数据工程师职位简介

• 数据工程师是构建和维护数据系统的人。
• 为了吸引最符合您需求的数据工程师，编写清晰准确的数据工程师职位描述非常重要。

数据工程师职位描述

• 我们正在寻找一位积极进取且经验丰富的数据工程师加入我们的团队！作为数据工程师，您将负责构建和维护内部和外部数据馈送和数据管道。

数据工程师的职责

•  
• 设计和开发数据模型和管道
• 管理各种数据存储和数据管理系统
• 不断提高数据的可靠性和质量
• 进行数据分析
• 准备数据报告
• 识别改进机会
• 为其他团队成员提供技术指导

数据工程师的要求和资格

• 至少拥有计算机科学、数据科学或类似领域的学士学位
• 至少 X 年编写数据模型和算法的经验
• 有软件开发经验
• 有数据架构和数据建模经验
• 使用数据可视化和报告工具的经验
• 优秀的口头和书面沟通技巧
• 强大的分析能力
• 高度重视细节
• 强大的解决问题的能力
• 能够在团队环境中工作
• 能够在快节奏的环境中工作

大数据正在改变我们的业务方式，并产生了对能够收集和管理大量数据的数据工程师的需求。
数据工程是设计和构建用于大规模收集、存储和分析数据的系统的实践。这是一个广泛的领域，几乎在每个行业都有应用。组织有能力收集大量数据，他们需要合适的人员和技术来确保数据在到达数据科学家和分析师手中时处于高度可用的状态。

除了让数据科学家的生活更轻松之外，作为一名数据工程师，你还可以有机会在一个到2025年我们每天将产生463 EB的世界上有所作为[1]。这是相当于1和18个零字节的数据。如果没有数据工程师来处理和传输数据，机器学习和深度学习等领域就无法成功。

在本文中，您将了解更多关于数据工程师的信息，包括他们的工作、收入以及如何成为一名数据工程师。但是，如果你想立即开始向在职专业人士学习，可以考虑参加IBM的数据工程导论课程。

数据工程师是做什么的？

数据工程师在各种环境中工作，构建收集、管理原始数据并将其转换为可用信息的系统，供数据科学家和业务分析师进行解释。他们的最终目标是使数据可访问，以便组织可以使用它来评估和优化其性能。

数据工程师在处理数据时可能执行的一些常见任务包括：

• 获取符合业务需求的数据集
• 开发算法，将数据转换为有用的、可操作的信息
• 构建、测试和维护数据库管道体系结构
• 与管理层合作，了解公司目标
• 创建新的数据验证方法和数据分析工具
• 确保遵守数据治理和安全策略

在较小的公司工作通常意味着以多面手的角色承担更多种类的数据相关任务。一些较大的公司有专门用于构建数据管道的数据工程师，而另一些公司则专注于管理数据仓库——既用数据填充仓库，又创建表模式来跟踪数据的存储位置。

数据分析师和数据工程师有什么区别？

数据科学家和数据分析师分析数据集以收集知识和见解。数据工程师构建用于收集、验证和准备高质量数据的系统。数据工程师收集和准备数据，数据科学家利用这些数据来促进更好的商业决策。
 

为什么要从事数据工程？

这一领域的职业既有回报，也有挑战。你将在组织的成功中发挥重要作用，为数据科学家、分析师和决策者提供更容易的数据访问。您将依靠编程和解决问题的技能来创建可扩展的解决方案。

只要有数据需要处理，就会需要数据工程师。事实上，Dice Insights在2019年报告称，数据工程是科技行业最热门的工作，击败了计算机科学家、网络设计师和数据库架构师[2]。领英将其列为2021年增长中的工作之一[3]。

数据工程师工资

数据工程也是一个高薪职业。Glassdoor（2024年3月）[4]的数据显示，美国的平均基本工资为119985美元，一些数据工程师的年收入高达185000美元。

数据工程师职业道路

数据工程并不总是一个入门级的角色。相反，许多数据工程师一开始是软件工程师或商业智能分析师。随着你职业生涯的发展，你可能会进入管理岗位，或者成为数据架构师、解决方案架构师或机器学习工程师。
 

如何成为一名数据工程师

有了正确的技能和知识，你可以在数据工程领域开创或推进一个有回报的职业生涯。许多数据工程师都拥有计算机科学或相关领域的学士学位。通过获得学位，你可以在这个快速发展的领域建立所需的知识基础。考虑攻读硕士学位，以获得提升职业生涯和释放潜在高薪职位的机会。

除了获得学位，你还可以采取其他几个步骤来为自己的成功做好准备。
 

1.培养你的数据工程技能。

学习云计算的基础知识、编码技能和数据库设计，以此作为数据科学职业生涯的起点。

• 编码：精通编码语言对这个角色至关重要，所以可以考虑参加课程来学习和练习你的技能。常见的编程语言包括SQL、NoSQL、Python、Java、R和Scala。
• 关系数据库和非关系数据库：数据库是最常见的数据存储解决方案之一。您应该熟悉关系数据库和非关系数据库，以及它们的工作方式。
• ETL（提取、转换和加载）系统：ETL是将数据从数据库和其他源移动到单个存储库（如数据仓库）的过程。常见的ETL工具包括Xlenty、Stitch、Alooma和Talend。
• 数据存储：并非所有类型的数据都应该以相同的方式存储，尤其是在涉及大数据时。例如，当您为公司设计数据解决方案时，您会想知道何时使用数据湖与数据仓库。
• 自动化和脚本：自动化是处理大数据的必要组成部分，因为组织能够收集如此多的信息。您应该能够编写脚本来自动执行重复的任务。
• 机器学习：虽然机器学习更受数据科学家的关注，但掌握基本概念有助于更好地理解团队中数据科学家的需求。
• 大数据工具：数据工程师不仅仅使用常规数据。他们通常负责管理大数据。工具和技术在不断发展，并因公司而异，但一些流行的工具和技术包括Hadoop、MongoDB和Kafka。
• 云计算：随着公司越来越多地用物理服务器换取云服务，您需要了解云存储和云计算。初学者可以考虑参加亚马逊网络服务（AWS）或谷歌云的课程。
• 数据安全：虽然一些公司可能有专门的数据安全团队，但许多数据工程师的任务仍然是安全地管理和存储数据，以防止数据丢失或被盗。

想知道从哪里开始？
通过Coursera上的这些热门课程培养与工作相关的数据工程技能。

要学习Python，可以考虑报名参加密歇根大学的Python for Everyone Specialization。如果您有兴趣了解更多关于数据库和数据库管理的知识，请尝试Meta的数据库导论或IBM的关系数据库导论（RDBMS）课程。

如果您需要建立对机器学习的理解，请探索Open。人工智能和斯坦福大学的机器学习专业。
 

2.获得认证。

证书可以向潜在雇主验证你的技能，而准备证书考试是发展你的技能和知识的好方法。选项包括大数据助理工程师、Cloudera认证专业数据工程师、IBM认证数据工程师或谷歌云认证专业数据工程师。

查看一些你可能想申请的职位列表。如果您注意到某个特定的证书经常按要求或建议列出，那么这可能是一个很好的起点。
 

3.建立数据工程项目组合。

投资组合通常是求职的关键组成部分，因为它向招聘人员、招聘经理和潜在雇主展示了你能做什么。

你可以将自己独立完成的数据工程项目或作为课程的一部分添加到公文包网站（使用Wix或Squarespace等服务）。或者，将您的作品发布到LinkedIn个人资料的项目部分或GitHub等网站，这两个网站都是独立投资组合网站的免费替代品。

4.从入门级职位开始。

许多数据工程师一开始都是初级职位，如商业智能分析师或数据库管理员。随着经验的积累，你可以掌握新技能，并有资格担任更高级的角色。请参阅Coursera中的数据工程职业学习路径的可能学习之旅示例。

我需要学位才能成为一名数据工程师吗？

成为一名数据工程师没有必要拥有学位，尽管一些公司可能更喜欢至少拥有学士学位的候选人。如果你对数据工程感兴趣并计划攻读学位，可以考虑主修计算机科学、软件工程、数据科学或信息系统。

一些学士学位课程专注于数据工程。例如，伦敦大学的计算机科学理学学士学位开设了数据库和高级数据技术的可选模块。

接下来的步骤

从今天开始学习数据工程，学习来自行业领导者和世界一流大学的这些顶级课程：

对于初级课程，请尝试IBM数据工程专业证书。在完成动手实验室和项目的同时，学习基本的数据工程技能和工具，如Python和SQL。

为了准备获得行业认可的认证，请探索谷歌云在GCP专业化方面的数据工程、大数据和机器学习。该中级课程提供支持谷歌云专业数据工程师认证的培训。

为了提升你的职业生涯，可以考虑获得计算机科学学士或硕士学位。尽管并非总是被要求，但雇主通常会寻找拥有计算机科学学位的求职者。在线浏览伦敦大学的学士学位或科罗拉多大学博尔德分校的硕士学位。