大数据工程师概述

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机器学习工程师、数据科学家和大数据工程师在领英上位列新兴职位前列。

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数据工程
数据工程是开发和构建用于收集、存储和分析数据的系统的过程。这是一个广阔的领域，在各个行业都有多种应用。企业已经收集了大量的数据，他们需要数据基础设施和人员来对信息进行分类和分析。


这导致了对设计系统的大数据工程师的需求，这些系统收集、管理原始数据并将其转换为可用信息，以供数据科学家和业务分析师解释。主要目标是使数据可访问，以便公司可以利用它来评估和优化其业务整体绩效。

大数据工程师的工作角色
几位数据专业人士认为，自从 1970 年代主要原始设备制造商 (OEM'S) 主导的关系数据库进入市场以来，数据工程作为一种职业已经存在了十多年，甚至几年。这包括 Microsoft SQL Server、IBM DB2 和 Oracle。然而，现实情况是，随着大数据、数字化转型以及 ML 和 AI 等更复杂的数据科学实践的出现，自早期以来，数据工程已经发生了巨大的变化。

现在，数据量、种类和速度比过去要大得多，这导致数据工程专业人士不再使用传统的 ETL 工具，而是开发和采用新的工具和流程来管理数据革命。这些现代工具现在支持云计算、数据基础设施、数据仓库、数据挖掘、数据建模、数据处理、元数据管理、数据测试和治理等。

数据工程师帮助数据科学家和数据分析师找到正确的数据，使其在他们的环境中可用，确保数据可信且敏感数据被屏蔽，确保他们在数据准备和操作数据工程管道上花费的时间更少。

批处理或实时数据工程系统和输出是成功的数据分析和数据科学的支柱。将数据从一个地方移动到另一个地方的数据管道已成为现代公司的神经系统，随后数据的可靠性和质量成为跳动的心脏。

成为大数据工程师的先决条件
让我们了解在这个不断发展的职业中的先决条件，例如教育、技能、技术、认证等，以促进职业生涯在知名组织中获得最高职位。

获得本科学位
作为大数据工程师开始职业生涯的最重要方面是拥有学士学位，因为这项工作需要对几个基本概念有很好的了解。可以在以下任何一项中获得学位：

计算机科学
软件工程
信息技术
有良好的编程意识
数据工程领域需要编码技能。必须有编程背景。他们必须对数据以及在数据中发现模式有浓厚的兴趣。一个人可以通过获得最好的大数据工程师认证来增强他们对编程语言的了解。必须了解的重要编程语言如下：

Python——它是一种流行的编程语言，用于数据分析、建模和管道。由于其简单的语法，它也很容易学习。
R- 它主要由数据科学家和分析师用来执行与数据分析相关的任务。这是由统计学家开发的，具有陡峭的学习曲线。
Java—— 主要用于机器学习序列、数据架构框架和构建数据排序算法。
Scala - 这广泛用于数据处理库，如 Kafka——一个开源处理软件平台。Scala 更简洁，完全依赖于静态类型系统。

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