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
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29