大數據解決方案可以幫助您踏進大數據工程領域，雖然它們有分發(fā)或授予認證，但只是提供證書或文憑。雖然一般學習夠了，但它們不能被認視為實際認證或實踐的替代品。那么，數據工程師需要具備哪些技能?

數據工程師的關鍵技能

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

數據工程師需要熟悉數據庫管理系統(tǒng)，深入了解SQL至關重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對于數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

對基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發(fā)能力是一個重要的優(yōu)點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會，比如一些統(tǒng)計分析知識和基礎數據建模。

機器學習已經成為標準數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統(tǒng)

較后，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統(tǒng)有深入了解，許多數學工具基于這些操作系統(tǒng)，因為它們有Windows和Mac系統(tǒng)功能沒有的訪問權限和特殊硬件需求。

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