数据工程师职业生涯指南
数据工程的核心在于构建系统，这些系统负责收集、存储、分析并最终呈现有价值的数据。 无论数据的形式如何，其应用场景已渗透到各行各业，无处不在。
数据工程师是这些行业不可或缺的关键人物。 如果缺乏对可用数据的理解，各个组织和分析师将寸步难行，迷失方向。
那么，如何才能成为一名数据工程师呢？ 这是一个有前景的职业选择吗？ 它的未来发展潜力如何？
本文将解答您关于数据工程职业生涯的所有疑问，并为您提供一些入门课程的建议，助您开启数据工程师的职业旅程。
如何成为一名数据工程师？
成为数据工程师需要掌握多种技能，这些技能往往需要在实践中积累并辅以相应的认证。 为了在竞争中脱颖而出，您需要熟练掌握 Java、R、Scala、Python、SQL 和 NoSQL 等编程语言。
此外，您还需要深入了解数据库、数据存储、自动化/脚本、机器学习、数据安全、大数据和云计算等领域。 尽管不同职位对技能的要求可能有所不同，但总的来说，数据工程师需要具备广泛的知识体系。
因此，您可能无法一步到位成为数据工程师。 通常，您需要从软件工程师或分析师等职位开始，逐步积累经验，最终晋升到数据工程岗位。
数据工程是一项有前景的职业吗？
在当今时代，数据已成为最宝贵的资产，其价值甚至超过了石油等自然资源。
各个公司都在投入巨额资金，用于建立收集、处理和存储数据的各种方法。 这不仅仅关乎您的个人信息，更关乎世界上的方方面面。
而且，数据的增长速度非常惊人。
随着数据价值和数量的不断增长，对数据工程师的需求也随之增加。
根据 LinkedIn 在 2021 年发布的一份报告，数据工程是发展最快的顶级职业之一。 预计它也将成为未来最热门的行业之一。
从发展潜力来看，只要数据存在，就需要构建系统来处理并使其有用。 因此，就职业选择而言，数据工程绝对是一个令人瞩目的领域。
如何将数据工程作为职业道路？
数据工程可能是一条充满挑战的职业道路。 那么，您应该从哪里开始呢？ 您需要学习哪些具体的技能呢？
值得注意的是，大多数数据工程师都是在工作中不断学习的，甚至有些人并未意识到这一点。 您可以从数据科学家或分析师的职位开始，通过磨练技能，逐步向数据工程师转型。
以下是一些关键要点，这些要点对于您作为数据工程师的职业发展至关重要：
- 编程技能是必备的：对于初学者来说，您需要掌握 Python 和 R 的基础知识。这两种语言是该领域最重要的工具。当然，您也可以探索其他语言，但绝对不能忽视这两种语言。
- 数据库知识：鉴于您将处理原始数据，您需要了解 SQL，掌握如何优化 SQL 查询，并能够管理数据库系统（包括关系数据库管理系统，简称 RDBMS）。掌握基础知识将为您打下良好的基础，但您还需要具备管理企业级复杂数据库系统的能力。
- 数据仓库：虽然数据仓库方面的知识通常是在工作中积累的，但您需要能够协助数据工程师管理非结构化数据，并对其进行评估以支持业务决策。
- 操作系统知识：您应该熟悉基于 UNIX 的系统、Linux 系统、Solaris 系统和 Windows 系统。
- 机器学习：至少，您应该掌握用于数据建模和分析的机器学习基础知识。
- 大数据工具：考虑到您将处理大量数据，最好了解一些大数据工具的应用场景，例如 Apache Hadoop。
请注意，以上并非所有职位的确切先决条件。 我们列出这些要点只是为了让您提前了解情况，并为成为数据工程师打下坚实的基础。
随着您在职业道路上的不断前进，您可能需要学习更多其他工具或编程语言。
除了以上信息，这里还有一些课程建议，可以帮助您轻松了解成为数据工程师所需具备的条件：
数据工程基础实践（Udemy）
Udemy 为几乎所有领域都提供了宝贵的学习资源，数据工程也不例外。“Data Engineering Essentials” 是一门备受好评的付费课程，它可以帮助您深入了解如何使用 SQL、Python 和 Spark 等关键语言。
这门课程还注重实践操作，包含多个动手任务和练习。
通过本课程，您可以设置开发环境，学习如何使用 Google Cloud Platform 构建数据工程应用程序。 您将学习许多实践的要点和相关技能。
如果您不喜欢一直阅读，而更喜欢专注于实践操作，那么这门课程非常适合您。
面向所有人的数据工程基础知识 (edX)
如果您想了解与数据工程相关的基本概念和所有内容，那么本课程将是您的理想选择。 “面向所有人的数据工程基础知识” 涵盖了必要的基本概念，适合初学者入门。 这门课程不包含任何动手练习或深入的讲解，但它专注于基础知识。
该课程由 IBM 通过 edX 平台提供，edX 是一个拥有可靠认证和优质课程的知名在线平台。 如果您需要证书，这门课程是免费的，还包含可选的高级课程。
如果您想提前了解数据工程的基础知识，不妨尝试一下这门课程。 通过学习这门课程，您应该对该领域的深度有很好的了解，并判断自己是否对这个领域感兴趣。
数据工程师纳米学位（Udacity）
Udacity 的纳米学位课程可以让您对某个主题有更深入的了解。 与一些基础课程相比，您需要具备一定的知识才能攻读纳米学位。
通过“成为数据工程师”纳米学位，您应该能够从入门级数据工程师职位晋升为更优秀的、具备生产就绪技术的候选人。 该计划还会回顾一些基本概念，但您需要查看课程的先决条件。
请注意，纳米学位课程的费用明显高于其他任何单个课程。 因此，您可能需要在购买之前了解它的可信度，并考虑自己是否需要它。
面向所有人的数据工程（Datacamp）
“面向所有人的数据工程” 是一门不涉及任何编码的免费课程。 它为您提供有关数据工程的基础知识以及数据工程师所负责的工作类型的信息。
在掌握数据工程领域所需的技能后，您将了解您应该履行的职责。
Datacamp 的课程提供了一种令人兴奋的学习方式，您在完成章节后可以获得积分/XP。 您还可以选择包含动手编码课程的付费课程，并可以访问各种项目来扩展您的技能。
具有 SQL 专业化的现代大数据分析 (Coursera)
Cloudera 在 Coursera 上提供大数据分析课程。 您可以免费审核课程内容。 但是，如果您想获得认证、测验和访问所有资源，则需要订阅 Coursera，或者您可以申请经济资助。
如果您希望专注于数据工程领域的特定工作，这应该是一个不错的起点。 您不需要任何先前的经验即可参加本课程。
学习完本课程后，您应该能够很好地掌握大数据和 SQL，用于数据分析。 即使您已经有一些经验，本课程也应该能够提高您使用 SQL 处理大规模数据的必要技能。
数据工程基础专业化（Coursera）
Coursera 上的另一门优秀课程专注于让您深入了解基础知识，同时帮助您获得编码和关系数据库的实践经验。
如果您对可用于完善数据工程基础知识的免费课程不满意，IBM 的数据工程基础专业化课程应该非常适合您。
它还提供动手练习，这些练习不会让人感到不知所措，但非常实用。
数据工程导论
无论您是初次接触数据工程还是在复习基础知识，“数据工程导论”课程都是一个不错的起点。
一旦掌握了基础知识，您就不需要他人帮助，就能够自己找到学习高级知识所需的资源。 因此，您将在此列表中找到各种入门课程。
成为数据工程师（领英）
您可以在 LinkedIn 学习门户中找到学习路径。 它是一系列课程的集合，旨在帮助您学习数据工程概念。 通过“成为数据工程师”学习路径，您可以了解基础知识、NoSQL 概述、大数据、实时应用程序、SQL 技巧等。
您可以选择 LinkedIn 1 个月的高级试用版来访问资源并从中学习。 如果您已经用完试用版，则需要订阅 LinkedIn 高级版才能访问这些课程。
LinkedIn Learning 提供适合初学者和专业人士的高质量资源。 这也是一种快速将您的认证/技能添加到您的 LinkedIn 个人资料的便捷方式。
学习新概念以提升您的职业生涯
有了众多在线课程和学习平台，学习新概念变得比以往任何时候都更容易，无需花费太多精力。 虽然每门课程都提供不同的内容，但它们都应该能够帮助您开启成为数据工程师的旅程。
您可以从免费课程开始，然后再转向付费选项，以提高您的技能并探索有关该主题的更多信息。 提供动手实践练习的课程应该能够帮助您为将在工作岗位中承担的工作做好准备。
数据工程是一个不断发展且充满机遇的行业。 您可能想尽快开始探索它。
以下是一些最优秀的数据分析课程。