數據工程師負責發現數據集的趨勢并開發算法，以挖掘出更大的數據價值。這個IT角色需要大量的技術技能，包括對SQL數據庫的設計和對多種編程語言的深入了解。但是數據工程師也需要跨部門的溝通技巧，以了解企業領導人希望從公司的大型數據集中獲得什么。

 

數據工程師通常負責構建算法，以幫助更容易地訪問原始數據，但要做到這一點，他們還需要了解公司或客戶的目標。在處理數據時，尤其對于處理大型和復雜數據集和數據庫的公司來說，有業務目標是很重要的。

 

數據工程師還需要了解如何優化數據檢索以及如何為利益相關者開發儀表板、報告和其他的可視化工具。根據組織的不同，數據工程師也可能需要負責傳達數據趨勢。較大的組織通常有多個數據分析師或科學家來幫助理解數據，而較小的公司可能會依靠一名數據工程師來同時擔任這兩個角色。

 

 

根據Dataquest的說法，數據工程師可以分為三個主要的角色。其中包括:

 

•通才：通才通常出現在小團隊或小公司當中。在這種環境下，數據工程師作為公司中為數不多的“關注數據”的人，自然承擔著許多責任。這些通才通常需要負責數據處理的每個步驟，從管理數據到分析數據。Dataquest表示，對于那些希望從數據科學轉向數據工程的人來說，這是一個很好的角色，因為小型企業不需要太擔心工程的“規模化”。

 

•以管道為中心:在中型公司中，以管道為中心的數據工程師經常與數據科學家一起工作，幫助利用他們收集的數據。根據Dataquest的說法，以管道為中心的數據工程師需要有“對分布式系統和計算機科學的深入了解”。

 

•以數據庫為中心:在大型組織中，管理數據流是一項單獨的全職工作，數據工程師將專注于分析數據庫。以數據庫為中心的數據工程師通常需要處理多個數據庫中的數據倉庫，并負責開發表模式。

 

 

數據工程師的任務是管理和組織數據，同時關注影響業務目標的趨勢或不一致性。這是一個技術性很強的職位，需要編程、數學和計算機科學等領域的經驗和技能。但是數據工程師也需要軟技能來與組織中的其他人交流數據的趨勢，并幫助企業充分利用收集的數據。數據工程師的一些最常見的職責包括：

 

•開發、構建、測試和維護體系結構

 

•將體系結構與業務需求保持一致

 

•數據采集

 

•開發數據集流程

 

•使用編程語言和工具

 

•確定提高數據可靠性、效率和質量的方法

 

•針對行業和商業問題開展研究

 

•使用大數據集來處理業務問題。

 

•部署復雜的分析程序、機器學習和統計方法

 

•為預測性和規范性建模準備數據

 

•使用數據查找隱藏的模式

 

•使用數據發現可以自動化的任務

 

•根據分析為利益相關者提供更新

 

 

根據Glassdoor的數據，數據工程師的平均年薪是137,776美元，根據技能、經驗和工作地點的不同，他們的薪水在11萬至155萬美元之間。高級數據工程師的平均年薪為172,603美元，據報道其年薪在15.2萬至19.4萬美元之間。

 

根據Glassdoor的數據，一些頂尖科技公司給數據工程師的平均薪酬是:

 

 

公司	報道的薪資范圍	年平均工資
Amazon	$78,000 - $133,000	$103,849
Hewlett-Packard	$64,000 - $105,000	$86,164
Facebook	$93,000 - $171,000	$122,695
IBM	$90,000 - $116,000	$99,351

 

 

簡歷上的技能可能會影響你的工資談判——在某些情況下，根據技能的不同，會影響超過10 %或15 %。根據PayScale的數據，以下數據工程技能與報告工資的顯著提升有關：

 

•Scala:+ 17%

 

•Apache Spark：+ 16%

 

•數據倉庫：+ 14%

 

•Java：+ 13%

 

•數據建模：+ 12%

 

•Apache Hadoop：+ 11%

 

•Linux：+ 11%

 

•亞馬遜網絡服務(AWS)：+ 10%

 

•ETL(數據倉庫技術：抽取，轉換，加載)：+ 7%

 

•大數據分析：+ 6%

 

•軟件開發：+ 2%

 

 

數據工程師通常需要具有計算機科學，工程，應用數學或其他相關IT領域的學位。由于這個角色需要大量的技術知識，所以有抱負的數據工程師可能會發現，僅僅靠一個訓練營或認證是無法與競爭對手抗衡的。據PayScale稱，大多數數據工程工作至少需要相關學科的相關學士學位。

 

您將需要具有多種編程語言的經驗，包括Python和Java，以及SQL數據庫設計的知識。如果你已經有IT方面的背景，或者數學或分析等相關學科的背景，一些訓練營或認證可以幫助你根據數據工程職位定制簡歷。例如，如果您曾在IT行業工作過，但沒有從事過特定的數據工作，那么您可以報名參加數據科學訓練營，或者獲得數據工程證書，以證明您擁有了基于其他IT知識的技能。

 

如果你沒有技術或IT方面的背景，你可能需要參加一個深入的項目來證明你在這個領域的熟練程度，或者在沒有學位的情況下投資一個本科生項目。如果你有本科學位，但不在相關領域，你可以隨時查看數據分析和數據工程碩士的課程。

 

當然了，這最終取決于你的情況和你關注的工作類型。花點時間瀏覽一下職位空缺，看看公司在尋找什么，這可以讓你更好地了解你的背景是否適合這個職位。

 

 

只有少數幾個專門針對數據工程的認證;但是，如果您想擴展數據工程的技能的話，還有許多其他數據科學和大數據方面的認證供您選擇。