数据工程：业务功能和应用

如果说几年前最受关注的概念是数字化转型，那么现在则是数据分析。随着获取这些工具的数量增加，它们的体积也随之增加。因此，不仅更高级的分析和管理选项不断出现，而且还需要同样强大的结构，以便所有这些过程都能发生。这就是数据工程的产生方式。

在本文中，我们希望您了解它的组成以及负责这项工作的角色的职能是什么：数据工程师或数据工程师。如果您想提高这方面的知识，以便专业地投身于该领域，请通过我们的商业分析和人工智能硕士来培训自己。

什么是数据工程？

数据工程是指当前在处理大量数据时用于设计、开发、实施和管理组织的数据基础设施的一组流程、工具和技术。

其主要目标是促进所 海外数据 有数据的高效收集、存储、处理和分发。这样，它们就可以被有效地分析并用于将所述数据转换成有价值的信息。这就是为什么数据工程是大数据的基本组成部分。

日常数据分析中的关键概念词汇表非常广泛，这就是为什么它们有时会相互混淆。当我们谈论大数据时，我们泛指处理数据本身的科学。也就是说，它涵盖了获取、管理和分析它。然而，在这个过程中，有几个阶段和行动。

数据工程是第一个，就是大数据 大数据架构：它是什么、它如何工作以及存在哪些类型 的获取和配置。正如我们所说，前面是数据工程师。接下来是分析和提取参数的阶段，在此基础上获得各种结论，随后将用于决策。它被称为数据科学，数据科学家通过先进的大数据工具来执行这项工作。

如今，数据工程在各种业务应 意大利电话号码 用程序中发挥着基础作用。尽管它只是涉及数据处理的一切的一部分，但其高效管理与决策和流程优化直接相关。

在分析领域，数据工程用于构建数据仓库，实施 ETL（提取、转换、加载）管道，并使用 Apache Spark 等大规模处理工具。这有利于下一阶段，即从大数据集中获取有价值的信息。

在金融领域，数据工程用于风险分析、欺诈检测和投资组合管理。在电子商务中，它有助于个性化产品推荐并改善用户体验。

此外，在供应链中，数据工程优化了库存管理和需求计划。而在健康领域，它有助于系统的互操作性和临床数据的分析。

数据工程师的角色是什么？他/她有哪些职能？
负责数据工程的专业人员是数据工程师或大数据工程师。它的功能是提取大量数据，对其进行净化和分类，以便以后必须对其进行分析的人员可以更轻松地对其进行管理。为此，您必须设计、开发和维护数据处理系统。

因此，这项工作意味着数据结构和技术架构的构建，这将允许不同的大规模应用程序的处理和实现。

因此，要从事这一领域的工作，需要具备先进的编程知识，并懂得如何使用Python或Java等工具。还需要对数据进行建模并在 SQL 数据库中对其进行管理。

其他技能包括清理、验证、数据质量评估和聚合，以及配置 Spark 中的集群以便能够使用统计模型。所有这些步骤使数据科学家能够更轻松地分析数据。其他需要了解的技术包括 Linux 操作系统、用于环。