2023 年您必须具备的顶级数据工程师技能
数据科学是一个广义的术语,包含数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、深度学习和许多其他相关领域。不可否认,就职业可能性和薪水而言,数据科学是增长最快的领域之一。数据科学是一个学习曲线陡峭的领域,也就是说,你可以在很短的时间内学到很多东西。数据工程师必须精通各种计算机语言和统计计算,并具备良好的人际关系和沟通技巧。
数据工程师可以有效地向非专业受众表达和传达复杂的统计见解,并通过将坚实的教育基础与正确的技术和人际交往能力相结合,向适当的利益相关者提出可行的建议。
在本文中,我们将介绍成为数据工程师所需的基本技能。在我们了解顶级数据工程师技能之前,让我们首先了解数据工程师到底是谁以及他们的工作职责是什么。
谁是数据工程师?
数据工程师负责编译和分析庞大的结构化和非结构化数据集。该专业使用数学,统计学和计算机科学技能来破译大量数据,然后应用这些信息为组织当前面临的问题开发商业解决方案。
为了生成详细的数据报告分析并提出所面临问题的最佳解决方案,数据工程师利用从技术到行业趋势的所有内容收集、处理、建模和评估数据。他们还确保数据已经过充分清理和确认,并且在所考虑的问题陈述方面是正确的和完整的。数据工程师是分析专业人员,他们利用他们的技术和社会科学知识来识别模式和处理数据。他们通过结合行业知识、背景洞察力和对既定假设的怀疑来确定企业困难的解决方案。数据工程师的工作需要破译来自智能设备、社交媒体源和电子邮件等来源的非结构化数据,这些数据不适合数据库。从数据清理到数据处理和存储,经验丰富的数据工程师负责定义公司的最佳实践。他们与其他部门(如营销、客户成功和运营)进行跨职能协作。在当今的数据和技术驱动的经济中,他们的需求量很大,从他们的工资和就业增长可以看出。
顶级数据工程师技能
1. 数据科学基础:
- 深度学习和机器学习有什么区别?
- 数据科学、业务分析和数据工程以及它们之间的差异。
- 常用的术语和工具
- 监督学习和无监督学习有什么区别?
- 分类与回归问题
2. 对统计学和概率等数学概念有深入的了解:
在学习写句子时,您必须熟悉语法才能构建正确的句子。同样,在创建高质量模型之前,您需要了解统计信息。机器学习从统计开始并不断发展。甚至线性回归的概念也是一个已经存在了很长时间的统计分析概念。
根据维基百科,统计学被定义为对数据的收集、分析、解释、呈现和组织的研究。因此,数据工程师在其专业中需要统计知识也就不足为奇了。有必要了解描述性统计的概念,例如平均值、中位数、众数、方差和标准差。然后是概率分布、样本和总体、CLT、偏度和峰度,以及推论统计,例如假设检验和置信区间。
3. 编程语言知识:
数据工程师必须精通高级统计建模工具,对编程有深刻的理解和知识,此外还要有坚实的数学和统计学基础。有多种编程语言是数据工程师角色的首选。其中一些如下:
Python:Python可以处理从数据挖掘到网站开发再到用单一语言运行嵌入式系统的所有事情。Pandas 是一个 Python 数据分析包,可以执行从 Excel 电子表格导入数据到使用直方图和箱形图绘制数据的所有操作。使用此库,数据处理、读取、聚合和可视化都变得简单。
R 编程:R 是一个软件包,包括用于数据操作、计算和图形显示的功能。与Python相比,R在学术环境中的应用更为广泛。机器学习算法可以快速轻松地实现,该软件包括许多统计和图形方法,包括线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类和聚类。
4、数据提取、转换、加载经验:
假设我们有几个数据源,如MySQL,MongoDB,Google Analytics等(不同数据库的示例可用)。必须从此类源中提取数据,然后对其进行转换,以便可以以合适的格式或结构存储数据以进行查询和分析。最后,您必须将数据加载到数据仓库(一种旨在启用和支持商业智能活动,尤其是分析)的数据管理系统)中,该仓库将用于分析数据。对于具有ETL(提取,转换和加载)背景的人来说,数据科学可能是一个合适的职业选择。
5. 数据整理和数据探索知识:
数据整理是清理和统一混乱和复杂数据收集以便于访问和分析的过程。以打包行李的行为为例。如果你把整个衣柜都塞进包里会怎样?你会节省几分钟,但这不是最有效的方法,你的衣服也会被毁掉。相反,花几分钟熨烫和堆叠你的衣服。它将大大提高效率,并且您的衣服将持续更长时间。
数据分析过程的初始阶段是探索性数据分析 (EDA)。在这里,您将了解如何理解您拥有的数据,以及您想问的问题以及如何表达它们,以及如何最好地修改数据源以获得当前正在考虑的问题的答案。这是通过查看模式、趋势、异常值、意外结果等来完成的。另一方面,数据操纵和争吵可能需要很长时间,但最终可以帮助您做出更好的数据驱动判断。缺失值插补、异常值处理、更正数据类型、缩放和转换是使用的一些常见数据操作和整理技术。
因此,数据工程师必须熟悉数据整理和数据探索的概念并充满信心。
6. 数据可视化知识:
数据分析最重要的方面之一是数据可视化。以既易于理解又赏心悦目的方式传达信息一直至关重要。为了更有效地与最终用户建立联系,数据工程师必须掌握的技能之一是数据可视化。有一些可用的程序,包括Tableau,Power BI,Qlik Sense和许多其他程序,具有用户友好的界面。
数据可视化与其说是预先编程的过程,不如说是一门艺术。这里没有“一刀切”的解决方案。数据可视化专家了解如何使用图形来传达消息。首先,您必须熟悉基本绘图(如直方图、条形图和饼图),然后再转到更高级的图表(如瀑布图、温度计图等)。在探索性数据分析阶段,这些图表非常有用。彩色图形使单变量和双变量研究更易于理解。
7. 全面的机器学习知识:
机器学习是任何数据工程师的必备能力。预测模型是使用机器学习创建的。例如,如果您想根据上个月的数据预测下个月将有多少客户,则需要采用机器学习技术。您可以从简单的线性和逻辑回归模型开始,然后再进行到复杂的集成模型,例如随机森林、XGBoost、CatBoost 等。了解这些算法的代码很有用,但了解它们是如何运作的更为重要。这将有助于超参数调整,并最终创建错误率低的模型。
8. 对大数据处理框架的扎实了解:
要训练机器学习/深度学习模型,需要大量数据。由于缺乏数据和计算机能力,以前不可能创建精确的机器学习/深度学习模型。如今,大量数据以高速率生成。由于此数据可以是有组织的或非结构化的,因此典型的数据处理方法无法处理它。大数据是指如此庞大的数据集。因此,需要Hadoop,Spark等框架来处理大数据。如今,大多数企业都使用大数据分析来发现隐藏的业务见解。因此,这是数据工程师的必要技能。
软件工程原理知识:
要构建在生产过程中不会引起问题的高质量代码,您需要了解软件工程主题的基础知识,包括软件开发项目的基本生命周期、数据类型、编译器、时空复杂性等。从长远来看,编写高效干净的代码将使您受益,并使您更容易与队友协作。同样,您不必成为软件工程师,但了解基础知识会有所帮助。
因此,对于数据工程师来说,全面了解软件工程原理是必须的。
9. 全面的模型部署知识:
机器学习生命周期中最被低估的阶段是模型部署。让我们看一个例子。一家保险公司发起了一项数据科学计划,该计划分析事故中的车辆照片以确定损坏程度。经过几个月的努力,他们已经准备好了模型,利益相关者对其性能感到满意,但接下来会发生什么?
请记住,此方案中的最终用户是保险代理,并且此模型将由多个不是数据工程师的人同时使用。此时需要彻底的模型部署过程。机器学习工程师通常负责这项活动,但这取决于您工作的公司。即使这不是组织的工作要求,了解模型部署的基础知识以及为什么有必要也至关重要。
10. 良好的解决问题的能力,对数据结构和算法有透彻的了解:
数据工程师必须具备良好的解决问题的能力,他们必须能够快速分析训练模型中的任何错误并快速修复它们。他们必须能够为一个问题提出多种解决方案。他们还必须精通高级数据结构和算法,因为它们通常有助于设计训练模型。
11. 良好的沟通能力:
除非数据纵,否则数据无法说话,因此优秀的数据工程师必须能够有效地进行沟通。沟通可能会对项目的结果产生重大影响,无论是向您的团队传达您希望采取哪些行动才能使用数据从 A 点到 B 点,还是向公司领导层展示演示文稿。在大多数数据工程师职业中,需要出色的沟通技巧。作为数据工程师,您需要掌握业务需求或手头的问题,并探索利益相关者以获取更多数据并传达关键数据见解。
12. 对陡峭学习曲线的好奇心和渴望:
数据科学技术和框架发展如此之快,与其追求完美,不如专注于培养耐心和自律。以自己能够自学新技能并迅速掌握各类新概念。数据工程师最重要的软技能之一是不断提出问题的能力。
结论
在未来十年中成为一名数据工程师是令人兴奋的。这个领域有很多机会,这是一个非常有前途的职业。在本文中,我们讨论了成为数据工程师所需的顶级技能。