如何快速成为大数据工程师?

环球青藤 2020/09/07 09:29

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解,而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案,例如Cassandra或BigTable也须熟悉,因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。另外,数据存储和数据检索经验同样重要,因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase,Hive,MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案,编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它语言,这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学,但对数据处理技术的理解会加分,比如一些统计分析知识和基础数据建模。

机器学习已经成为标准数据科学,该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处,就是让你在这个领域极具市场价值,因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后,我们想要成为一名大数据工程师,还需要对Unix,Linux和Solaris系统有比较深入的了解,许多数学工具基于这些操作系统,因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

关于如何快速成为大数据工程师,青藤小编就和您分享到这里了,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据工程师、数据分析师的职业前景及就业内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

免费直播

    精选课程 更多

    注册电脑版

    版权所有 2003-2020 广州环球青藤科技发展有限公司