数据工程终极指南

“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习文章的朋友们，也希望在阅读本文《数据工程终极指南》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新文章相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！

数据工程是设计和构建大规模收集、存储和分析数据的系统的实践。这是一个广泛的领域，几乎在每个行业都有应用。本文旨在提供有关如何成为一名数据工程师的分步指南。
大多数数据工程师都拥有计算机科学或相关领域的学士学位背景，教授云计算、编码技能和数据库设计等基础知识。
要成为一名数据工程师，首先应该专注于培养数据工程技能，例如；
编码。适用于数据工程的常见编程语言有 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala。熟练掌握这些语言对于这个角色至关重要
关系型和非关系型数据库。数据库是最常见的数据存储解决方案之一。
提取、转换和加载(ETL)系统。这是将数据从数据库和其他来源移动到单个存储库（如数据仓库）的过程。
大数据工具。数据工程师不仅仅处理常规数据。工具和技术不断发展，并且因公司而异，但一些流行的包括 Hadoop、MongoDB 和 Kafka。
第二步是获得认证。认证向雇主验证一个人的技能。常见的认证包括大数据工程师、Cloudera 认证专业数据工程师、IBM 认证数据工程师或 Google Cloud 认证专业数据工程师。
构建数据工程项目组合。作品集通常是招聘人员、招聘经理和潜在雇主在求职过程中的关键组成部分。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《数据工程终极指南》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。