以下是最佳数据工程师认证：概述

没有什么比数据更有价值——这是千真万确的。据世界经济论坛统计，2017年全球数据的价值超过3万亿美元，并且在过去五年中持续增长。

在这种情况下，数据工程师是构建和设计用于收集、存储和分析投标数据的系统的关键角色之一，而投标数据对各行各业都至关重要。

简而言之，数据工程是创建和维护用于收集、存储和分析大规模数据的系统的过程。众所周知，数据对于几乎所有行业都至关重要，无论规模大小。

全球各地的组织都拥有海量数据，他们需要合适的人员和技术来确保数据状态良好，以便数据科学家和分析师使用。

什么是数据工程师？

数据工程师是负责准备用于分析或操作的数据的IT专业人员。这些软件工程师主要负责构建连接来自不同来源信息的数据管道。他们负责合并、清洗和构建数据，以用于分析应用。他们使数据更易于访问，并改进其所在组织的大数据生态系统。

工程师处理的数据量取决于组织的规模。公司规模越大，分析架构就越复杂，工程师需要处理的数据量也就越大。

某些行业对数据的需求更为密集，例如医疗保健、零售和金融服务。另一方面，数据工程师与数据科学团队合作，增强数据透明度，并帮助企业做出更可靠的业务决策。

数据工程师的工作内容是什么？

数据工程师负责构建数据库及其架构的基础。他们评估各种需求，并应用合适的数据库技术来创建稳固的架构。然后，数据工程师开始实施过程，从零开始开发数据库。

数据工程师还会定期进行测试，以检测错误或性能问题。数据工程师负责维护数据库，并确保其平稳运行，不会出现任何中断。当数据库发生故障时，会影响相关的 IT 基础设施。

数据工程师的专业知识对于管理大规模处理系统至关重要，因为这类系统的性能和可扩展性问题需要持续维护。

数据工程师还可以通过创建数据集流程来协助数据科学团队进行数据挖掘、建模和生产。因此，他们在提高数据质量方面发挥着不可或缺的作用。

数据工程师的职责：

• 使用 SQOOP 将数据从关系数据库管理系统 (RDBMS) 导入到 HDFS，以确保数据可靠性。

• 使用 Python 脚本实现测试、分析、绘图和报告的自动化。

• 使用 Linux shell 脚本实现构建过程的自动化以及主机之间的文件传输。

• 开发 SAS 程序以自动化手动测试流程并提高审计效率。

• 使用 Teradata 数据库系统管理数据仓库操作和并行处理。

• 配置和管理 JobScope ERP 系统，用于按订单生产/按库存生产的设计和制造。

• 开发用于 SSAS 数据库文档和数据仓库数据字典的 SSRS 报表。

• 使用 Java 脚本、CSS 和 HTML 开发网页。

• 使用 Eclipse IDE 编写核心 Java 应用程序。

• 使用 Scala 中的 DataFrame API 将分布式数据转换为命名列。

• 使用 SQOOP 将数据导入和导出到 HDFS 和 RDBMS。

• 从数据仓库开发 SSAS 多维数据集。

• 定义 OOZIE 作业流。

• 使用 SQOOP 连接到数据库。

• 使用 Eclipse 作为 IDE 进行开发。

为什么你应该从事数据工程职业？

如果你正在寻找一份充实且充满挑战的职业，那么数据工程绝对值得考虑。作为一名数据工程师，你将在组织的成功中扮演重要角色，使数据对数据科学家、分析师和决策者而言更易于访问和使用。

要想在这个职业中取得成功，你需要运用你的编程和问题解决能力来创建能够处理海量数据的解决方案。

毫无疑问，数据正在成为全球每个组织的命脉。作为印度公民，您应该了解印度政府支持“数字印度”计划，以促进数字发展。

由于数据在许多行业中扮演着至关重要的角色，因此对能够理解、管理和分析数据的专业人才的需求可能会增加。

如何成为一名成功的数据工程师？

许多数据工程师拥有计算机科学、信息技术或应用数学背景。获得正规学位，例如大学或学院的学位，可以帮助您培养在这个快速变化的领域中处理复杂任务所需的数学和数据技能。

您还可以攻读研究生学位来提升职业发展并获得更高的收入。除了获得学位之外，您还可以考虑其他一些方法来实现您的目标。

在线学位课程：

要成为一名数据工程师，您可以先攻读在线学位。有很多在线学士学位课程可供选择，例如数学、计算机科学、物理或工程学。

除了学士学位课程外，您还可以攻读硕士学位课程，例如计算机科学或计算机工程。

技术技能：

编程： 您需要精通多种编程语言才能胜任此职位。一些常见的编程语言包括 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala。

关系型和非关系型数据库： 数据库是数据存储最常用的解决方案之一。您应该了解关系型数据库和非关系型数据库及其工作原理。

ETL（提取、转换和加载）系统： ETL 将数据从数据库和其他来源移动到单一存储库（例如数据仓库）。一些常见的 ETL 工具包括 Xplenty、Stitch、Alooma 和 Talend。

数据存储： 数据存储是另一项重要的技能。作为一名数据工程师，您应该记住，不同类型的数据需要以不同的方式存储。在为组织设计数据解决方案时，您需要了解何时使用数据湖，何时使用数据仓库。

**自动化和脚本编写：**自动化对于处理大数据至关重要，因为组织可以收集海量信息。作为数据工程师，您必须编写脚本来自动化重复性任务。

**数据分析和商业智能系统：**您将实现运营系统的数据流。

**机器学习：**如今，机器学习 (ML) 是一项热门技能。要成为一名数据工程师，您必须掌握这项技能，以便更好地理解基本概念，从而了解团队中数据科学家的需求。

**大数据工具：**数据工程师处理的不是常规数据，而是大数据。他们会使用 Hadoop、MongoDB 和 Kafka 等工具和技术。

**数据安全：**数据安全也是成为一名数据工程师的重要组成部分。在一些公司，可能设有专门的数据安全团队，但数据工程师也需要安全地管理和存储数据。

**向非技术受众展示研究成果：**作为一名数据工程师，您必须能够描述您正在设计或修复的内容，以及它将如何使组织受益。

**获得认证：**成为一名成功的数据工程师最有效的方法之一是获得相关的认证。下一节将介绍最佳的数据工程师认证。

最佳数据工程师认证有哪些？

如果您想在众多数据工程师中脱颖而出，您可以获得数据工程师认证。认证通常可以证明您拥有处理大数据所需的技能和知识。

为了帮助您选择最适合您职业目标的认证，我们整理了一份最热门的数据工程师认证列表：

Google 专业数据工程师

Google 专业数据工程师认证可以证明您具备创建、管理、保护和监控数据系统的能力。您必须通过一项包含单选题和多选题的两小时考试。

Google 专业数据工程师认证考试没有先决条件。不过，Google 建议您至少拥有三年行业经验，其中包括一年使用 Google Cloud Platform 解决方案的经验。您可以选择在线参加考试，也可以在考试中心参加英语或日语考试。

IBM 认证解决方案架构师 – Cloud Pak for Data v4.x

IBM 认证解决方案架构师 – Cloud Pak for Data v4.x 认证旨在证明您具备设计、规划和构建涉及数据和人工智能的混合云解决方案的能力。

您可以领导和指导解决方案的实施和运营，该解决方案可能包含数据治理、分析、数据科学、机器学习和人工智能。您必须通过一项包含六个部分和 63 道单选题的考试。

IBM 认证解决方案架构师 – 数据仓库 V1

IBM 认证解决方案架构师 – 数据仓库 V1 认证旨在证明您具备设计、规划和构建数据仓库解决方案的能力。

您必须具备数据治理、数据处理方法、数据存储和虚拟化、实时处理解决方案等方面的实际知识。

要获得 IBM 认证解决方案架构师 - 数据仓库 V1 专业级徽章，您需要通过包含七个部分和 62 道选择题的考试。

亚马逊网络服务 (AWS) 认证数据分析 - 专业级

AWS 认证数据分析 - 专业级认证旨在证明您在 AWS 数据湖和分析服务方面的技术技能和经验。

该认证测试您识别 AWS 数据分析服务并理解它们如何协同工作的能力。此外，该认证还测试您了解 AWS 数据分析服务如何融入数据收集、存储、处理和可视化生命周期的能力。

AWS 认证数据分析 - 专业级认证以前称为 AWS 认证大数据 - 专业级认证，自您通过考试之日起有效期为三年。

Cloudera 数据平台通用认证

Cloudera 已用全新的 Cloudera 数据平台 (CDP) 通用认证取代了之前的 CCP 和 CCA 认证，该认证旨在测试您对该平台的熟练程度。

新考试涵盖了不同角色（例如管理员、开发人员、数据分析师、数据工程师、数据科学家和系统架构师）的平台通用知识。

Cloudera 数据平台通用认证考试包含 60 道题，考试时间为 90 分钟。其他专业认证包括 CDP 管理员 - 私有云、CDP 数据开发人员、CDP 数据分析师和 CDP 管理员 - 公有云。

美国数据科学委员会 (DASCA) 大数据工程师助理认证

DASCA 大数据工程师助理认证是最受欢迎的认证之一。该认证验证您对 Hadoop 和 Spark 等热门大数据平台以及各种专有和开源开发工具（例如 HBase、Hive、Pig 和 HiveQL）的掌握程度。

要获得此认证，您必须通过包含 75 道题的在线考试。根据您的教育背景和工作经验，有三种方式可以获得考试资格。

美国数据科学委员会 (DASCA) 高级大数据工程师认证

DASCA 的另一项顶级认证是 DASCA 高级大数据工程师认证。

美国数据科学委员会 (DASCA) 高级大数据工程师认证专为希望提升技能的资深专业人士而设计。

要获得此认证，考生必须通过包含 85 道题的考试。根据您的教育背景和工作经验，有四种方式可以获得考试资格。

SAS 认证数据集成开发人员认证

SAS 认证数据集成开发人员认证项目旨在验证您在 SAS 9 环境下的数据集成开发技能。

SAS 认证数据集成开发人员认证项目涵盖如何定义 SAS 商业分析平台的架构、创建源数据和目标数据的元数据、进行数据转换等内容。此认证项目要求您通过 SAS 和 Pearson Vue 的认证考试。

数据工程师的职业发展路径是什么？

数据工程师（入门级）：

要成为一名数据工程师，您需要拥有计算机科学或相关领域的学士学位，并具备一些编程语言、数据库和大数据技术方面的基本技能。数据工程师在高级数据工程师的指导下，负责一些简单的数据工程项目。

初级数据工程师：

随着您在数据工程领域积累更多经验和知识，您将晋升为初级数据工程师。您将精通一种或多种编程语言、数据库和大数据技术。作为初级数据工程师，您将参与更具挑战性的项目，并在设计和实施数据解决方案方面拥有更大的自主权。

高级数据工程师：

经过几年的数据工程师工作经验，您将晋升为高级数据工程师。您将精通多种编程语言、数据库和大数据技术。在这个职位上，您将领导项目和数据工程师团队，并创建复杂的数据解决方案。

首席数据工程师

如果您展现出卓越的领导能力和丰富的数据工程经验，即可成为首席数据工程师。作为首席数据工程师，您将领导一个工程师团队，负责设计和实施全公司的数据解决方案。

数据架构师

数据架构师专注于设计和创建支持公司业务目标的数据架构。数据架构师与业务利益相关者和工程师紧密合作，确保数据解决方案具有可扩展性、可靠性和安全性。

数据基础设施经理

数据基础设施经理负责管理公司的数据基础设施，包括数据库、数据仓库和大数据技术。他们管理数据工程团队，并与其他 IT 部门协作，确保数据解决方案与其他系统集成。

首席数据官

首席数据官是数据工程领域的高级管理人员。在此职位上，您将管理公司的数据战略，并确保数据得到有效利用以支持业务目标。此外，您还负责数据工程、数据分析和数据治理等职能，并与其他高管紧密合作，确保数据成为组织的战略资产。

结语

毫无疑问，数据工程是一个热门的职业方向。在这个领域，您需要具备不同的技能和奉献精神，才能解决实际问题，并基于数据构建合适的解决方案。

为了提升您的职业发展并拓展您的知识储备，您应该考虑获得数据工程师认证。

在这篇博文中，我们精心挑选了一些业内最佳的数据工程师认证供您选择。

本文中提到的数据工程认证将验证您在数据管理和分析方面的知识和技能，让您脱颖而出。

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