京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
多里安·马丁,GetGoodgrade
你想涉足数据工程吗?
好主意.
很多公司都在寻找数据工程师--如果你在LinkedIn上搜索“数据工程师”,仅在美国就会得到88,000多个好的职位。每个人都可以使用远程工作选项,您可以在任何公司找到工作。但是,首先,你需要有必要的技能来成为一个好的应聘者,并被邀请参加面试。
在这篇文章中:
数据工程师四处移动大量数据,因此他们每天都要使用数据库。用于数据库的数据库技术有两种主要类型:SQL和NoSQL(下一节将详细介绍NoSQL)。
强大的SQL技能允许使用数据库构建数据仓库,将它们与其他工具集成,并为业务目的分析数据。有几种SQL类型可能是数据工程师在某个时候专门关注的(高级建模、大数据等),但要达到这些类型需要学习这种技术的基础知识。
这就是为什么所有的公司,从苹果这样的巨头到小企业,都需要他们的数据工程师是使用SQL的专家。
这是一种变得越来越流行的分布式数据存储的不同类型。简单地解释,“NoSQL”这个名称意味着基于不同于SQL的技术。
NoSQL的例子包括Apache River、BaseX、Ignite、Hazelcast、Coherence等。在你的数据工程师求职过程中,你肯定会遇到它们,所以知道如何使用它们将是一个巨大的优势。
Python是需求仍然很高的核心编程语言(事实上,它是程序员第三喜欢的语言)。数据工程师应该精通Python以便能够编写可维护、可重用和复杂的函数。这种语言高效、通用,非常适合文本分析,并为大数据支持提供了合法的基础。
学习Python很容易,这要归功于各种技能级别的可用资源。对于初学者,请随意查看以下内容:
AWS是一个流行的云平台,大多数程序员使用它来变得更加敏捷、创新和可伸缩性。数据工程团队在AWS上回复设计自动化数据流,因此您需要了解使用该工具设计和部署基于云的数据基础设施。
如果你对学习AWS感兴趣,你可能想试试在线课程或亚马逊自己的教程(就像这篇关于AWS和大数据的教程)。然后,你可以尝试一下你的知识,从亚马逊获得官方证书--这是脱颖而出成为专业人士的好方法。
Kafka是一个用于处理实时数据提要的开源处理软件平台。这意味着你可以用它来构建实时流媒体应用程序,这是企业所需要的。卡夫卡驱动的应用程序可以帮助发现和应用趋势,并几乎实时地对客户需求做出反应。
这就是为什么60%的财富100强公司在他们的应用程序中使用卡夫卡。其中包括LinkedIn、Microsoft、Netflix、爱彼迎和Target。例如,《纽约时报》使用卡夫卡来存储和分发已发布的内容到应用程序中,以使读者能够获得这些内容。
Apache Hadoop是数据工程师用来存储和分析大量信息的开源框架。Hadoop不是一个单一的平台,而是许多支持数据集成的工具。这就是为什么它对大数据分析很有用。
如果您成为一名数据工程师,那么您将有机会使用Kafka和Hadoop进行实时数据处理、监控和报告。
写作是这份清单上的第一项软技能。这是许多有抱负的数据工程师往往忽视的东西,结果剥夺了他们自己更好的职业机会。以下是写作对数据工程师最重要的好处:
从使用免费工具如Grammarly检查你的写作开始。它会发现复杂的句子,不必要的单词,并产生建议,使写作更加连贯和清晰。
数据工程师是一个经常与不同利益相关者交流的人,包括数据分析师、首席技术提供商、开发人员、设计师、客户、机器学习工程师和其他人。
LinkedIn的研究发现,沟通--包括人际沟通--是雇主最想要的软技能。无论你是一个内向的人还是没有足够的人际沟通技巧,你都必须学习它们。
考虑从这些领域入手:
一个拥有优秀时间管理技能的数据工程师可以改进他们工作的每一个方面。在这个职业中,有很多事情会让你晚上睡不着,所以有能力规划工作日并坚持时间表是一个惊人的优势。
让数据工程师更快乐的时间管理的好处:
好的是你可以学会时间管理。有一些有用的应用程序,如Forest和HabitMinder(它们非常有助于学习规划和遵守时间表),以及许多你可以使用的书籍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19