成為數據工程師需要具備哪些技能?數據工程工作存在于各個行業，在銀行業、醫療保健業、大型科技企業、初創企業和其他行業找到工作機會。許多職位描述要求數據工程師、擁有數學或工程學位，但如果有合適的經驗學位往往沒那么重要。

那么如何獲得數據開發相關崗位的工作經驗?如果是應屆畢業生爭取獲得一個數據工程師的實習機會。門檻最低雇主們愿意找一個沒有工作經驗的人;另一種是側面獲得該職位，即使你沒有計算機科學或數學背景，仍然可以通過獲得分析師或項目經理的職位進入數據工程領域，開始著手越來越多的數據工程領域的工作。不僅需要做自己份內的工作，也要做一些額外的數據工程工作，試著爭取與數據工程師非常接近的職位，如數據分析師。

數據工程師應具備哪些技能?高水平的數據工程師將數據從A點傳輸到B點，并將其重新構建為分析師和數據科學家可以輕松使用的格式。從技能的角度來看，數據工程師需要ETLs(提取、轉換、加載)、自動化(通常使用Python或其他編程語言)、數據建模或者數據倉庫、SQL和NoSQL數據操作以及數據可視化等專業技能。ETLs和數據倉庫是一種新技能，在獲得學士學位后，會在碩士或證書課程中得到更多的涉獵。

數據工程師應該能夠熟練的使用各種工具，從編程語言到拖放工具，從云數據倉庫到數據可視化程序。可供數據工程師使用的工具比一個人一生可能掌握的工具要多得多。如數據工程工具包括SSIS、Azuredata Factory、Tableau、Informatica、Matillion、Fivetran、Snowflake、Redshift和Databricks等。大數據工程師的技術要求如下：

1、掌握至少一種數據庫開發技術：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運用SQL實現海量數據ETL加工處理;

2、熟悉Linux系統常規shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統操作;

3、有從事分布式數據存儲與計算平臺應用開發經驗，熟悉Hadoop生態相關技術并有相關實踐經驗著優先，重點考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase;

4、熟練掌握一門或多門編程語言，并有大型項目建設經驗者優先，重點考察Java、Python、Perl;

5、熟悉數據倉庫領域知識和技能者優先，包括但不局限于：元數據管理、數據開發測試工具與方法、數據質量、主數據管理;

6、掌握實時流計算技術，有storm開發經驗者優先。

數據工程師的目標著眼于全局和開發。數據工程師建立自動化系統和模型數據結構以使數據得到有效處理。數據工程師的目標是創建及開發表和數據管道，以支持分析儀表板和其他數據客戶(如數據科學家、分析師和其他工程師)。與大多數工程師很相似，有很多設計、假設、限制和開發，能夠創建某種最終的強健系統。這個系統可能是一個數據倉庫和ETL或者流式管道。

大數據學習潮流已成必然，“超高薪、高大上、前景光明”成為大數據行業的代名詞。隨著數據開發工程師成為炙手可熱的職位，與之相關各項條件水漲船高：錄取標準、人才需求、以及，薪資待遇，因此想要學習大數據掌握相關技能才是自身最大的核心競爭力。