什么是数据工程师？
数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获取的。
数据工程师职责：
数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
在比较大的组织中，数据工程师需要关注不同的方面：比如使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。不管侧重于什么，一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题，而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。
数据工程师往往更加注重建设和优化。
数据工程师技能要求：
1. 数据处理和转换：熟悉使用SQL进行数据提取、转换和加载（ETL）操作，能够编写高效的SQL查询和存储过程。掌握数据清洗、数据转换和数据整合的技术。
2. 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够使用编程语言进行数据处理、数据分析和数据建模。
3. 大数据技术：了解大数据处理框架，如Hadoop和Spark，能够使用它们进行分布式数据处理和分析。
4. 数据库管理：熟悉关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis），能够进行数据库设计、优化和管理。
5. 数据仓库和数据湖：了解数据仓库和数据湖的概念，能够设计和维护数据仓库和数据湖的架构。
6. 数据可视化：熟悉数据可视化工具，如Tableau、Power BI或matplotlib，能够将数据转化为易于理解和分析的可视化图表。
7. 数据安全和隐私：了解数据安全和隐私保护的基本原则和法规，能够设计和实施数据安全和隐私保护措施。
8. 云计算平台：熟悉云计算平台，如AWS、Azure或Google Cloud，能够在云环境中进行数据处理和分析。
9. 数据架构设计：具备良好的数据架构设计能力，能够设计和优化数据流程和数据模型。
10. 沟通和团队合作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与数据科学家、业务团队和其他技术团队紧密合作，理解业务需求并提供有效的数据解决方案。
下面的任务的示例是数据工程师通常的工作：
为数据消费开发API；
在现存的数据管道中整合数据集；
在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型；
持续不断的监控和测试系统保证性能优化。
数据工程师主要工作在后端。持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取。他们一般利用不同的工具来保证数据被正确的处理了，并且当用户要使用数据的时候保证数据是可用的。一个好的的数据工程师会为组织节省很多的时间和精力。
