成为一名成功的数据工程师所需的 6 大技能 [2022]

想从事数据工程的职业，但不知道从哪里开始？ 那么你来对地方了。 本文将告诉您最重要的数据工程技能，包括您应该熟悉的技术技能和程序。

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数据工程的技术技能

1. 数据仓库

数据仓库使您能够存储大量数据以进行查询和分析。 数据可以来自多个来源，例如 ERP 软件、会计软件或 CRM 解决方案。 组织使用这些数据来生成报告、执行分析和数据挖掘以产生有价值的见解。

您必须熟悉数据仓库的基本概念以及与该领域相关的工具、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure。 数据仓库是数据工程专业人员所需的基本技能之一。

2.机器学习

机器学习已成为过去几年最流行的技术之一。 机器学习算法可帮助您通过使用历史数据和当前数据来预测未来结果。

作为一名数据工程师，您只需要熟悉机器学习及其算法的基础知识。 熟悉机器学习将帮助您了解组织的需求并更有效地与数据科学家协作。 除了这些好处之外，了解机器学习将帮助您构建更好的数据管道并生成更好的模型。

3. 数据结构

尽管数据工程师通常会执行数据优化和过滤，但了解数据结构的基础知识会对您有所帮助。 它将帮助您了解组织目标的各个方面，并帮助您与其他团队和成员进行良好的合作。

4.ETL工具

ETL 代表提取、传输、加载，并表示您如何从源中提取数据、将其转换为格式并将其存储到数据仓库中。 ETL 使用批处理来确保用户可以根据他们的具体业务问题分析相关数据。

它从多个来源获取数据，将特定规则应用于同一来源，然后将数据加载到组织中的任何人都可以使用或查看的数据库中。 您可能已经意识到，ETL 工具是数据工程专业人员最重要的技能之一。

5. 编程语言（Python、Scala、Java）

Python、Java 和 Scala 是一些最流行的编程语言。 Python 是数据工程师的必备工具，因为它可以帮助您执行统计分析和建模。 另一方面，Java 可以帮助您使用数据架构框架，而 Scala 只是它们的扩展。

您应该注意到，该领域近 70% 的职位描述需要 Python 作为一项技能。 作为一名数据工程师，您必须具备强大的编码技能，因为您需要使用多种编程语言。 除了 Python，其他流行的编程技能包括 .NET、R、Shell 脚本和 Perl。

Java 和 Scala 至关重要，因为它们让您可以使用 MapReduce，这是一个重要的 Hadoop 组件。 同样，Python 可以帮助您执行数据分析。 您必须至少掌握其中一种编程语言。

另一种需要注意的语言是 C++。 它可以在没有预定义算法的情况下计算大量数据。 此外，它是唯一可以让您在一秒钟内处理超过 1 GB 数据的编程语言。 除了这些优势之外，C++ 还允许您实时应用预测分析并重新训练算法。 这是数据工程师所需的最重要技能之一。

6.分布式系统

分布式系统已广泛流行，因为它们降低了组织的存储和运营成本。 它们允许组织将大量数据存储在较小存储的分布式网络中。 在分布式系统出现之前，数据存储和分析的成本相当高，因为组织不得不投资于更大的存储解决方案。

现在，Apache Hadoop 等分布式系统非常流行，数据工程师需要熟悉它们。 您应该知道分布式系统是如何工作的以及如何使用它。 除了分布式系统，你应该知道如何通过它来处理信息。

Apache Hadoop 是一种广受欢迎的分布式框架，而 Apache Spark 是一种用于处理大量数据的编程工具。 您应该熟悉它们，因为它们是数据工程专业人员的重要技能之一。

数据工程框架

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop 是一个开源框架，可让您存储和管理大数据应用程序。 这些应用程序在集群系统内运行，Hadoop 可帮助您管理这些应用程序。 最重要的数据工程技能之一是创建 Hadoop 应用程序并对其进行有效管理。 自 2006 年问世以来，Hadoop 已成为任何数据专业人士的必备工具之一。 它拥有广泛的工具集，可以使数据实现更容易和更有效。

Hadoop 允许您通过使用简单的编程实现来执行大型数据集的分布式处理。 您可以通过此工具使用 R、Python、Java 和 Scala。 该框架使公司能够负担得起存储和处理大量数据的费用，因为它允许他们通过分布式网络执行任务。 Apache Hadoop 是行业主打产品，您应该熟悉它。

2.阿帕奇星火

如果您想成为一名数据工程师，Apache Spark 是您必须熟悉的另一个必备工具。 Spark 是一个用于集群计算的开源分布式通用框架。 它提供了一个接口，可让您对具有容错性和数据并行性的集群进行编程。 Spark 使用内存缓存和优化的查询实现来快速处理针对任何数据大小的查询。 它是大规模数据处理的必备工​​具。

除了快速处理大量数据的能力外，它还与 Apache Hadoop 兼容，使其成为一个非常有用的工具。 Apache Spark 允许您执行具有恒定数据输入和输出的蒸汽处理。 Spark 比 Hadoop 更高效，这就是为什么它已成为数据工程师如此流行的工具。

3.AWS

AWS 代表 Amazon Web Service，它是最流行的数据仓库工具。 数据仓库是一个专注于分析和查询的关系数据库，可帮助您获得数据的长期视图。 数据仓库是来自一个（或多个）来源的集成数据的主要存储库。

作为一名数据工程师，您必须使用大量数据仓库，因此有必要熟悉各种数据仓库应用程序。 AWS 和 Redshift 是您必须熟悉的两个工具，因为大多数数据仓库都基于这两个工具。

AWS 是一个基于云的平台，您也可以访问您的数据工程工具，因此学习它肯定会帮助您使用其他工具。 几乎每个数据工程职位描述都要求您熟悉 AWS。

4.天蓝色

Azure 是一种基于云的技术，可以帮助你构建大规模分析解决方案。 与 AWS 一样，它是任何数据工程师的必备工具。 Azure 通过打包的分析系统自动支持应用程序和服务器。 Azure 主要用于通过数据中心构建、部署、测试和管理服务和应用程序。 它有各种可用的解决方案，如 Iaas（基础设施即服务）、SaaS（软件即服务）和 PaaS（平台即服务）。

Azure 可帮助您快速高效地设置基于 Windows 的服务器应用程序。 由于 Windows 广受欢迎，因此对该工具的需求非常高。

5.Amazon S3 和 HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) 是 AWS 的一部分，它为您提供可扩展的存储基础设施。 HDFS是Hadoop分布式文件系统，是Apache Hadoop的分布式存储系统。 这两种工具都可以让您轻松存储和扩展。

借助这两种解决方案，组织可以存储几乎无限量的数据。 此外，它提供基于云的存储，因此您可以从任何地方访问数据并对其进行处理。 这些解决方案在为移动应用程序、物联网应用程序、企业应用程序、网站和许多其他应用程序提供存储方面很受欢迎。

6. SQL 和 NoSQL

SQL 和 NoSQL 是任何数据工程师的必备工具。 SQL 是用于管理和创建关系数据库系统的主要编程语言。 关系数据库系统是包含行和列的表，并且广受欢迎。 另一方面，NoSQL 数据库是非表格的，并且根据数据模型具有各种类型。 NoSQL 数据库的常见示例是文档和图形。

您应该知道如何使用数据库管理系统 (DBMS)，为此，您需要熟悉 SQL 和 NoSQL。 一些额外的 SQL 技能包括 MongoDB、Cassandra、Big Query 和 Hive。 通过学习 SQL 和 NoSQL，您可以使用各种数据库系统。

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如何学习数据工程所需的技能？

如您所见，数据工程是一个相当高级的领域，需要学习很多技能。 学习所有这些技能可能非常具有挑战性和麻烦。 学习我们讨论的各种数据工程技能的最佳方式，您可以查看 upGrad 的数据工程课程。

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结论

如果您有兴趣从事数据工程的职业，您应该学习我们在本文中列出的所有技能。 它们是数据工程专业人员所需的基本技能。

我们希望您发现我们关于数据工程技能的文章对您有用。 如果您对本文有任何问题或建议，请通过下面的评论部分告诉我们。 我们很乐意为您提供帮助！