他们的工作确保当数据科学家或分析师查询数据时

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结果是准确、一致和及时的。 分析工程师应该超越技术层面来了解他们工作的业务环境。他们经常与利益相关者合作，在创建模型之前了解他们的数据需求，以确保与公司的分析优先级保持一致。 分析工程师遍布各个行业。例如，在医疗保健领域工作的分析工程师可能负责存储和转换实时收集患者数据的可穿戴设备传输的数据。他们必须设计一个系统来提取数据、清理数据（例如删除错误数据）并为医疗保健专业人员提供访问数据的方法。他们面临的一个挑战是必须针对每个患者档案整合来自许多不同来源和类型的数据，例如实验室结果和电子病历。 3. 分析工程师、数据工程师、数据科学家：有什么区别？ 更好地理解这些角色如何不同但又相互关联的一种方法是检查与数据处理和分析管道中每个角色相关的特定任务、工具和目标。 此表提供了概述，但请记住，根据特定行业、公司或不断发展的技术，角色可能会略有不同。

根据技能、工具和职责将分析工程师与其他数据角色进行比较的表格。 根据技能、工具和职责将分析工程师与其他数据角色进行比较的表格。 4. 如何成为一名分析工程师 尽管通往分析工程职业生涯的途径有很多，但典型的途径通常涉及技术培训和实践经验的结合。 如果您不确定从哪里开始，这里有一个建议的路线图，可以帮助您规划进入该领域的旅程。 教育 对于科技领域的许多职位来说，正规教育并不是强制性的，但拥有计 BTC 号码数据 算机科学、数据科学、信息系统或工程等领域的学士学位也没什么坏处。 然而，更重要的是学习分析工程师日常使用的工具和语言。 SQL 是数据查询的基础。深入研究数据仓库解决方案；从 Snowflake、Databricks 或 Redshift 等行业最爱中进行选择。



事实上，我第一次了解分析工程是通过参加面向初学者的免费 dbt 基础课程；还有更多关于重构 SQL和具体化的免费高级课程。您甚至可以通过他们的考试获得 dbt 的正式认证，如果您缺乏专业经验，这是表明您能力的好方法。 需要理解的关键主题 除了工具之外，您还需要深入了解核心主题，例如数据建模，其中涉及更有效地构建数据以进行分析。您可以在我们的指南中了解有关如何开始数据建模的更多信息。 超越对数据基础设施的肤浅理解也很重要。了解数据如何跨系统存储、处理和移动。 亲身体验 通过在线课程或教科书学习新概念是一回事，将它们应用于新问题则是另一回事。 成为分析工程师的最佳方法是获得可以让您更好地掌握这些技能的专业职位。如果您处于职业生涯早期，请尝试在数据团队中获得实习机会或入门级职位。 如果您希望过渡到此角色或重新掌握技能，请尝试在工作中承担一些项目，让您有机会跟踪和学习与分析工程相关的技能。在工作中学习可以让您向经验丰富的专业人士学习最佳实践，并将概念应用于现实世界的挑战。 建立投资组合 作品集可以作为工作证明，证明您拥有满足任何组织的分析工程需求的技能和专业知识。