如何在 2026 年成为数据工程师：职业成功的 5 个步骤

数据工程师学习路径

如果您正在考虑成为数据工程师，这篇博文包含您需要了解的一切。我将介绍什么是数据工程师、日常工作中的角色与职责，以及为什么在 2026 年数据工程是一份回报丰厚的职业。我还会讲解您需要的技能与资质，并分享帮助您进入行业获得第一份工作的建议。

不过，概览一下，技术向的数据工程师学习路径如下： 

1. 熟练掌握 Python 和 Scala 等编程语言。 
2. 学习自动化与脚本编写。
3. 理解数据库管理并提升您的SQL 技能。
4. 掌握数据处理技术。
5. 学习如何调度工作流。
6. 提升在 AWS 等平台上的云计算知识。
7. 提升对 Docker 和 Kubernetes 等基础设施工具的了解。
8. 紧跟行业趋势。

在本文中，我们将详细介绍上述许多要点，探讨如何成为数据工程师。 

什么是数据工程师？ 

数据工程师负责为组织内数据的获取、存储、转换和管理打下基础。他们管理数据库架构和数据处理系统的设计、创建与维护，确保后续的分析、可视化和机器学习模型开发工作能够无缝、持续、安全且高效地开展。 

简而言之，数据工程师是数据科学领域中技术性最强的角色，在软件与应用开发人员和传统数据科学岗位之间发挥关键的桥梁作用。 

数据工程师负责传统数据科学工作流的第一阶段：数据收集与存储。他们确保从不同来源收集的大量数据能够成为其他数据科学专业人士（如数据分析师和数据科学家）可访问的原始材料。 

一方面，这意味着要开发和维护具有高可用性、高性能并且能够集成新技术的可扩展数据基础设施。另一方面，数据工程师还需要在这些系统中监控数据的流动和状态。

数据科学工作流

数据工程师的工作内容是什么？ 

数据工程师是任何公司数据架构开发与维护中的关键角色。他们擅长为分析师准备大型数据集。当分析师需要解读信息时，数据工程师会创建程序和例程，将数据准备成合适的格式。

因此，数据工程师的日常工作主要围绕三个流程展开： 

• ETL（抽取、转换、加载）流程，包括开发数据抽取、转换和加载任务，并在不同环境之间迁移数据。 
• 数据清洗与建模流程，确保数据以规范化、结构化的方式交到分析师和数据科学家手中。 
• 数据编排，用于自动化复杂数据工作流和数据流水线的调度、协调与管理。

然而，数据收集与存储过程可能极为复杂。可能涉及不同的数据来源，而这些来源的数据类型也各不相同。随着手头数据的体量、多样性和速度不断增长，数据工程师工作的复杂性也随之增加。 

数据工程师会开发所谓的数据流水线，以确保任务执行及时、稳健且可扩展。数据流水线将数据推进到定义好的阶段，例如将本地数据库中的数据加载到云服务。

其关键特性在于流水线会自动化这种移动。与其每次有新数据就让数据工程师手动运行程序，不如将任务设定为按小时、按天或在特定事件发生时触发。

由于过程是自动化的，数据流水线需要被监控。好在可以自动生成告警。并非所有数据科学项目都需要数据流水线，但当处理来自多个来源的大量数据时（数据驱动型公司通常如此），就必不可少。如果您想了解数据流水线在实践中的工作方式，建议查看我们的课程 用 Python 构建数据工程流水线。

仍在好奇数据工程师具体做什么？查看我们的完整文章了解更多。 

数据工程师 vs. 数据科学家 vs. 数据分析师

数据工程与其他数据岗位有所重叠，这在您规划职业路径时可能引发困惑。以下是三大数据岗位的对比：

简而言之，数据工程师构建让数据可用的系统，数据科学家分析这些数据以发现模式，数据分析师将发现转化为业务洞察。更多差异请参阅我们的文章什么是数据工程。

如何成为数据工程师

下面我们概述了追求数据工程师职业需要采取的步骤。您会发现具体步骤在一定程度上取决于您当前的技能与经验，但这一流程可引导您从零开始成为数据工程师。 

步骤 1：考虑数据工程师的教育背景与资质

数据工程仍是一类新兴职位。因此，只有少数大学与学院提供数据工程学位。数据工程师通常拥有数据科学、软件工程、数学或商业相关领域的背景。 

根据岗位或行业不同，大多数数据工程师在获得学士学位后拿到第一份入门级工作。然而，鉴于执行数据工程师任务所需的技能高度专业化，在许多情况下，知识与能力比学历更为重要。

因此，如果您想接受正规教育，请确保所选学位课程包含系统架构、编程和数据库配置等内容。

您也可以选择例如 DataCamp 的Python 数据工程师职业路径，它将教授您构建高效数据架构、优化数据处理并维护大规模数据系统所需的一切基础知识。

步骤 2：构建您的数据工程师技能

数据工程师需要大量的技术技能来完成任务。然而，要详尽列出胜任任何数据工程岗位所需的技能与知识并不容易；毕竟数据科学生态系统发展迅速，新技术与新系统层出不穷。这意味着数据工程师必须持续学习以跟上技术进步。 

尽管如此，以下是不完全的技能清单，是您成为数据工程师需要培养的： 

1. 学习数据库管理

数据工程师在日常工作中有相当一部分时间与数据库打交道，无论是为了收集、存储、传输、清洗，还是简单查询数据。因此，数据工程师必须具备良好的数据库管理知识。这意味着要熟练使用 SQL（结构化查询语言）这一与数据库交互的基础语言，并掌握一些最流行的 SQL 方言，包括 MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL。 

除了关系型数据库，数据工程师还需要熟悉 NoSQL（“不仅仅是 SQL”）数据库，它们正迅速成为大数据与实时应用的首选系统。 

因此，尽管 NoSQL 引擎数量不断增加，数据工程师至少应理解不同类型 NoSQL 数据库的区别及其各自的使用场景。如果您对 NoSQL 及其与 SQL 的差异感到困惑，我们的课程NoSQL 概念是理清思路的绝佳起点。

2. 学习编程

与其他数据科学岗位一样，编码是数据工程师的必备技能。除 SQL 外，数据工程师还会使用其他编程语言来完成广泛的任务。用于数据工程的编程语言有很多，但 Python 无疑是最佳选择之一。

Python 是数据科学的通用语言，非常适合执行 ETL 作业和编写数据流水线。您可以在另一篇文章中阅读更多Python 的用途。  

另一个使用 Python 的原因是它与数据工程关键工具和框架（如 Apache Airflow 和 Apache Spark）有很好的集成。许多此类开源框架运行在 Java 虚拟机上。如果您的公司使用这些框架，您可能也需要学习 Java 或 Scala。

3. 学习分布式计算框架

近些年，分布式系统在数据科学中已无处不在。分布式系统是一种计算环境，其各组件分布在网络中的多台计算机（也称为集群）上。 

分布式系统将工作分配到集群各节点，协调协作以更高效地完成任务。分布式计算框架（如 Apache Hadoop 和 Apache Spark）专为处理海量数据而设计，是众多令人瞩目的大数据应用的基石。掌握其中一种框架对于任何有志成为数据工程师的人都很重要。我们的 PySpark 基础课程是学习分布式数据处理的理想起点。

4. 提升云技术知识

云计算是数据科学中最热门的话题之一。对云端解决方案的需求正迅速改变格局。如今，身为数据工程师，很大程度上意味着要将公司业务系统与云端系统相连接。

随着 AWS、Azure 和 Google Cloud 等服务的兴起，整个数据工作流都可以在云端完成。因此，优秀的数据工程师必须了解并具备使用云服务的经验，掌握其优缺点及其在大数据项目中的应用。您至少应熟悉像 AWS 或 Azure 这样最为广泛使用的平台。

想要在云数据仓库中获得初步的动手体验，可以试试我们的探索伦敦交通网络项目。它提供了在浏览器中直接使用 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake 的绝佳机会。

5. 掌握 ETL 框架的实战知识 

数据工程师的主要职责之一是使用 ETL 技术和编排框架创建数据流水线。在这一部分，我们可以列出许多技术，但数据工程师应了解或能熟练使用一些最知名的技术，如 Apache Airflow 和 Apache NiFi。Airflow 是编排框架，是一个用于计划、生成和跟踪数据流水线的开源工具。NiFi 非常适合基础、可重复的大数据 ETL 流程。

6. 学习流处理框架

一些最具创新性的数据科学应用使用实时数据。因此，熟悉流处理框架的候选人需求正在上升。这就是为什么学习使用 Flink、Kafka Streams 或 Spark Streaming 等流处理工具，是数据工程师将职业生涯提升到新水平的明智之举。

7. 学习脚本编写

云端和其他大数据工具与框架中的大多数作业和例程，都是通过 shell 命令和脚本执行的。数据工程师必须熟练使用终端来编辑文件、运行命令并在系统中导航。可通过我们的bash 脚本教程了解更多。

8. 提升沟通能力

最后但同样重要的是，数据工程师还需要具备沟通能力，以跨部门协作并理解数据分析师、数据科学家和业务领导者的需求。根据组织不同，数据工程师还可能需要了解如何开发仪表板、报告和其他可视化，以便与利益相关者沟通。

9. 学习数据建模与转换工具

现代数据工程师越来越多地使用专用转换框架来管理数据流水线。dbt（Data Build Tool）已成为基于 SQL 的数据转换行业标准，为数据模型提供版本控制、测试和文档。理解维度建模技术（星型、雪花模型）以及勋章架构（青铜、白银、黄金层），有助于您设计出供分析师高效查询的数据仓库。

10. 理解数据质量与可观测性

随着数据流水线日益复杂，确保数据质量成为核心职责。Great Expectations 和 Monte Carlo 等工具可帮助数据工程师验证数据、检测异常并追踪数据血缘。学习实施数据治理实践，包括数据契约与模式校验，确保您的流水线产出能被团队信赖的数据，以支持决策与 AI 应用。

步骤 3：打造您的数据工程师作品集

成为数据工程师的下一步是开展数据工程项目，以展示您的技能与对核心主题的理解。您可以查看我们的完整指南，获取构建数据科学作品集的灵感。 

为了打动潜在雇主，您需要展示我们已概述的技能，这意味着要做各类项目。DataLab 提供协作式云端笔记本，允许您开展自己的项目，分析数据、与他人协作并分享洞见。 

您还可以将所学应用于各种数据科学项目，从浏览器中解决真实世界问题，同时为您的数据工程作品集加分。

当您准备好探索自己感兴趣的特定业务领域时，可以开始专注于获取领域知识，并开展与该领域相关的个人项目。

步骤 4：申请您的第一份数据工程师工作

数据工程是数据科学行业中最受欢迎的职位之一。从硅谷大型科技公司到各行业的数据驱动型初创企业，企业都在寻找数据工程师来帮助其扩展并最大化数据资源的价值。与此同时，鉴于满足组织需求所需的技能广泛且高度专业化，公司也在为找到合适的候选人而发愁。 

在这种特定背景下，没有放之四海而皆准的公式来拿到第一份数据工程工作。很多情况下，数据工程师是通过在同一公司由其他数据科学岗位（如数据科学家或数据库管理员）转岗而来。

如果您在招聘网站上寻找数据工程机会，需要注意的是，包含“数据工程师”字样的职位很多，包括云数据工程师、大数据工程师和数据架构师。具体技能和要求因职位而异，因此关键是将您的所长与公司所需尽可能匹配。 

您可以查看我们的完整指南，了解如何申请数据科学岗位并脱颖而出。您可能需要一个相当完善的作品集来展示多样技能。您还可以在我们的如何撰写数据工程师职位描述一文中，了解招聘经理关注的点。 

如何提高获得数据工程岗位的机会？

答案很简单：持续学习。加深专业知识、拓宽数据工程工具箱的路径有很多。

您也可以选择进一步的正规教育，无论是数据科学或计算机科学学士学位、相关领域，还是数据工程硕士学位。 

除了教育外，实践是成功的关键。行业雇主在寻找具备独到技能并能熟练掌握软件与编程语言的候选人。您在个人项目中越多地训练编码技能、尝试大数据工具与框架，就越有机会在申请过程中脱颖而出。为了证明您的专业能力，一个不错的选择是获取数据工程认证。 

数据工程认证

行业认证可以验证您的技能并提升市场竞争力。随着您的进阶，可考虑以下认证：

• DataCamp 数据工程师副职认证，用于证明基础数据工程能力。
• AWS Certified Data Engineer – Associate，证明您在最广泛使用的云平台上的云数据工程技能。
• Databricks Certified Data Engineer Associate，适用于使用 Databricks 湖仓平台的团队。
• Google Cloud Professional Data Engineer 或 Microsoft Azure Data Engineer Associate，用于专注 GCP 或 Azure 生态。

先从与平台无关的认证开始，然后再根据目标雇主所用平台，补充相应的云平台认证。

最后，如果您难以找到第一份数据工程师工作，可以考虑申请其他入门级数据科学岗位。归根结底，数据科学是一个协作领域，许多主题和技能在不同数据角色之间是通用的。这些岗位将为您提供宝贵的见解与经验，帮助您最终拿到心仪的数据工程岗位。 

职业细分与成长路径

随着职业发展，您可以在多个方向上深耕：

• 云数据工程师：精通 AWS、GCP 或 Azure，构建无服务器、可扩展的数据流水线。
• 大数据工程师：专注使用 Spark、Flink 和 Kafka 处理 TB/PB 级数据的分布式系统。
• 数据架构师：设计企业级数据系统、治理标准与集成模式。了解更多现代数据架构。
• ML/AI 数据工程师：为机器学习模型准备数据基础设施，并维护特征库与向量数据库。
• 分析工程师：使用 dbt、Snowflake 和 Looker 等工具连接数据工程与商业智能。

许多数据工程师在积累经验后，也会转向 ML 工程师、云架构师或工程经理等岗位。

步骤 5：准备数据工程面试

数据工程面试通常分为技术与非技术两部分。您可以查看我们的完整指南，了解常见数据工程面试问答。 

简而言之，您可以预期与四个主题相关的问题： 

您的简历与经验

招聘方会想了解与数据工程岗位相关的经历。请务必在简历中突出您此前在数据科学岗位和项目中的工作，并准备好详述相关细节，这些信息对于招聘方评估您的技术能力、问题解决、沟通与项目管理至关重要。

编程

这可能是数据科学面试中压力最大的部分。通常会要求您在短时间内，用 Python 或 Spark 等数据框架，用几行代码解决一个问题。 

例如，练习题可能是构建一个简单的数据流水线来加载与清洗数据。尽管问题一般可控，但当场压力可能会影响发挥。如果您不熟悉此类测试，建议提前练习一些编码题。

SQL

没有扎实的 SQL 专业能力，数据工程职业之路走不远。这就是为什么除了编程测试外，您可能还会被要求用 SQL 解决问题。通常，这类练习会要求针对数据库中的一些数据编写高效查询。

系统设计

这是技术面中最概念化、且往往最具挑战的部分。数据架构设计是数据工程师影响力最大的一项任务。在这一部分，您将被要求端到端地设计一个数据解决方案，通常包括三个方面：数据存储、数据处理和数据建模。 

鉴于数据科学生态的快速扩张，设计选项几乎无穷无尽。您需要准备好讨论所选方案的优缺点与权衡取舍。

完成技术环节后，面试的最后一步通常是与您潜在团队的一位或多位成员进行个人面谈。目的？了解您是谁，以及您将如何融入团队。 

但请记住，数据工程师面试是双向沟通，这意味着您也应向对方提问，以判断自己是否适合这个团队。 

数据工程师薪资预期

与许多 IT 岗位相比，数据工程师薪资更高，反映了市场需求。各国、城市与资历的薪资存在差异，但我们可以给出大致区间（以下为税前年薪）：

• 美国：全国平均在 12 万–13 万美元区间（Indeed 报告约 126,300 美元）。Glassdoor 给出的数据工程师平均薪资约为 15.3 万美元，主要科技中心的高级职位超过 18 万美元。入门级（0–3 年）通常在 8–9 万美元左右，中级（约 3–5 年）约 11–11.5 万美元，高级往往超过 14 万美元。（例如，有一项调查显示：初级约 8 万美元、中级约 11.4 万美元、高级约 14.2 万美元。）顶级科技中心薪资更高：硅谷或纽约的高级岗位轻松达到 18 万美元以上。

• 英国/欧洲：在伦敦，中级数据工程师通常为 £75–100K。Morgan McKinley 报告伦敦数据工程师范围为 £75–100K，初级（约 0–3 年）在 £50–75K，高级（5+ 年）可达 £125K。欧洲大陆的薪资普遍低于美国：例如，德国数据工程师平均约 €50–70K，西欧其他国家也常见 €60–80K 区间。

• 亚太地区（APAC）：差异较大。在新加坡，数据工程师年薪约为 S$120–170K（约合 9–12.5 万美元），据招聘数据，高级岗位超过 S$240K。在澳大利亚，悉尼数据工程师平均约 A$155K（约合 10 万美元）。相比之下，印度的薪资低得多：典型数据工程师入门/中级年薪约 ₹9–10 lakh（约合 1.2 万美元），（但随着经验增长，尤其在跨国公司或创业中心，薪资会提高）。

这些数字凸显了资历和地区差异的影响。作为参考，入门级（初级）薪资大约是中级市场价的 50–70%，而高级/负责人通常比中级高出 20–40%。归根结底，薪酬取决于各地区的生活成本和本地市场，但总体趋势十分明确：数据工程的薪资竞争力很强，反映了其战略重要性。

塑造数据工程的趋势

数据工程师的角色正随新技术共同演进。影响该领域的主要趋势包括：

• AI 与机器学习集成：随着企业拥抱 AI，数据工程师在为 ML 系统提供高质量数据方面发挥关键作用。与其说生成式 AI 和 ML 工具取代了数据工程，不如说它们正推动对更优 数据流水线的需求。数据工程师如今构建并维护用于训练模型与在生产中流式预测的基础设施。他们常常实施 DataOps/MLOps 实践，以实现工作流自动化并确保模型能够访问所需数据。实质上，数据工程师正成为 AI 的赋能者——构建 AI 成功所需的大型、干净的数据集。

• 实时与流式数据：仅批处理的 ETL 时代正在消逝。公司越来越需要实时洞察，因此数据工程师正转向流处理平台（Kafka、Flink、Spark Streaming）甚至边缘计算。现代流系统让企业能够即时处理事件并更新分析，这是巨大的竞争优势。5G 与边缘计算的进步意味着数据可在靠近源头的地方以极低延迟被采集与处理。因此，数据工程师必须设计低延迟流水线，并熟练掌握流处理框架。在实践中，您经常会处理持续摄取与转换数据的流水线（例如点击流、传感器数据或日志），以驱动实时仪表板和自动告警。

• 数据网格与数据织构架构：随着数据平台扩展，组织正在反思集中式架构。数据网格的理念——将每个业务域视为由其域团队拥有的“微型数据产品”——日益流行。数据工程师可能在跨职能团队中工作，负责特定数据域（营销数据、销售数据等），而不是由单一中央团队管理所有数据。与此同时，数据织构架构——通过统一的元数据与集成层连接多个孤岛中的数据——也在兴起。
  
  Gartner 指出，两种方法（网格与织构）都是热点：网格用于去中心化和“数据即产品”，织构用于整合分布式数据。实践中，新的平台与工具（如特定域数据湖、目录服务和自动化数据流水线）有助于落地这些模式。对数据工程师而言，重要的是做好在面向域的团队中工作，并理解现代元数据/目录系统。（需注意的是，分析人士提醒数据网格仍在演进中，且常与数据织构方案结合使用。）

• 云原生现代化：如今几乎所有数据工程都运行在云上。公司正从本地数据仓库迁移至云数据仓库与湖仓（Snowflake、Redshift、Azure Synapse、Databricks 等）。云原生架构——无服务器流水线、托管流处理（如 Kinesis、Pub/Sub）和可扩展存储——是关键趋势。因此，数据工程师应熟练掌握云服务与自动化（基础设施即代码、数据流水线的 CI/CD）。拥抱云原生工具意味着您可按需扩缩算力、优化成本，并将重心放在数据逻辑而非服务器运维上。简言之，数据平台正为云时代进行现代化改造，而数据工程师正推动这一进程。

• 数据治理与质量工具：随着数据体量与监管增加，用于数据治理、血缘与质量（数据目录、契约驱动流水线、可观测性）的工具正在成熟。数据契约与模式注册表（自动化数据生产者与消费者之间的约定）成为趋势，确保团队不会相互“打破”流水线。作为数据工程师，您可能会使用新的治理框架与工具（如 Great Expectations、Monte Carlo 或开源数据目录）来帮助组织信任其数据。（例如，一种趋势是使用“数据契约”来在团队之间强制执行一致的模式。）

• DevOps 与自动化：最后，软件工程与数据工程之间的界限持续模糊。许多组织为数据采用DevOps 实践（通常称为 DataOps 或 MLOps）。这意味着对数据代码进行版本控制、对数据流水线进行自动化测试，并持续交付数据基础设施。自动化框架（如用于流水线的 Apache Airflow、用于基础设施的 Terraform 或 CloudFormation）现已成为标准。熟练掌握这些 DevOps 工具与实践，将帮助您更快、更可靠地部署数据解决方案。

结语

数据工程是数据科学版图中最受欢迎的工作之一，对于有志于进入数据领域的专业人士而言，绝对是极佳的职业选择。如果您决心成为数据工程师却不知从何开始，我强烈建议按照我们的职业路径Python 数据工程师进行学习，它将为您提供成为自信数据工程师所需的实践知识。您也可以从我们的数据工程入门课程开始，或查看完整的从零学习数据工程指南。