未來，對熟練的大數(shù)據(jù)工程師的需求將急速增長?，F(xiàn)實(shí)的情況是這樣的，無論公司屬于哪個(gè)行業(yè)，要想在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境中取得成功，需要一個(gè)強(qiáng)大的軟件架構(gòu)用來存儲(chǔ)和訪問公司數(shù)據(jù)，最好從公司創(chuàng)立一開始就要搭建它。

在如今有時(shí)候有數(shù)據(jù)的地方就叫大數(shù)據(jù)，這未免有些夸張，在本文中統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

先了解一下，數(shù)據(jù)工程師究竟做什么事？一個(gè)人怎么樣成為數(shù)據(jù)工程師？我們將討論這個(gè)有趣的領(lǐng)域以及如何成為數(shù)據(jù)工程師。

數(shù)據(jù)工程師都做什么？

數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)創(chuàng)建和維護(hù)分析基礎(chǔ)架構(gòu)，該基礎(chǔ)架構(gòu)幾乎可以支持?jǐn)?shù)據(jù)世界中的所有其他功能。他們負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的開發(fā)、構(gòu)建、維護(hù)和測試，例如數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)工程師還負(fù)責(zé)創(chuàng)建用于建模，挖掘，獲取和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合等流程。

因此，數(shù)據(jù)工程師需要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進(jìn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，不斷提高數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量。

數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家有何區(qū)別

雖然在技能和角色方面存在一定程度的重疊，但這兩個(gè)職位正日益分化為不同的角色。

數(shù)據(jù)科學(xué)家更關(guān)注與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的互動(dòng)，而不是去創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。通常負(fù)責(zé)進(jìn)行市場和業(yè)務(wù)運(yùn)營研究，以確定趨勢和關(guān)系，數(shù)據(jù)科學(xué)家用各種復(fù)雜的機(jī)器和方法與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互并對其采取行動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家通常精通機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)數(shù)據(jù)建模，因?yàn)樗麄兿Ｍ柚呒?jí)數(shù)學(xué)模型和算法將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的，可理解的內(nèi)容。這些信息通常用作分析來源，以告訴決策者“更大的圖景”。

那么是什么讓數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師不同呢？兩者主要區(qū)別在目標(biāo)焦點(diǎn)。數(shù)據(jù)工程師更專注于構(gòu)建用于數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu); 數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于對生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析。

數(shù)據(jù)工程師的關(guān)鍵技能

下面介紹數(shù)據(jù)工程師所需的幾項(xiàng)關(guān)鍵技能。

1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)的工具與組件

數(shù)據(jù)工程師更關(guān)注分析基礎(chǔ)架構(gòu)，因此所需的大部分技能都是以架構(gòu)為中心的。

2.深入了解SQL和其它數(shù)據(jù)庫解決方案

數(shù)據(jù)工程師需要熟悉數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，深入了解SQL至關(guān)重要。同樣其它數(shù)據(jù)庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因?yàn)椴皇敲總€(gè)數(shù)據(jù)庫都是由可識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建。

3.數(shù)據(jù)倉庫和ETL工具

數(shù)據(jù)倉庫和ETL經(jīng)驗(yàn)對于數(shù)據(jù)工程師至關(guān)重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)檢索經(jīng)驗(yàn)同樣重要，因?yàn)樘幚淼臄?shù)據(jù)量是個(gè)天文數(shù)字。

4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

對基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識(shí)存儲(chǔ)是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發(fā)能力是一個(gè)重要的優(yōu)點(diǎn)（這也是許多職位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會(huì)非常有價(jià)值。

6.機(jī)器學(xué)習(xí)

雖然數(shù)據(jù)工程師主要關(guān)注的是數(shù)據(jù)科學(xué)，但對數(shù)據(jù)處理技術(shù)的理解會(huì)加分，比如一些統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建模。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)科學(xué)，該領(lǐng)域的知識(shí)可以幫我們構(gòu)建同類產(chǎn)品的解決方案。這種知識(shí)還有一個(gè)好處，就是讓你在這個(gè)領(lǐng)域極具市場價(jià)值，因?yàn)樵谶@種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會(huì)讓你成為一個(gè)更強(qiáng)大的工具。

7.多種操作系統(tǒng)

最后，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統(tǒng)有深入了解，許多數(shù)學(xué)工具基于這些操作系統(tǒng)，因?yàn)樗鼈冇蠾indows和Mac系統(tǒng)功能沒有的訪問權(quán)限和特殊硬件需求。

如何成為數(shù)據(jù)工程師？

與其他職業(yè)相比，數(shù)據(jù)工程師需要用更復(fù)雜的學(xué)習(xí)方法。數(shù)據(jù)工程師通常有計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)相關(guān)學(xué)位會(huì)更好，然后再進(jìn)一步學(xué)習(xí)供應(yīng)商特定的認(rèn)證計(jì)劃和培訓(xùn)課程。

計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)位雖然重要，但只是故事的一部分，獲得適合的認(rèn)證可能非常有價(jià)值，市場上也有一些大數(shù)據(jù)工程師專門認(rèn)證，如下：

Google認(rèn)證專家 – 數(shù)據(jù)工程。該認(rèn)證表明學(xué)生熟悉數(shù)據(jù)工程原理，可以作為該領(lǐng)域的助理或?qū)I(yè)人員。

IBM認(rèn)證數(shù)據(jù)工程師? – 大數(shù)據(jù)。此認(rèn)證更側(cè)重于數(shù)據(jù)工程技能集的大數(shù)據(jù)特定應(yīng)用，而不是一般技能，這被許多人視為黃金標(biāo)準(zhǔn)。

Cloudera的CCP數(shù)據(jù)工程師：該認(rèn)證針對Cloudera解決方案，體現(xiàn)學(xué)生在ETL工具和分析方面的經(jīng)驗(yàn)。

二級(jí)技能認(rèn)證，例如MCSE（微軟認(rèn)證解決方案專家），涵蓋更廣泛的主題，但具有特定的子認(rèn)證，如MCSE：數(shù)據(jù)管理與分析。

當(dāng)然，在線教育平臺(tái)提供該領(lǐng)域的重要培訓(xùn)，Udemy提供了數(shù)據(jù)工程眾多的課程和數(shù)據(jù)科學(xué)，其他如EDX和Memrise也提供了類似課程，DataCamp專注于數(shù)據(jù)科學(xué)和工程，Galvanize的品類則更為廣泛。

小結(jié)

雖然這些數(shù)據(jù)解決方案可以幫助您踏進(jìn)大數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域，雖然它們有分發(fā)或授予認(rèn)證，但只是提供證書或文憑。雖然一般學(xué)習(xí)夠了，但它們不能被認(rèn)視為實(shí)際認(rèn)證或?qū)嵺`的替代品。

希望本文能夠給大家闡明數(shù)據(jù)工程師所需的特定知識(shí)，技能和要求。這個(gè)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，但它也充滿了挑戰(zhàn)與險(xiǎn)阻。在工作中通過適當(dāng)?shù)恼J(rèn)證填補(bǔ)技能組合的空白，實(shí)現(xiàn)最好學(xué)習(xí)的關(guān)鍵一步。

編譯：勇哥

來源：https://dzone.com/articles/how-to-become-a-data-engineer

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