如何成爲一名大數據工程師？

將來，對熟練的大數據工程師的需求將急速增加。現實的狀況是這樣的，不管公司屬於哪一個行業，要想在當今競爭激烈的市場環境中取得成功，須要一個強大的軟件架構用來存儲和訪問公司數據，最好從公司創立一開始就要搭建它。

在現在有時候有數據的地方就叫大數據，這未免有些誇張，在本文中統稱爲數據工程師和數據科學家。

先了解一下，數據工程師究竟作什麼事？一我的怎麼樣成爲數據工程師？咱們將討論這個有趣的領域以及如何成爲數據工程師。

數據工程師都作什麼？
數據工程師負責建立和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎能夠支持數據世界中的全部其餘功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責建立用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

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所以，數據工程師須要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進數據分析系統，不斷提升數據數量和質量。

數據工程師與數據科學家有何區別
雖然在技能和角色方面存在必定程度的重疊，但這兩個職位正日益分化爲不一樣的角色。

數據科學家更關注與數據基礎設施的互動，而不是去建立和維護數據基礎設施。一般負責進行市場和業務運營研究，以肯定趨勢和關係，數據科學家用各類複雜的機器和方法與數據進行交互並對其採起行動。

數據科學家一般精通機器學習和高級數據建模，由於他們但願藉助高級數學模型和算法將原始數據轉化爲可操做的，可理解的內容。這些信息一般用做分析來源，以告訴決策者「更大的圖景」。

那麼是什麼讓數據科學家與數據工程師不一樣呢？二者主要區別在目標焦點。數據工程師更專一於構建用於數據生成和數據基礎架構; 數據科學家專一於對生成的數據進行數學和統計分析。

數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，所以所需的大部分技能都是以架構爲中心的。

2.深刻了解SQL和其它數據庫解決方案

數據工程師須要熟悉數據庫管理系統，深刻了解SQL相當重要。一樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，由於不是每一個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師相當重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，好比StitchData或Segment都很是有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗一樣重要，由於處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

對基於Apache Hadoop的分析有深入理解是這個領域的一個很是必要的需求，通常狀況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優勢（這也是許多職位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會很是有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，好比一些統計分析知識和基礎數據建模。

機器學習已經成爲標準數據科學，該領域的知識能夠幫咱們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，由於在這種狀況下可以「戴上兩頂帽子」會讓你成爲一個更強大的工具。

7.多種操做系統

最後，須要咱們對Unix，Linux和Solaris系統有深刻了解，許多數學工具基於這些操做系統，由於它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問權限和特殊硬件需求。

如何成爲數據工程師？
與其餘職業相比，數據工程師須要用更復雜的學習方法。數據工程師一般有計算機科學技術相關學位會更好，而後再進一步學習供應商特定的認證計劃和培訓課程。

計算機相關學位雖然重要，但只是故事的一部分，得到適合的認證可能很是有價值，市場上也有一些大數據工程師專門認證，以下：

Google認證專家 – 數據工程。該認證代表學生熟悉數據工程原理，能夠做爲該領域的助理或專業人員。

IBM認證數據工程師 – 大數據。此認證更側重於數據工程技能集的大數據特定應用，而不是通常技能，這被許多人視爲黃金標準。

Cloudera的CCP數據工程師：該認證針對Cloudera解決方案，體現學生在ETL工具和分析方面的經驗。

二級技能認證，例如MCSE（微軟認證解決方案專家），涵蓋更普遍的主題，但具備特定的子認證，如MCSE：數據管理與分析。

固然，在線教育平臺提供該領域的重要培訓，Udemy提供了數據工程衆多的課程和數據科學，其餘如EDX和Memrise也提供了相似課程，DataCamp專一於數據科學和工程，Galvanize的品類則更爲普遍。

小結
雖然這些數據解決方案能夠幫助您踏進大數據工程領域，雖然它們有分發或授予認證，但只是提供證書或文憑。雖然通常學習夠了，但它們不能被認視爲實際認證或實踐的替代品。

但願本文可以給你們闡明數據工程師所需的特定知識，技能和要求。這個領域正在迅速發展，但它也充滿了挑戰與險阻。在工做中經過適當的認證填補技能組合的空白，實現最好學習的關鍵一步。