公司的灵活性。

数据工程师执行什么任务?

数据工程师是可以获取来自您公司的所有原始信息并将其转换为可用格式的人。这可以包括创建自定义数据库、使用仪表板和报告实时可视化数据,甚至构建使用这些基本信息来预测未来事件的机器学习模型。

数据工程师最常见的任务是:

• 创建自定义数据库模式(例如 PostgreSQL)

• 使用 Python 或 Java(例如 Kafka Streams)和其他工具(例如 Spark SQL 或 Hadoop MapReduce)开发 ETL 管道

• 获取与您的业务相关的数据集。

• 创建算法以将数据转换为可用的、可操作的信息。

• 创建、测试和更新数据库管道架构。

• 制作新的数据验证和数据分析工具。

• 确保遵循数据治理和安全策略。

结论

数据工程是一项热门工作。这是一个新角色,而且是跨职能的。数据工程师必须能够与程序员和分析师一起解决组织数据基础架构中的问题。

作为一名数据工程师,您必须了解 SQL 和 Python,以及不同类型的云计算。您还需要了解大数据,因为它将有助于您未来的职业发展。