什么是数据工程师?
数据工程师负责发现数据集的趋势并开发算法，以挖掘出更大的数据价值。这个IT角色需要大量的技术技能，包括对SQL数据库的设计和对多种编程语言的深入了解。但是数据工程师也需要跨部门的沟通技巧，以了解企业领导人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算法，以帮助更容易地访问原始数据，但要做到这一点，他们还需要了解公司或客户的目标。在处理数据时，尤其对于处理大型和复杂数据集和数据库的公司来说，有业务目标是很重要的。
数据工程师还需要了解如何优化数据检索以及如何为利益相关者开发仪表板、报告和其他的可视化工具。根据组织的不同，数据工程师也可能需要负责传达数据趋势。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，而较小的公司可能会依靠一名数据工程师来同时担任这两个角色。
数据工程师的角色
根据Dataquest的说法，数据工程师可以分为三个主要的角色。其中包括:
•通才：通才通常出现在小团队或小公司当中。在这种环境下，数据工程师作为公司中为数不多的“关注数据”的人，自然承担着许多责任。这些通才通常需要负责数据处理的每个步骤，从管理数据到分析数据。Dataquest表示，对于那些希望从数据科学转向数据工程的人来说，这是一个很好的角色，因为小型企业不需要太担心工程的“规模化”。
•以管道为中心:在中型公司中，以管道为中心的数据工程师经常与数据科学家一起工作，帮助利用他们收集的数据。根据Dataquest的说法，以管道为中心的数据工程师需要有“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，管理数据流是一项单独的全职工作，数据工程师将专注于分析数据库。以数据库为中心的数据工程师通常需要处理多个数据库中的数据仓库，并负责开发表模式。
数据工程师的职责
数据工程师的任务是管理和组织数据，同时关注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。但是数据工程师也需要软技能来与组织中的其他人交流数据的趋势，并帮助企业充分利用收集的数据。数据工程师的一些最常见的职责包括：
•开发、构建、测试和维护体系结构
•将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
•针对行业和商业问题开展研究
•使用大数据集来处理业务问题。
•部署复杂的分析程序、机器学习和统计方法
•为预测性和规范性建模准备数据
•使用数据查找隐藏的模式
•使用数据发现可以自动化的任务
•根据分析为利益相关者提供更新
数据工程师的薪水
根据Glassdoor的数据，数据工程师的平均年薪是137,776美元，根据技能、经验和工作地点的不同，他们的薪水在11万至155万美元之间。高级数据工程师的平均年薪为172,603美元，据报道其年薪在15.2万至19.4万美元之间。
根据Glassdoor的数据，一些顶尖科技公司给数据工程师的平均薪酬是:
| 公司 | 报道的薪资范围 | 年平均工资 |
| Amazon | $78,000 - $133,000 | $103,849 |
| Hewlett-Packard | $64,000 - $105,000 | $86,164 |
| $93,000 - $171,000 | $122,695 | |
| IBM | $90,000 - $116,000 | $99,351 |
数据工程师的技能
简历上的技能可能会影响你的工资谈判——在某些情况下，根据技能的不同，会影响超过10 %或15 %。根据PayScale的数据，以下数据工程技能与报告工资的显着提升有关：
•Scala:+ 17%
•Apache Spark：+ 16%
•数据仓库：+ 14%
•Java：+ 13%
•数据建模：+ 12%
•Apache Hadoop：+ 11%
•Linux：+ 11%
•亚马逊网络服务(AWS)：+ 10%
•ETL(数据仓库技术：抽取，转换，加载)：+ 7%
•大数据分析：+ 6%
•软件开发：+ 2%
如何成为一名数据工程师
数据工程师通常需要具有计算机科学，工程，应用数学或其他相关IT领域的学位。由于这个角色需要大量的技术知识，所以有抱负的数据工程师可能会发现，仅仅靠一个训练营或认证是无法与竞争对手抗衡的。据PayScale称，大多数数据工程工作至少需要相关学科的相关学士学位。
您将需要具有多种编程语言的经验，包括Python和Java，以及SQL数据库设计的知识。如果你已经有IT方面的背景，或者数学或分析等相关学科的背景，一些训练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行业工作过，但没有从事过特定的数据工作，那么您可以报名参加数据科学训练营，或者获得数据工程证书，以证明您拥有了基于其他IT知识的技能。
如果你没有技术或IT方面的背景，你可能需要参加一个深入的项目来证明你在这个领域的熟练程度，或者在没有学位的情况下投资一个本科生项目。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的课程。
当然了，这最终取决于你的情况和你关注的工作类型。花点时间浏览一下职位空缺，看看公司在寻找什么，这可以让你更好地了解你的背景是否适合这个职位。
数据工程师认证
只有少数几个专门针对数据工程的认证;但是，如果您想扩展数据工程的技能的话，还有许多其他数据科学和大数据方面的认证供您选择。
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