由解決方案架構師和數據工程師Mohammed M Jubapu撰寫

數據工程是當今市場上最受歡迎的工作之一。數據無處不在，被認為是新時代的石油。企業從不同的來源產生大量的數據，數據工程師的任務就是組織數據信息的收集、處理和存儲。然而，要成為一名數據工程師，你需要具備一些優秀的技能，如數據庫、大數據、ETL和數據倉庫、云計算以及編程語言。但問題來了，你是想擁有所有這些技能，還是體驗過使用所有工具？這是最大的困境，特別是在有各種工具可以完成任務的技術中。

好吧，為了簡化這一點，讓我們喝一杯，直接進入數據工程就業市場的最新技能集觀察，這肯定會給你現有的職業生涯增添動力，或者幫助你開始你的數據工程之旅。

1-精通一種編程語言

是的，編程語言是數據工程的必備技能。大多數職位說明要求至少精通一種編程語言。這些語言是編寫ETL或數據管道框架所必需的。通用編程語言是掌握數據工程和管道所需的核心編程技能。其中，JavaandScalaare用于在Hadoop上編寫MapReduce作業；Pythonis是數據分析和管道的流行選擇，而Rubyy也是一個流行的應用程序粘合劑。

2-Python是列出最多的技能

蟒蛇！蟒蛇！蟒蛇！是的，大約70%的工作概要要求具備Python技能，其次是SQL、Java、Scala和其他編程技能，如R、.NET、Perl、Shell腳本等。

3-Apache Spark在數據處理層的頂部閃耀

數據處理是將數據收集和操作成可用的和所需的形式。Apache Spark在數據處理層中名列前茅，其次是AWS Lambda、Elasticsearch、MapReduce、Oozie、Pig、AWS EMR等。Apache Spark是一個強大的開放源碼框架，以非?？斓乃俣忍峁┙换ナ教幚?、實時流處理、批處理和內存處理、標準接口和易用性。

4-REST API經常用于數據收集

對于任何需要分析或處理的數據，首先需要將其收集或攝取到數據管道中。Rest API是用于此目的的常用工具，其次是Sqoop、Nifi、Azure Data Factory、Flume、Hue等。

5-數據緩沖在Apache Kafka中很常見

數據緩沖是數據工程框架中的一個關鍵部分，當數據從一個地方移動到另一個地方時，需要臨時存儲數據以滿足大量數據的需求。Apache Kafka是一個常用的分布式數據存儲，為實時獲取和處理流數據進行了優化。流數據是由數以千計的數據源連續生成的數據，這些數據源通常同時發送數據記錄。流媒體平臺需要處理這種不斷涌入的數據，并按順序和增量地處理這些數據。這一類的其他工具有Kinesis、Redis Cache、GCP pub/sub等。

6-存儲數據-SQL或NOSQL

數據需要存儲以進行處理、分析或可視化，以產生有價值的見解。數據存儲可以采用數據倉庫、Hadoop、數據庫（包括RDBMS和NoSQL)、數據集市等形式。SQL技能最多，其次是Hive、AWS Redshift、MongoDB、AWS S3、Cassandra、GCP BigQuery等。

7-使用Tableau或PowerBI進行數據可視化

數據可視化是以圖形、圖表或其他可視化格式表示數據或信息。它通信數據與圖像的關系。Tableau和PowerBI領先于SAP Business Objects、Qlik、SPSS、QuickSight、MicroStrategy等。

8-數據工程云平臺

有不同的云平臺或基于內部的平臺，可以利用它們來處理不同的數據工程工具集。列出的典型有Hadoop、谷歌云平臺、AWS、Azure和Apprenda。

嗯，一個人不可能是一個大師或經驗豐富的所有技能和工具，它絕對不是強制性的擁有所有這些技能。但通常要求在每個數據管道框架類別中至少擁有一個，如用于云平臺的GCP、用于開發的Python、用于處理的Apache Spark、用于數據收集的Rest API、用于數據緩沖的Apache Kafka、用于數據存儲的Hive和用于數據可視化的PowerBI。

學習，獲得技能，提升你的事業！祝你好運&快樂的數據工程！