随着公司希望从数据中获取更多信息，数据工程师的需求量如此之大也就不足为奇了。
在当今快节奏的数字化环境和人工智能的快速崛起中，数据已成为许多企业的命脉。
随着公司依靠数据的力量来推动决策，对熟练数据工程师的需求猛增——以至于它被列入了领英 2023 年新兴职业名单 。
因此，无论您是经验丰富的数据工程师还是渴望进入该领域，以下是 2023 年最需要的数据工程技能：
11 项最重要的数据工程技能
1.数据基础设施
扎实的数据基础设施知识是每个数据工程师岗位的基础。了解数据存储系统、数据湖和数据库对于任何数据工程师创建高效且可扩展的数据解决方案都至关重要。 招聘人员和招聘经理非常看重能够使用 Hadoop 、 Apache Spark 和 Amazon S3 等技术搭建和维护数据基础设施的专业知识。
2.云计算
由于大多数企业已将其业务迁移到云端，因此熟练掌握云计算已成为一项不可或缺的数据工程技能。
该行业的主要参与者是 AWS 、 Azure 和 Google Cloud ，因为它们为数据存储和处理提供了可扩展、安全且（某种程度上！）具有成本效益的解决方案。
3.大数据处理
处理海量数据集需要大数据处理技术的专业知识。
Apache Hadoop 、 Apache Spark 和 Apache Flink 是数据工程师高效处理、清理和转换大量信息的必备工具 。
4.数据仓库
数据仓库是数据工程的一个关键方面——以至于它本身就可以成为一项工作。
如果您是新手，它涉及结构化数据存储库的设计和管理。
精通 Amazon Redshift 、 Google BigQuery 和 Snowflake 等数据仓库工具的数据工程师对于构建有助于无缝数据分析和报告的数据仓库具有不可估量的价值。
5. ETL（提取、转换、加载）
数据工程师的任务是开发 ETL 管道，以便有效地从各种来源提取数据，将其转换为合适的格式，然后将其加载到目标数据库或数据仓库中。
主要工具通常是 Apache NiFi 和 Talend ， 以及数据集成方面的实践经验，这对雇主来说非常有吸引力。
6.数据建模
数据建模是一项基本技能，它允许数据工程师设计数据库或数据仓库的结构和关系。
市面上有很多数据建模工具可以帮到你，包括 ER/Studio 、 erwin Data Modeler 和 DbSchema 。
7.数据治理
虽然这并不是一项需要学习的技术，但我们认为数据治理值得一提。
随着数据隐私和合规性法规的不断发展，数据治理已成为数据工程的一个重要方面。数据工程师必须精通数据治理框架的实施，确保数据的安全性、完整性以及对相关法律的合规性。
8.机器学习
虽然这不是数据工程师的主要职责，但熟悉机器学习概念和 TensorFlow 和 scikit-learn 等框架肯定会让你脱颖而出。
能够将机器学习流程集成到数据处理工作流的数据工程师因其构建高级数据驱动应用程序的能力而备受追捧。根据我们的经验，正因如此，他们的薪水才能更高……只是说说而已👀 。
9.编程语言（Python、Java、Scala）
您的主要选择是：
- Python
- Java
- Scala
如果您难以抉择，我们推荐 Python。它拥有丰富的库和易用性，因此仍然是数据工程任务的首选。
如果您有兴趣了解有关编程语言流行度的更多信息，以下是我们 2023 年最流行的编程语言 。
10.创建和维护 API
传统上，创建和维护 API 通常更多地由软件工程师负责。然而，我们看到越来越多的招聘经理正在寻找具备相关经验/知识的数据工程师。
通过掌握 API 开发，数据工程师可以简化与其他团队或外部合作伙伴集成数据管道和服务的流程。这意味着您可以为数据科学家/分析师创建自助数据访问，从而减少对手动数据请求的依赖（我们都知道，这是一个巨大的优势！）。
虽然这不是一项“必须具备”的技能，但绝对是你应该关注的事情。
11.实时流处理
最后，我们有实时流处理。
随着对实时数据洞察的需求不断增加，我们看到对流处理技术经验的需求大幅增加。
Apache Kafka 和 Apache Flink 是流行的实时数据处理和分析工具，使企业能够对不断变化的数据模式做出快速反应。
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