2026 年不可或缺的 5 项数据工程技能

为什么选择从事数据工程？

早在 10 多年前，数据科学就被称为“21 世纪最性感的工作”。这为本已蓬勃发展的领域再添一把火，数据科学家开始在就业市场上大量涌现。然而，伴随着对分析和预测建模的需求，Facebook 和 AirBnB 等大型科技公司迅速意识到，需要合适的人才和工具来采集、存储、管理并转换数据，以便数据科学家在拿到数据时即可高效使用。这便产生了数据工程师。

过去几年，数据工程实现了巨大的增长。从 2021 年到 2022 年，数据工程岗位增长了 100%，甚至超过了数据科学家（68%）。与其他技术岗位相比，它在招聘信息数量上也位列第 4。这显示了当今就业市场对数据工程师的旺盛需求。

事实是，只要企业仍用数据来驱动决策或解答业务问题，对数据工程师的需求就会持续。因此，如果您有意从事数据工程，现在正是最佳时机。

（数据来源：DICE，图表由作者制作）

数据工程师的角色与职责

数据工程师的角色非常多样，且完全取决于公司的规模及其所用的技术与基础设施。即便技术栈相似，不同公司也可能出于完全不同的目的招聘数据工程师。

尽管如此，数据工程师的角色与职责通常可归为以下四类核心分组：

• 通才
• 数据存储方向的专家
• 编程与管道方向的专家
• 分析方向的专家

除通才外，每一类都对应一组必须掌握的特定技能与工具，才能高效开展工作。明确您希望加入的分组有助于聚焦学习方向。下面逐一介绍这些分组。

通才

数据工程通才参与数据采集、存储、分析与流动的各个环节。他们通常就职于小型公司或处于分析早期阶段、数据团队规模较小的公司。

对初学者而言，通才是数据工程中最难的角色。要学习并使用企业所需的众多不同工具，往往需要多年经验积累。

数据存储方向的专家

专注于数据存储的数据工程师负责搭建和管理数据库、数据仓库及其他存储平台（包括云端与本地）。

部分数据存储工具示例：

• 关系型与非关系型数据库，如 SQL、NoSQL、PostgreSQL
• 数据仓库，如 Redshift 和 Panoply
• 大数据系统，如 Hadoop 和 Spark
• 云数据库，如 AWS RDS 和 Microsoft Azure

这类数据工程师需要扎实掌握数据建模技术。所选的数据存储平台应在公司预算约束内实现高效运行。数据库或数据仓库设计并搭建完成后，还需进行数据填充。同时，还必须设计高效的ETL 系统，将来自可能多个不同来源的数据汇入其中。

编程与管道方向的专家

专注于编程与管道的数据工程师负责创建并管理数据的流动与传输。这类工程师必须熟悉多种编程语言，并能与多种平台集成，以构建数据管道、实现任务自动化并编写脚本。

数据工程师最常用的编程语言包括：

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

分析方向的专家

专注于分析的数据工程师与数据科学家和其他分析类专业人士紧密合作。这意味着他们必须理解数据相关项目所用的工具、技术与框架。

根据项目不同，数据工程师需要熟悉数据科学与分析的诸多领域，例如：

• 能够搭建并管理支持这些项目的 ETL 工具与管道（如 Stitch 或 Airflow）
• 能够使用 Hadoop、Spark、Kafka 等工具处理大数据
• 了解 BI 工具及其需求，如 Power BI 和 Tableau
• 了解机器学习库，如 Tensorflow、Spark、PyTorch

数据工程师的任职要求

数据工程师岗位通常会考虑三方面的主要要求：

• 学历
• 认证
• 经验

多数数据工程师拥有学士学位，或具备计算机科学、工程、数学或其他相关 IT 领域的背景。数据工程师角色需要大量技术知识，因此企业通常至少要求学士学位。虽然没有技术学位也有可能进入数据工程领域，但会困难得多，您需要付出更多来证明自己具备胜任工作的能力。

诸如我们的数据工程师认证之类的证书，是简历上的有力加分项，有助于您在竞争中脱颖而出。它们证明您对数据工程岗位所需的一些框架或工具有良好理解。

撇开学历与认证不谈，想拿到数据工程的入门级职位往往并不容易。公司通常会在考虑候选人之前，要求其在相关领域或相关工具方面拥有至少数年的经验。

这意味着您可能需要借助其他与数据相关的岗位作为跳板进入数据工程。常见的路径是先在公司担任软件工程师、商业智能开发或数据分析师等职位，积累数年经验后再转到数据工程岗位。

五大数据工程核心技能

数据工程是一个极其广泛且不断演进的领域。可用的工具、框架与技术多种多样，几乎不可能全部掌握。您选择学习的工具可能取决于目标公司的技术栈，或您所归属的数据工程师分组。

不过，对于大多数数据工程岗位，您需要重点发展以下五个关键领域。如果您需要一个起点，就从这些必备的数据工程技能开始：

1. SQL 技能

SQL 不仅是一项技能，更是数据工程领域的基石。精通 SQL 远不止基础查询；还包括理解如何使用多种 SQL 方言在复杂数据集上进行导航与操作，例如针对非结构化数据的 NoSQL、面向对象关系型数据库系统的 PostgreSQL，以及以灵活可靠著称的 MySQL。要在数据工程中真正出类拔萃，深入掌握这些变体至关重要。

如果您想从 SQL 入门，欢迎查看我们的SQL 基础学习路径，为您系统介绍结构化查询语言。您也可以参考我们的SQL 基础速查表，涵盖必须掌握的核心查询。

2. 数据建模技术

高效的数据建模是数据工程的基础，它为构建可扩展、优化的数据库与数据仓库提供蓝图。它不仅涉及设计，还包括理解数据关系、约束与可扩展性。掌握数据建模技术是实现高效数据管道的关键，而数据管道正是数据工程项目的支柱，因此这是必备的数据工程技能。

您可以从 Power BI 等工具入门数据建模，我们的课程Power BI 中的数据建模是构建相关知识的理想途径。

3. Python 技能

在编程语言领域，Python 常被视为最受欢迎的语言之一。借助它，您可以创建数据管道、集成与自动化流程，并进行数据清洗与分析。它也是最通用的语言之一，非常适合作为第一门语言学习。

Python 的普及使得许多数据工程工具在后端使用该语言，并常常支持与数据工程任务集成。若要开始学习 Python，可查看我们的Python 数据工程师学习路径，帮助您构建高效的数据架构、简化数据处理，并维护大规模数据系统。

4. 大数据方向的 Hadoop 技能

处理大数据需要专门的系统，而 Hadoop 是其中最受欢迎的之一。它是一款功能强大、可扩展、低成本的工具，几乎已与大数据划上等号。

组织与个人每天都会产生海量数据，数据工程师经常需要维护、测试、分析和评估这些大数据集。通过我们的PySpark 大数据基础课程开启您的大数据之旅。

5. AWS 云服务技能

AWS 云由 EC2、RDS、Redshift 等服务组成。多年来，基于云的服务使用量大幅增长，而 AWS 是最受欢迎的入门平台。

数据工程师需要具备云计算技能，您可以通过我们的AWS 概念课程开始提升。

如需首次在云数据仓库上获得实操体验，试试我们的探索伦敦交通网络项目。它让您可直接在浏览器中使用 AWS Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake。

加分项：软技能

除技术实力外，软技能在成功的数据工程职业生涯中同样关键。解决问题、团队合作，以及与技术和非技术受众的有效沟通都至关重要。这些技能不仅能帮助数据工程师在技术岗位上表现出色，还能促进高效协作、推动创新并助力项目成功。应当在培养技术能力的同时同步打磨这些软技能，以构建全面的职业形象。

结语

在当今数据驱动的世界中，数据工程的重要性与日俱增。这一点体现在数据工程师多元的角色与职责上，从通才到专注于存储、编程、管道与分析的专家。该领域提供充满活力且富有挑战的职业道路，并有机会不断学习、适应新技术与新方法论。

对于考虑从事数据工程或希望提升相关技能的人而言，这段旅程既有收获也有挑战。SQL、数据建模与 Python 等关键技能构成了合格数据工程师工具箱的基石。但请记住，技术实力还需与解决问题、团队合作与高效沟通等核心软技能相平衡。

如果您想成为数据工程师，我们的数据工程师副职认证将帮助您快速掌握获得工作所需的诸多核心技能。您也可以学习我们的Python 数据工程师职业路径，高效获取数据摄取、清洗、管理，以及调度与监控管道等热门技能。