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要定义数据工程师的专业形象，可以参考大数据，即每天从互联网、传感器、物联网设备、移动生态系统和研究中心等不同来源产生的信息量。据英国希捷研究人员估计，到 2020 年底，全球产生的数据量为 44 泽字节，而从 2025 年开始，全球每天产生的数据量将不少于 463 艾字节。考虑到到 2030 年 90% 6 岁以上的人将活跃于数字领域的预测，显然这些价值注定会进一步增长。在信息可用性不断增加的背景下，数据驱动型公司也在成倍增加，其业务模式和决策流程都基于数据。因此，有必要请能够收集和准备数据的专业人员进行分析、处理和改进。这些技能是数据工程师的特征，他们是一名“解释者”，即使面对大量和复杂的数据，也有能力理解数据所传达的内容。 数据工程师：他是谁，他做什么？ 在技术层面上，数据工程师的工作包括创建系统，用于收集、管理原始数据并将其转换为有用的信息，以制定分析策略、创建模型、创建应用程序和业务分析。这就是为什么他是一个通常与程序员、数据库管理员和数据科学家并肩工作的人物。在小型企业中，数据工程师可能必须执行与数据使用相关的所有任务，以实现与改进生产流程相关的目的。实际上，更加结构化、更多的专业人员可能会负责管理工程和专业方面，例如组织和构建数据（数据仓库）或管理数据工作流程（数据管道）。
般来说，数据工程师最常执行的任务包括开发处理原始数据的算法、定义验证传入数据的策略和方法、根据业务模型选择数据、参考、设计数据库。与其他技术人员合作，最后但并非最不重要的一点是，检查数据采集和转换系统是否符合公司在安全方面的规范以及与其处理相关的规则。 成为数据工程师的技能和方法 数据工程师需要多学科技能，从数据库 管理到编程，从商业智能到人工智能和机器学习技术。因此，数据工程师必须具备企业中最常见的RDBMS（关系数据库管理系统）的高级技能，例如MySQL、MariaDB和PostgreSQL。同样，也不能缺少对专为数据工程设计的非关系（或 NoSQL）解决方案 电话号码数据 和框架（例如 Apache Spark）的深入了解。关于编程，这项工作中使用最多的语言是Python、R、Java、Scala，当然还有与关系数据库交互的SQL。Python 和 R 等语言也特别适合开发旨在创建和训练机器学习模型的项目，这些模型现已成为自动化数据处理、管理和分析的基础。最后，不要忘记需要知道如何掌握ETL（提取/转换/加载）过程的有用应用程序，即允许您提取、转换和加载数据的过程，无论其来源如何。这通常是计算机科学、工程或与数据管理相关的其他学科的毕业生。他们的大部分技能都是通过不断更新在现场获得的，因此公司通常青睐具有至少 3 年工作经验的候选人。为了为数据工程师的职业生涯做好准备，参加专门的培训课程是有用的，例如Talent Garden的商业数据分析硕士课程，专为拥有至少3年工作经验、想要学习如何使用数据来开发业务的专业人士而开设策略创新。针对产品经理、分析师、营销经理和销售经理等专业人士，下一期硕士课程将于 2022 年 5 月 6 日至 7 月 9 日期间以在线（4 个周末现场学习）和线下（2 个周末现场学习）形式举行学习）。
周）在米兰卡拉比亚纳人才花园。 数据工程师的薪资 意大利数据工程师的入门级职位年薪约为 29,000,000 欧元，但经验丰富的专业人士的年薪可能接近 55,000,000 欧元。因此，平均年薪应约为40,000,000欧元，即每月总额超过3,300欧元。这意味着在IT职业中，数据工程师的收入通常仅略低于高级工程师，但高于其他几个高技能人物，例如iOS应用程序开发人员、流程和程序员。无论如何，预期薪资可能会根据参考市场的不同而有很大差异，如果我们考虑到国际公司对工作的需求，收入机会就会增加。例如，在美国，数据工程师的平均年薪为 112,000 美元。 数据工程师和数据科学家之间的区别 数据工程师的形象经常与数据科学家 的形象混淆，然而，数据科学家执行的任务明显不同。从数据管道的角度来看，数据工程师在工作流程的初始阶段进行操作，收集原始数据，选择并验证数据，然后为后续阶段做好准备。一旦数据工程师通过提高数据质量来改进数据，数据科学家就可以以更精细的方式使用数据，数据科学家可以对其进行分析，以获得决策、趋势和统计的相关信息（洞察力）。因此，数据工程师是“激活”数据的人，也就是说，使其可用，将其转变为一种有用的格式，以简化数据科学家的工作并最大限度地提高其分析的生产力。 结论 大数据的增长及其在企业战略规划和营销决策过程中日益增长的重要性意味着企业的运营越来越多地与数据联系在一起，而无论其规模如何。为了管理这种看似无法控制的信息流，需要高度专业化的人员，例如数据工程师，他们是能够收集原始数据并通过将其转换为可用于分析的格式来改进数据的专业人员。
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發表於 2024-1-9 18:53:23
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