现代数据工程路线图 - 2024

2024年，数据工程依然重要，并且是增长最快的领域之一。过去几年，我们看到数据工程师的需求呈指数级增长，预计2024年仍将持续增长。数据工程师在构建数据管道和基础设施方面发挥着至关重要的作用，这些管道和基础设施能够激发洞察力和创新，促进数据驱动的决策。

根据定义，数据工程是一个数据领域，涉及设计、开发和管理用于收集、存储、处理和分析数据的系统和架构。

在本文中，我们将探讨在 2024 年成为数据工程师的详细路线图。我将其分为四个阶段，每个阶段都包含一些工具和技术，你可以学习这些工具和技术，以便进入下一个阶段。希望以上内容对你有所帮助。

第一阶段：掌握数据工程基础知识。

正如其他任何职业一样，始终要从打好基础开始。在这里，首先要深入了解数据工程的含义，并建立扎实的编程基础。

您可以学习SQL和以下任何一种编程语言：Python、Scala、C++或 Java。

学习资源：

第二阶段：

接下来，积累云计算和分布式框架的实践经验。

• 了解云计算的核心概念，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

• 获得 AWS、Azure 或 GCP 等领先云平台的实践经验。学习如何在云环境中配置资源、管理存储和部署应用程序。

• 探索 Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache Flink 和 Apache Spark 等分布式计算框架。了解它们的架构以及它们如何实现跨集群处理大型数据集。

第三阶段：

然后，专注于数据仓库和流数据处理。培养批处理和流数据处理的技能。

• 了解数据仓库的原理，包括数据建模、模式设计和优化技术。

• 使用 Apache Hive 或 Amazon Redshift 等工具培养批量数据处理技能，以实现高效的数据分析。

• 探索如何使用 Apache Kafka 和 Apache Flink 等流分析平台进行实时数据处理。学习如何从动态数据中获取洞察。

第四阶段：

之后，您可以深入测试 NoSQL 数据库和工作流编排工具。

• 探索 MongoDB 或 Cassandra 等 NoSQL 数据库并学习测试和确保数据完整性的最佳实践。

• 掌握 Apache Airflow 和 Prefect 等工作流编排工具。了解如何设计、调度和监控复杂的数据工作流。

完成路线图后，请继续提升技能，并了解数据工程领域的发展。目前，请重点关注以下关键领域：

1. 从 ETL 升级到 ELT -传统的提取、转换、加载 (ETL) 流程正在向提取、转换、加载 (ELT) 转型。ELT 的优势在于能够存储原始数据，并在更接近分析阶段执行转换，从而实现灵活性和可扩展性。

2. 云主导地位——AWS、Azure 和 GCP 等云平台已成为数据基础设施的首选，提供强大的工具、托管服务和可扩展性。

3.实时数据处理的兴起——Apache Kafka 和 Flink 等流分析平台支持实时洞察和应用，从而推动更快的决策。

4. 自动化和民主化——Airflow和 Prefect 等工具可以实现数据管道的自动化，而 dbt 等平台则通过让业务用户能够访问数据分析来实现数据分析的民主化。