【.com快言】在过去的10年里，随着大多数企业都在拥抱数字化转型，数据科学家和数据工程师的职业发展方向各不相同，显然每个人都有特定的服务范围。企业不断生成数据作为其业务运营的一部分。每个事件都是业务功能的快照，例如收入、损失、第三方合作伙伴关系和收到的货物。但是，如果不探索和分析数据，就无法获得任何见解。数据工程的目的是帮助完成此过程并使其可供数据所有者使用。本文将探讨数据工程的定义、数据工程师的技能、工作和职责，以及数据工程的未来。什么是数据工程？在数据世界中，数据科学家对他们接触到的信息或数据进行比较。大多数企业以各种数据集和数据格式存储他们的信息或数据。这就是数据工程发挥重要作用的地方。简单来说，数据工程就是数据工程师对数据的组织和设计。他们构建数据管道来更改和组织信息并使其有用。数据工程与数据科学一样重要。然而，数据工程需要认识到如何以激励形式获取数据，例如从A点无污染地移动到B点的数据。“数据工程”这个名称代表着摆脱传统ETL（提取、转换、加载）设备并构建自己的工具来处理不断扩大的信息或数据量的努力。随着大数据的发展，数据工程开始描述一种基于数据的工程：数据框架、数据仓库、数据挖掘等。数据工程师的技能和工具既然您知道什么是数据工程，就来看看数据工程师的技能和工具。在数据工程中，数据工程师使用特定工具来处理数据。但是处理每一帧都有明显的困难。他们应该考虑信息的呈现、存储、验证和编码方式。这些群体还应该了解获取和控制数据的最有效方法。数据工程考虑从头到尾测量“数据管道”，每个管道都有一个或多个来源。而在管道内部，数据可能会经历变更、审批、细化、缩减等几个阶段。数据工程师使用不同类型的工具制作这些管道，例如：ELT工具：ETL是用于在框架之间移动数据的高级类别。这些工具从广泛的进步中获取信息，然后应用规则来“改变”和清理数据，为分析做准备。Python：Python是一种通用编程语言。由于其可用性和用于摄取数据集和容量提升的广泛库，它已成为执行ETL任务的知名工具。可以使用Python代替ETL设备进行ETL工作。许多数据工程师使用Python而不是ETL设备，因为它对这些任务更具适应性和令人印象深刻。ApacheHadoop和Spark：ApacheSpark和Hadoop可以跨多台计算机处理大型数据集。它们使使用多台计算机协作处理数据变得更加容易。当信息量太大而无法考虑将其放在一台计算机上时，扩展容量就显得尤为重要。如今，Spark和Hadoop已经不如Python好用了，不可否认，越来越多的人了解和使用Python。SQL和NoSQL：SQL和NoSQL是执行数据工程应用程序的基本工具。他们以处理大量正在进行的非结构化和多态数据而闻名。当信息的源和目标是相似类型的数据集时，SQL特别有用。HDFS：HDFS在数据工程中用于存储准备期间的数据。HDFS是一个特定的框架，可以存储基本上无限的数据指标，使它们对数据科学工作很有用。AmazonS3：AmazonS3是一个类似于HDFS的工具。它还用于存储大量数据并使它们可供数据科学家使用。提到上面的“数据工程师”一词，人们一定会想：“数据工程师做什么的？”数据工程师做什么的？数据科学家的能力取决于他们能够访问的数据。数据通常以多种格式存储，例如数据库和文本文件。数据工程师将数据转换为数据科学家可以使用的格式，并为此构建管道。数据工程师与数据科学家一样重要，但由于离最终产品更远，所以他们的知名度较低。数据工程师需要知道如何完成他们的工作以及如何在不篡改的情况下将数据从A点移动到B点的工程技能。数据工程师将处理数据以便对其进行分析。他们分析数据集并开发算法，使原始数据对企业更有用。数据工程师需要具备许多技术技能，包括对SQL数据库和多种编程语言的深刻理解。但数据工程师还必须学会如何与不同部门沟通，才能从大数据集中了解业务负责人的需求。数据工程师通常需要了解企业或客户的目标，以便构建更容易访问原始数据的算法。对于处理大型复杂数据集的企业，必须使业务目标与数据保持一致。(1)数据工程师会写代码吗？众所周知，只有强大的开发技能才能填补数据工程师的角色。数据工程师需要编写脚本和一些代码。与数据科学家一样，数据工程师也需要编写代码。他们具有高度的分析能力，并且对数据可视化感兴趣。当数据工程师使用数据管道时，他们需要编写代码。因此，编写代码是成为数据工程师的一项重要技能。(2)数据工程师职责数据工程师与数据分析师、数据科学家、业务负责人和系统架构师一起工作，了解他们的具体要求。数据工程师的职责包括：收集所需数据：在开始对数据库进行任何工作之前，数据工程师需要从正确的来源收集数据。采用一些数据集标准后，数据工程师存储升级后的数据。创建数据模型：数据工程师使用绑定的数据模型进行数据收集，分离记录的知识点。此外，他们还建立了预测模型，通过预期策略和卓越经验了解未来的发展。确保数据安全和组织：使用一致的安全控制（例如LDAP）、对数据进行编码并调查数据分析。使用数据：使用针对数据的特定用途更新的明显改进，例如社交源、NoSQL源、Hadoop、AmazonS3或Azure博客。为定义的先决条件处理数据：使用工具从不同来源导入数据、更改和升级数据、聚合数据并将数据存储在配额系统中。数据工程的未来随着技术的飞速发展，数据工程领域正在经历一场彻底的变革。当前的数据工程发展受到物联网(IoT)、无服务器计算、混合云、人工智能和机器学习(ML)的影响。大数据的广泛应用催生了数据工程师。然而，由于数据科学工具的快速自动化，数据工程在过去八年中发生了巨大变化。现代商业分析平台配备了全自动或半自动化工具来收集、准备和清理数据，供数据科学家进行研究。如今，数据科学家不需要像过去那样依赖数据工程师来处理信息管道。随着从面向批处理到实时数据移动和处理的转变，实时数据管道和实时数据处理系统发生了重大转变。数据仓库最近变得非常流行，因为它们在处理数据集市、数据湖或简单数据集方面具有极大的灵活性。数据工程中的新兴趋势说明了数据集流中的创新如何构建高度可扩展的实时业务分析。随着未来事物信息设计的创新转变，以下领域将是：批处理到实时：变更数据捕获系统正在迅速取代批处理ETL，使数据库流成为现实。传统的ETL功能现在实时发生。数据源和数据仓库之间增加的连接性也意味着通过数据工程支持的高级工具进行自动分析。数据科学功能的自动化。跨越本地和云环境的混合数据架构。数据工程技术最近的另一个重大转变是“按原样”查看数据，而不是担心数据的存储方式和存储位置。数据工程与数据科学数据工程和数据科学齐头并进，数据工程师将确保数据科学家能够可靠地查看信息。数据科学是一个更广泛、更熟练的研究领域，包括数学、统计学、计算机科学、信息科学和商业数据。它的核心是利用逻辑工具、策略、方法和计算，从庞大的数据集中分离出重要的例子和知识点。数据科学的核心部分是结合大数据和机器学习等技术的科学。此外，他们还使用R、Python和SAS等工具来高效地检查数据。他们希望数据随时可用并集中在一个地方。他们使用图表、图形和演示设备来交流他们的经验。数据工程师使用SQL和Python等工具为数据科学家准备数据。数据工程师与数据科学家合作，了解他们的特定任务要求。他们构建数据管道以获取和更改检查所需的数据。这些数据管道应该为执行和坚定不移的质量而设计，这需要对编程最佳实践有深入的了解。虽然网络上有许多可用资源，但他们应该计划处理大型数据集并请求服务级别协议(SLA)实施和适应性。结论数据工程与管理规模和熟练程度密切相关。因此，数据工程师应该经常更新他们的能力和技能，以促进数据分析框架的使用方式。由于所收集信息的广度，可以看到数据工程师与数据库管理员、数据科学家和数据架构师一起工作。如今，对数据工程师的需求正在迅速增长。数据工程师可能是擅长构建和调整大范围信息框架的候选人的最佳工作。原标题：什么是数据工程？所需的技能和工具，作者：BillyPeterson
