¿Qué conocimientos deben dominar los ingenieros de big data?
Como ingeniero de big data, debes dominar una gran cantidad de conocimientos y habilidades. Las siguientes son algunas áreas y habilidades importantes que los ingenieros de big data deben dominar, que se detallan a continuación:
1. Conocimiento básico de big data: los ingenieros de big data deben comprender los conceptos, principios y sistemas técnicos básicos de grandes datos. Esto incluye comprender la informática y el almacenamiento distribuido, y estar familiarizado con el uso y los principios de marcos de big data como Hadoop y Spark.
2. Procesamiento y análisis de datos: Familiarizado con la tecnología de procesamiento y análisis de datos, y capaz de utilizar el lenguaje SQL para la consulta y el procesamiento de datos. Al mismo tiempo, dominar al menos un lenguaje o herramienta de procesamiento de datos, como Python, R, etc., para la limpieza, transformación y modelado de datos.
3. Almacén de datos y modelo de datos: Comprender los conceptos y principios de diseño del almacén de datos, y ser capaz de diseñar y optimizar modelos de datos según las necesidades del negocio. Familiarizado con las tecnologías de almacenamiento de datos de uso común, como bases de datos relacionales (como MySQL, Oracle), bases de datos en columnas (como Vertica, ClickHouse).
4. Minería de datos y aprendizaje automático: estar familiarizado con los principios de la minería de datos básica y los algoritmos de aprendizaje automático, y ser capaz de aplicar algoritmos comunes de aprendizaje automático para el análisis y modelado de datos. Familiaridad con herramientas y bibliotecas de minería de datos como Scikit-learn, TensorFlow, etc.
5. Visualización de datos y presentación de informes: Domine los principios y técnicas básicos de la visualización de datos y sea capaz de utilizar herramientas de visualización (como Tableau, Power BI, etc.) para crear informes de datos intuitivos y claros. y gráficos para el análisis de datos y la toma de decisiones.
6. Procesamiento de flujo de datos y computación en tiempo real: estar familiarizado con los conceptos y tecnologías básicos del procesamiento de datos en tiempo real y la computación en tiempo real, como Apache Kafka, Apache Flink, etc. Capacidad para diseñar e implementar sistemas de procesamiento de flujo de datos en tiempo real para análisis y monitoreo de datos en tiempo real.
7. Seguridad de los datos y protección de la privacidad: comprender la importancia de la seguridad de los datos y la protección de la privacidad, y estar familiarizado con las tecnologías de cifrado y seguridad de los datos de uso común. Capacidad para diseñar e implementar medidas de protección de la privacidad de los datos para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos.
8. Computación en la nube y tecnología de contenerización: comprender los conceptos y principios básicos de la computación en la nube y la tecnología de contenerización, y ser capaz de utilizar plataformas de computación en la nube (como AWS, Azure, GCP, etc.) para grandes empresas. procesamiento y despliegue de datos. Familiarizado con tecnologías de contenerización como Docker y Kubernetes.
9. Gestión y optimización de bases de datos: Estar familiarizado con los principios y tecnologías de los sistemas de gestión de bases de datos, y ser capaz de realizar el diseño de bases de datos, ajustar el rendimiento y solucionar problemas. Domine el uso de herramientas de administración de bases de datos y herramientas de monitoreo del rendimiento para garantizar un almacenamiento y consulta de datos eficientes.
10. Computación distribuida y administración de clústeres: tenga capacidades de administración de clústeres y computación distribuida, y sea capaz de construir y administrar clústeres de big data, programación de recursos y gestión de tareas. Familiarizado con las herramientas de administración de clústeres de uso común, como Apache Hadoop y Apache Spark.
11. Lenguajes y herramientas de programación de uso común: domine al menos un lenguaje de programación, como Java, Python, etc., para el desarrollo y procesamiento de datos de big data. Competente en el uso de herramientas y tecnologías de desarrollo comunes, como Git, entornos de desarrollo integrados, herramientas de prueba, etc.
12. Análisis de requisitos y gestión de proyectos: Capaz de comunicarse eficazmente con los departamentos comerciales y comprender los requisitos, y servir como puente y consultor técnico en proyectos de ingeniería. Poseer habilidades de gestión de proyectos y trabajo en equipo para coordinar e impulsar la ejecución y entrega del proyecto.
En general, los ingenieros de big data necesitan tener amplios conocimientos técnicos y experiencia práctica. Además de las habilidades anteriores, también se requieren buenas habilidades analíticas, de resolución de problemas y de comunicación. Además, prestar atención al desarrollo y el aprendizaje de la industria también es una parte integral de los ingenieros de big data, porque la tecnología y los campos cambian muy rápidamente, lo que requiere un aprendizaje y una actualización de conocimientos continuos.