用于数据工程的 Python。
用于数据工程的 Python。
数据工程师应该具有生产级软件工程的经验。近年来，数据工程师进行的软件开发项目类型发生了巨大变化。
在更抽象的环境中，软件工程中的框架提供了竞争优势，而能够洞察软件代码深层架构方面的数据工程师可以在出现特定技术要求时为其公司提供竞争优势。简而言之，无法编写生产级代码的数据工程师将受到严重阻碍，而且这种情况不太可能很快改变。除了许多其他职责外，数据工程师仍然是软件开发人员。
数据工程师应该知道哪些语言？
SQL、Python、JVM 语言（通常是 Java 或 Scala）和 Bash 是主要的数据工程语言。
数据工程师可能还需要学习辅助编程语言，例如 R、JavaScript、Go、Rust、C/C++、C#、Julia 等。
当这些语言在整个组织中广泛使用或使用特定领域的数据工具时，非常需要使用这些语言进行开发。
例如，JavaScript 已被证明是一种流行的云数据仓库中用户定义函数的语言，但 C# 和 PowerShell 在利用 Azure 和 Microsoft 生态系统以及 AWS（亚马逊网络服务）的企业中至关重要。日益突出。
但我们将专注于python……
许多数据工程师工具是用 Python 编写的，或者具有 Python API。
它被称为“所有事物中第二好的语言”。 Python 为 Pandas、Numpy、Airflow、SKLearn、Tensorflow、Pytorch、PySpark 等主要数据工具提供支持。
Python 作为底层组件之间的连接器，被广泛用作与框架交互的一流 API 语言。
为什么是 Python……？？
Python 是当今最流行的编程语言，在广泛的领域拥有众多应用。由于其效率和动态特性，它非常适合部署、分析和维护。
用于数据工程的 Python 是该领域创建数据管道、建立统计模型并彻底分析它们所需的必要能力之一。
必须考虑数据建模、存储、安全和编码。这些组织还必须能够有效地访问和处理数据。因此，需要了解 Python 等基本编程语言。
让我们看看公司如何使用 Python 进行数据工程：
数据采集
从 API 或通过网络爬虫获取数据涉及到 Python 的使用。
数据处理
像 Pandas 这样的 Python 库可以处理微小的数据集。此外，用于数据工程的 Python 包括一个 pySpark 接口，用于使用 Spark 集群操作大型数据集。
数据建模
Python 用于使用 Tensorflow/Keras、Scikit-learn、Pytorch 等框架运行机器学习。因此，用于数据工程的 Python 成为一种通用语言，可以在不同团队之间进行有效沟通。
数据呈现
有几种数据表面选项，例如将数据提供到仪表板或传统报告中，或者只是将数据作为服务打开。用于数据工程的 Python 是使用 Flask 和 Django 等框架创建 API 以显示数据或模型所必需的。
全面的…
用于数据工程的 Python 是一个关键主题，在任何组织中都是必不可少的。因此，只要有数据需要处理，数据工程师的需求就会很大。
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