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数据工程师是任何企业数据分析团队的重要成员,负责管理、优化、监督和监控整个组织的数据检索、存储和分发。

什么是数据工程师?

数据工程师设计、构建和优化大规模数据收集、存储、访问和分析系统。它们创建数据科学家、以数据为中心的应用程序和其他数据消费者使用的数据管道。

这个IT角色需要大量的技术技能,包括SQL数据库设计和多种编程语言的深入知识。数据工程师还需要跨部门工作的沟通技能,并了解业务领导希望从公司的大型数据集中获得什么。

数据工程师通常负责构建访问原始数据的算法,但要做到这一点,他们需要了解公司或客户的目标,因为将数据战略与业务目标相协调非常重要,尤其是涉及大型复杂数据集和数据库时。

数据工程师还必须知道如何优化数据检索,以及如何为利益相关者开发仪表板、报告和其他可视化。根据组织的不同,数据工程师也可能负责传达数据趋势。较大的组织通常有多个数据分析师或科学家来帮助理解数据,而较小的公司可能需要数据工程师来完成这两个角色。

数据工程师角色

根据Dataquest,数据工程师可以扮演三个主要角色。其中包括:

  • 多面手:通常为小团队或小公司工作的数据工程师作为公司中为数不多的“以数据为中心”的人之一戴着很多帽子。这些多面手通常负责数据处理的每一步,从管理数据到分析数据。Dataquest表示,对于任何希望从数据科学过渡到数据工程的人来说,这都是一个很好的角色,因为小型企业通常不需要进行大规模工程。
  • 以管道为中心:通常在中型公司中,管道为中心的数据工程师与数据科学家一起工作,帮助利用他们收集的数据。据Dataquest称,以管道为中心的数据工程师需要“对分布式系统和计算机科学的深入了解”。
  • 以数据库为中心:在大型组织中,管理数据流是一项全职工作,数据工程师专注于分析数据库。以数据库为中心的数据工程师跨多个数据库使用数据仓库,并负责开发表模式。

数据工程师职位描述

数据工程师负责管理和组织数据,同时密切关注可能影响业务目标的趋势或不一致性。这是一个技术性很强的职位,需要编程、数学和计算机科学等领域的经验和技能。但数据工程师还需要软技能,以便将数据趋势传达给组织中的其他人,并帮助企业利用其收集的数据。数据工程师最常见的职责包括:

  • 开发、构建、测试和维护体系结构
  • 使体系结构与业务需求保持一致
  • 数据采集
  • 开发数据集流程
  • 使用编程语言和工具
  • 确定提高数据可靠性、效率和质量的方法
  • 对工业和商业问题进行研究
  • 使用大型数据集解决业务问题
  • 部署复杂的分析程序、机器学习和统计方法
  • 为预测和规定建模准备数据
  • 使用数据查找隐藏模式
  • 使用数据发现可以自动化的任务
  • 基于分析向利益相关者提供更新

数据工程师vs.数据科学家

数据工程师和数据科学家经常紧密合作,但发挥着非常不同的作用。数据工程师负责开发、测试和维护数据管道和数据架构。数据科学家使用数据科学从大量结构化和非结构化数据中发现见解,以形成或满足特定的业务需求和目标。

数据工程师与数据架构师

数据工程师和数据架构师角色密切相关,经常混淆。数据架构师是将业务需求转化为技术需求并定义数据标准和原则的高级远见者。他们可视化并设计组织的企业数据管理框架。数据工程师与数据架构师合作创建该愿景,构建和维护数据架构商数据框架指定的数据系统。

数据工程师工资

据Glassdoor称,数据工程师的平均年薪为117671美元,据报道,根据技能、经验和地点,年薪范围为87000美元至174000美元。高级数据工程师的平均年薪为134244美元,而首席数据工程师的年薪为139907美元。

根据Glassdoor的数据,一些顶级科技公司平均向数据工程师支付的薪酬如下:

COMPANY AVERAGE ANNUAL SALARY
Amazon $130,787
Apple $168,046
Capital One $124,905
Hewlett-Packard $94,142
Meta $166,886
IBM $100,936
Target $183,819

 

数据工程师技能

简历上的技能可能会影响你的薪资谈判——在某些情况下,影响超过15%。根据PayScale的数据,以下数据工程技能与报告工资的大幅提升相关:

  • Ruby: +32%
  • Oracle: +26%
  • MapReduce: +26%
  • JavaScript: +24%
  • Amazon Redshift: +21%
  • Apache Cassandra: +18%
  • Apache Sqoop: +12%
  • Data Quality: +11%
  • Apache HBase: +10%
  • Statistical Analysis: +10%

数据工程师证书

只有少数特定于数据工程的认证可用,但如果您想扩展数据工程技能,可以选择大量数据科学和大数据认证。

不过,为了证明你作为一名数据工程师的能力,这些证书中的任何一项都会在你的简历中显得非常出色:

有关这些和其他相关认证的更多信息,请参阅“前8名数据工程师和数据架构师认证”

成为数据工程师

数据工程师通常具有计算机科学、工程、应用数学或任何其他相关IT领域的背景。因为这个角色需要大量的技术知识,有抱负的数据工程师可能会发现,仅仅是一个训练营或认证并不能在竞争中脱颖而出。根据PayScale的数据,大多数数据工程工作至少需要相关学科的相关学士学位。

您需要具有多种编程语言的经验,包括Python和Java,以及SQL数据库设计知识。如果你已经拥有IT或相关学科(如数学或分析)的背景,培训营或认证可以帮助你根据数据工程职位定制简历。例如,如果您曾在IT行业工作,但没有从事过特定的数据工作,您可以参加数据科学训练营或获得数据工程认证,以证明您拥有除其他IT知识之外的技能。

如果你没有技术或IT背景,你可能需要参加一个深度课程,以证明你在该领域的熟练程度,或者投资于本科课程。如果你有本科学位,但不在相关领域,你可以随时查看数据分析和数据工程硕士课程。

最终,这将取决于你的情况和你关注的工作类型。花时间浏览职位空缺,看看公司在寻找什么,这将让你更好地了解你的背景如何适合这个职位。

本文:https://cioctocdo.com/what-data-engineer-analytics-role-high-demand