数据工程的需求量很大，尤其是随着近几个月机器学习和人工智能应用的惊人增长。作为一个前景光明的基础职业，它为那些想要开创一份有价值的职业的人提供了巨大的机会。
几年前，我从软件工程转向数据工程。和许多其他人一样，我在工作中学习，因为这个领域的正规教育仍在兴起。好消息是，进入数据工程是完全可能的，无论您来自软件开发、数据分析等相关领域，还是来自完全不同、不相关的领域。
在这篇博文中，我将引导您完成学习数据工程的步骤，并分享如果我必须重新开始时我将遵循的路线图。
了解数据工程师的角色
在详细介绍之前，我们首先了解数据工程师的日常生活需要什么。
数据工程的核心是设计和维护有效处理数据的系统。这些系统 萨尔瓦多电话数据 必须大规模运行、快速处理数据并确保准确性。数据工程师的工作日是这样度过的：
设计数据管道
数据工程师创建将数据从源（例如数据库、API 或日志）移动到中央存储系统（例如数据仓库或数据湖）的工作流程。这个过程称为ETL（提取、转换、加载），包括：
从多个来源提取原始数据。
清理它、转换它并格式化它以使其可用。
将其上传到可以访问以进行分析的存储系统。
在我看来，设计过程是作为数据工程师最有趣的部分之一。
优化数据存储
数据工程师确保数据安全高效地存储。他们根据数据的类型和大小选择正确的数据库或存储解决方案：
用于结构化数据（例如客户订单）的关系数据库。
用于非结构化或半结构化数据（例如社交媒体帖子）的 NoSQL 数据库。
Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等云解决方案可实现可扩展性和盈利能力。
保护数据质量
准确的分析需要高质量的数据。这就是数据工程师应用控制措施来监控数据整个生命周期的完整性、一致性和准确性的原因。这包括
- Board index
- All times are UTC
- Delete cookies
- Contact us