什么是入门级数据工程师？数据工程师入门需要掌握什么

在大数据时代，大家对数据工程师有了更进一步的认识和了解，在不同的行业或者公司，对于数据处理都有需求，尤其是伴随着大数据的兴起，企业的数据处理需求进一步提升，对于数据工程师的需求也进一步加大。那么什么是入门级数据工程师，今天我们就来仔细聊聊这个问题。

在大数据时代，数据工程师其实是一个相对来说不算准确的说法，更多的时候，这群从事大数据开发工作的人，被称为是“大数据工程师”，为什么强调“大”呢，因为现如今的数据工程师面临的数据处理任务，早就非传统时期的数据可比。


在大数据工程师这一行，大家都是从没什么经验的入门级数据工程师开始做起，在经历了一定的工作年限之后，逐步积累经验成长起来，这样就有很多人有疑问了，什么是入门级数据工程师，入门级数据工程师需要掌握些什么呢？

数据工程师，在日常的工作当中，涉及到各个环节的工作，根据职位定位不同，各自有一定的主要负责方向——

集群运维数据工程师：主要负责安装、测试、运维各种大数据组件；

数据开发工程师：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等；

数据系统开发工程师：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等；

大数据背景下的数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如Hadoop、Spark、Kafka，这些都是必须要掌握的技术。

ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce；另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。

数据的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是Java Web这一套了，当然Python也是挺方便的。

什么是入门级数据工程师？相信看完以上的介绍，大家都能够稍微有所了解了。在大数据时代，入门级数据工程师的招聘需求是比较大的，一般1-3年经验的大数据工程师，都可以算作是入门级别，而随着经验的提升，未来可以成为资深数据工程师，能够获得的薪酬增长也非常可观。