成為一名成功的數據工程師所需的 6 大技能 [2022]

想從事數據工程的職業，但不知道從哪裡開始？ 那麼你來對地方了。 本文將告訴您最重要的數據工程技能，包括您應該熟悉的技術技能和程序。

這是一篇長篇文章，因此我們建議您將此頁面添加為書籤，以便您稍後再回來閱讀。

數據工程的技術技能

1. 數據倉庫

數據倉庫使您能夠存儲大量數據以進行查詢和分析。 數據可以來自多個來源，例如 ERP 軟件、會計軟件或 CRM 解決方案。 組織使用這些數據來生成報告、執行分析和數據挖掘以產生有價值的見解。

您必須熟悉數據倉庫的基本概念以及與該領域相關的工具、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure。 數據倉庫是數據工程專業人員所需的基本技能之一。

2.機器學習

機器學習已成為過去幾年最流行的技術之一。 機器學習算法可幫助您通過使用歷史數據和當前數據來預測未來結果。

作為一名數據工程師，您只需要熟悉機器學習及其算法的基礎知識。 熟悉機器學習將幫助您了解組織的需求並更有效地與數據科學家協作。 除了這些好處之外，了解機器學習將幫助您構建更好的數據管道並生成更好的模型。

3. 數據結構

儘管數據工程師通常會執行數據優化和過濾，但了解數據結構的基礎知識會對您有所幫助。 它將幫助您了解組織目標的各個方面，並幫助您與其他團隊和成員進行良好的合作。

4.ETL工具

ETL 代表提取、傳輸、加載，並表示您如何從源中提取數據、將其轉換為格式並將其存儲到數據倉庫中。 ETL 使用批處理來確保用戶可以根據他們的具體業務問題分析相關數據。

它從多個來源獲取數據，將特定規則應用於同一來源，然後將數據加載到組織中的任何人都可以使用或查看的數據庫中。 您可能已經意識到，ETL 工具是數據工程專業人員最重要的技能之一。

5. 編程語言（Python、Scala、Java）

Python、Java 和 Scala 是一些最流行的編程語言。 Python 是數據工程師的必備工具，因為它可以幫助您執行統計分析和建模。 另一方面，Java 可以幫助您使用數據架構框架，而 Scala 只是它們的擴展。

您應該注意到，該領域近 70% 的職位描述需要 Python 作為一項技能。 作為一名數據工程師，您必須具備強大的編碼技能，因為您需要使用多種編程語言。 除了 Python，其他流行的編程技能包括 .NET、R、Shell 腳本和 Perl。

Java 和 Scala 至關重要，因為它們讓您可以使用 MapReduce，這是一個重要的 Hadoop 組件。 同樣，Python 可以幫助您執行數據分析。 您必須至少掌握其中一種編程語言。

另一種需要注意的語言是 C++。 它可以在沒有預定義算法的情況下計算大量數據。 此外，它是唯一可以讓您在一秒鐘內處理超過 1 GB 數據的編程語言。 除了這些優勢之外，C++ 還允許您實時應用預測分析並重新訓練算法。 這是數據工程師所需的最重要技能之一。

6.分佈式系統

分佈式系統已廣泛流行，因為它們降低了組織的存儲和運營成本。 它們允許組織將大量數據存儲在較小存儲的分佈式網絡中。 在分佈式系統出現之前，數據存儲和分析的成本相當高，因為組織不得不投資於更大的存儲解決方案。

現在，Apache Hadoop 等分佈式系統非常流行，數據工程師需要熟悉它們。 您應該知道分佈式系統是如何工作的以及如何使用它。 除了分佈式系統，你應該知道如何通過它來處理信息。

Apache Hadoop 是一種廣受歡迎的分佈式框架，而 Apache Spark 是一種用於處理大量數據的編程工具。 您應該熟悉它們，因為它們是數據工程專業人員的重要技能之一。

數據工程框架

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop 是一個開源框架，可讓您存儲和管理大數據應用程序。 這些應用程序在集群系統內運行，Hadoop 可幫助您管理這些應用程序。 最重要的數據工程技能之一是創建 Hadoop 應用程序並對其進行有效管理。 自 2006 年問世以來，Hadoop 已成為任何數據專業人士的必備工具之一。 它擁有廣泛的工具集，可以使數據實現更容易和更有效。

Hadoop 允許您通過使用簡單的編程實現來執行大型數據集的分佈式處理。 您可以通過此工具使用 R、Python、Java 和 Scala。 該框架使公司能夠負擔得起存儲和處理大量數據的費用，因為它允許他們通過分佈式網絡執行任務。 Apache Hadoop 是行業主打產品，您應該熟悉它。

2.阿帕奇星火

如果您想成為一名數據工程師，Apache Spark 是您必須熟悉的另一個必備工具。 Spark 是一個用於集群計算的開源分佈式通用框架。 它提供了一個接口，可讓您對具有容錯性和數據並行性的集群進行編程。 Spark 使用內存緩存和優化的查詢實現來快速處理針對任何數據大小的查詢。 它是大規模數據處理的必備工具。

除了快速處理大量數據的能力外，它還與 Apache Hadoop 兼容，使其成為一個非常有用的工具。 Apache Spark 允許您執行具有恆定數據輸入和輸出的蒸汽處理。 Spark 比 Hadoop 更高效，這就是為什麼它已成為數據工程師如此流行的工具。

3.AWS

AWS 代表 Amazon Web Service，它是最流行的數據倉庫工具。 數據倉庫是一個專注於分析和查詢的關係數據庫，可幫助您獲得數據的長期視圖。 數據倉庫是來自一個（或多個）來源的集成數據的主要存儲庫。

作為一名數據工程師，您必須使用大量數據倉庫，因此有必要熟悉各種數據倉庫應用程序。 AWS 和 Redshift 是您必須熟悉的兩個工具，因為大多數數據倉庫都基於這兩個工具。

AWS 是一個基於雲的平台，您也可以訪問您的數據工程工具，因此學習它肯定會幫助您使用其他工具。 幾乎每個數據工程職位描述都要求您熟悉 AWS。

4.天藍色

Azure 是一種基於雲的技術，可以幫助你構建大規模分析解決方案。 與 AWS 一樣，它是任何數據工程師的必備工具。 Azure 通過打包的分析系統自動支持應用程序和服務器。 Azure 主要用於通過數據中心構建、部署、測試和管理服務和應用程序。 它有各種可用的解決方案，如 Iaas（基礎設施即服務）、SaaS（軟件即服務）和 PaaS（平台即服務）。

Azure 可幫助您快速高效地設置基於 Windows 的服務器應用程序。 由於 Windows 廣受歡迎，因此對該工具的需求非常高。

5.Amazon S3 和 HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) 是 AWS 的一部分，它為您提供可擴展的存儲基礎設施。 HDFS是Hadoop分佈式文件系統，是Apache Hadoop的分佈式存儲系統。 這兩種工具都可以讓您輕鬆存儲和擴展。

借助這兩種解決方案，組織可以存儲幾乎無限量的數據。 此外，它提供基於雲的存儲，因此您可以從任何地方訪問數據並對其進行處理。 這些解決方案在為移動應用程序、物聯網應用程序、企業應用程序、網站和許多其他應用程序提供存儲方面很受歡迎。

6. SQL 和 NoSQL

SQL 和 NoSQL 是任何數據工程師的必備工具。 SQL 是用於管理和創建關係數據庫系統的主要編程語言。 關係數據庫系統是包含行和列的表，並且廣受歡迎。 另一方面，NoSQL 數據庫是非表格的，並且根據數據模型具有各種類型。 NoSQL 數據庫的常見示例是文檔和圖表。

您應該知道如何使用數據庫管理系統 (DBMS)，為此，您需要熟悉 SQL 和 NoSQL。 一些額外的 SQL 技能包括 MongoDB、Cassandra、Big Query 和 Hive。 通過學習 SQL 和 NoSQL，您可以使用各種數據庫系統。

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如何學習數據工程所需的技能？

如您所見，數據工程是一個相當高級的領域，需要學習很多技能。 學習所有這些技能可能非常具有挑戰性和麻煩。 學習我們討論的各種數據工程技能的最佳方式，您可以查看 upGrad 的數據工程課程。

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結論

如果您有興趣從事數據工程的職業，您應該學習我們在本文中列出的所有技能。 它們是數據工程專業人員所需的基本技能。

我們希望您發現我們關於數據工程技能的文章對您有用。 如果您對本文有任何問題或建議，請通過下面的評論部分告訴我們。 我們很樂意為您提供幫助！