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  • 数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的,可转换的,可...

    数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的,可转换的,可存储的并且对于使用者来说是可获取的。

    深度解析数据工程师

    数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径,数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。

    在比较大的组织中,数据工程师需要关注不同的方面:比如使用数据的工具,维护数据库,创建和管理数据管道。不管侧重于什么,一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题,而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。

    数据工程师往往更加注重建设和优化。下面的任务的示例是数据工程师通常的工作:

    为数据消费开发API

    在现存的数据管道中整合数据集

    在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型

    持续不断的监控和测试系统保证性能优化

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    什么是数据工程师,主要做些什么,数据工程师的学习路线?
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  • 在如今有时候有数据的地方就叫大数据,这未免有些夸张,在本文中统称为数据工程师和数据科学家。 先了解一下,数据工程师究竟做什么事?一个人怎么样成为数据工程师?我们将讨论这个有趣的领域以及如何成为数...

    未来,对熟练的大数据工程师的需求将急速增长。现实的情况是这样的,无论公司属于哪个行业,要想在当今竞争激烈的市场环境中取得成功,需要一个强大的软件架构用来存储和访问公司数据,最好从公司创立一开始就要搭建它。

    在如今有时候有数据的地方就叫大数据,这未免有些夸张,在本文中统称为数据工程师和数据科学家。

    先了解一下,数据工程师究竟做什么事?一个人怎么样成为数据工程师?我们将讨论这个有趣的领域以及如何成为数据工程师。

    在这里插入图片描述

    数据工程师都做什么?

    数据工程师负责创建和维护分析基础架构,该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试,例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模,挖掘,获取和验证数据集合等流程。

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    因此,数据工程师需要掌握通用脚本语言和工具,利用和改进数据分析系统,不断提高数据数量和质量。

    数据工程师与数据科学家有何区别

    虽然在技能和角色方面存在一定程度的重叠,但这两个职位正日益分化为不同的角色。

    数据科学家更关注与数据基础设施的互动,而不是去创建和维护数据基础设施。通常负责进行市场和业务运营研究,以确定趋势和关系,数据科学家用各种复杂的机器和方法与数据进行交互并对其采取行动。

    数据科学家通常精通机器学习和高级数据建模,因为他们希望借助高级数学模型和算法将原始数据转化为可操作的,可理解的内容。这些信息通常用作分析来源,以告诉决策者“更大的图景”。

    那么是什么让数据科学家与数据工程师不同呢?两者主要区别在目标焦点。数据工程师更专注于构建用于数据生成和数据基础架构; 数据科学家专注于对生成的数据进行数学和统计分析。

    数据工程师的关键技能

    下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。

    1.大数据架构的工具与组件

    数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

    2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

    数据工程师需要熟悉数据库管理系统,深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案,例如Cassandra或BigTable也须熟悉,因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

    3.数据仓库和ETL工具

    数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。此外,数据存储和数据检索经验同样重要,因为处理的数据量是个天文数字。

    4.基于Hadoop的分析(HBase,Hive,MapReduce等)

    对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

    5.编码

    说到解决方案,编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它语言,这会非常有价值。

    6.机器学习

    虽然数据工程师主要关注的是数据科学,但对数据处理技术的理解会加分,比如一些统计分析知识和基础数据建模。

    机器学习已经成为标准数据科学,该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处,就是让你在这个领域极具市场价值,因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

    7.多种操作系统

    最后,需要我们对Unix,Linux和Solaris系统有深入了解,许多数学工具基于这些操作系统,因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

    如何成为数据工程师?

    与其他职业相比,数据工程师需要用更复杂的学习方法。数据工程师通常有计算机科学技术相关学位会更好,然后再进一步学习供应商特定的认证计划和培训课程。

    计算机相关学位虽然重要,但只是故事的一部分,获得适合的认证可能非常有价值,市场上也有一些大数据工程师专门认证,如下:

    Google认证专家 – 数据工程。该认证表明学生熟悉数据工程原理,可以作为该领域的助理或专业人员。

    IBM认证数据工程师 – 大数据。此认证更侧重于数据工程技能集的大数据特定应用,而不是一般技能,这被许多人视为黄金标准。

    Cloudera的CCP数据工程师:该认证针对Cloudera解决方案,体现学生在ETL工具和分析方面的经验。

    二级技能认证,例如MCSE(微软认证解决方案专家),涵盖更广泛的主题,但具有特定的子认证,如MCSE:数据管理与分析。

    当然,在线教育平台提供该领域的重要培训,Udemy提供了数据工程众多的课程和数据科学,其他如EDX和Memrise也提供了类似课程,DataCamp专注于数据科学和工程,Galvanize的品类则更为广泛。

    小结

    虽然这些数据解决方案可以帮助您踏进大数据工程领域,虽然它们有分发或授予认证,但只是提供证书或文凭。虽然一般学习够了,但它们不能被认视为实际认证或实践的替代品。

    希望本文能够给大家阐明数据工程师所需的特定知识,技能和要求。这个领域正在迅速发展,但它也充满了挑战与险阻。在工作中通过适当的认证填补技能组合的空白,实现最好学习的关键一步。

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  • 有朋友留言问:面试数据分析相关工作,面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里,怎么回答?1.千万别用一句话就说完区别,而是通过多个维度比较来罗列出区别。这样不仅能让面试官看到你...

    有朋友留言问:面试数据分析相关工作,面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里,怎么回答? 

    1.千万别用一句话就说完区别,而是通过多个维度比较来罗列出区别。这样不仅能让面试官看到你真的懂这两个职位,还能让面试官看出你具备多维度拆解分析方法、对比分析方法的思维能力。 

    2.你可以从职责、日常工作内容、所需掌握的技能、发展方向这4个维度来展开比较。 

    3.职责维度来看,数据工程师偏重于清洗数据,使其可以被数据分析师和数据科学家使用。而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据,从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。可以很明显的看出来,数据工程师偏开发,数据分析师偏业务。 

    4.如果把数据比喻成食材,那么数据工程师就是负责建立冷冻柜(数据库),保证食材新鲜优质的供应商,而数据分析师就是负责将食材做成美味菜品的厨师。 

    5.日常工作内容维度来看,数据工程师的最终目的是实现数据管理,所以其工作是围绕将数据整理成标准格式,从而达到降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目标。

    而数据分析师是专门负责应用数据的,也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点,最后用可视化软件将结论展现给客户或高层领导。 

    6.从所需掌握的技能维度来看,数据工程师的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等,所以开发能力和大规模的数据处理能力是作为数据工程师的一些必备技能。

    因为数据工程师还负责数据库设计、数据仓储,这就意味着他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统,比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。 

    而数据分析师更偏重于解决业务问题,所以了解业务、懂常用的分析方法、会跨部门沟通是他们需要的必备技能。 

    7.发展方向维度来看,数据工程师则可以往数据架构师、数据挖掘工程师等方向发展,而数据分析师可以往数据产品经理、数据挖掘工程师、业务经理等方向发展。

    它们还有一个共同的发展方向,那就是数据科学家。数据科学家就是同时具备数据工程师和数据分析师两种职业技能的人才。 

    推荐:如何从零学会数据分析提升职场核心竞争力?

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  • 1.什么是数据工程师 数据工程师这个概念其实很模糊,不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大,感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里,我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么? 集群运维...

    1.什么是数据工程师

    数据工程师这个概念其实很模糊,不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大,感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里,我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么?

    集群运维:安装、测试、运维各种大数据组件

    数据开发:细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等

    数据系统开发:偏重Web系统开发,比如报表系统、推荐系统等

    这里面有很多内容其实是十分重合的,下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么,以及侧重点。

    2.集群运维

    数据工程师,基本上是离不开集群搭建,比如hadoop、Spark、Kafka,不要指望有专门的运维帮你搞定,新组件的引入一般都要自己来动手的。

    因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。

    由于要自己的安装各种开源的组件,就要求数据工程师要具备的能力:Linux。要对Linux比较熟悉,能各种自己折腾着玩。

    由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的,因此在语言上,就不要犹豫了,JVM系的Java和Scala基本上跑不掉,Java基本上要学的很深,Scala就看情况了。

    3.ETL

    ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上,比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要,Java、Shell和Sql是基本功。

    4.系统开发

    我们大部分的价值最后都会由系统来体现,比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力,最常用的就是JavaWeb这一套了,当然Python也是挺方便的。

    需要注意的是,一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求,很多是临时和定制的需求,这种情况下,Sql就跑不掉了,老老实实学一下Sql很必要。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    入行大数据,需要学习哪些基本知识
    http://www.duozhishidai.com/article-15279-1.html
    对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么
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    在人工智能和大数据的开发过程中,需要注意的要点
    http://www.duozhishidai.com/article-2052-1.html


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