数据工程工作存在于各个行业，在银行业、医疗保健业、大型科技企业、初创企业和其他行业找到工作机会。许多职位描述要求数据工程师、拥有数学或工程学位，但如果有合适的经验学位往往没那么重要。

**那么如何获得数据开发相关岗位的工作经验？**如果是应届毕业生争取获得一个数据工程师的实习机会。门槛最低雇主们愿意找一个没有工作经验的人；另一种是侧面获得该职位，即使你没有计算机科学或数学背景，仍然可以通过获得分析师或项目经理的职位进入数据工程领域，开始着手越来越多的数据工程领域的工作。不仅需要做自己份内的工作，也要做一些额外的数据工程工作，试着争取与数据工程师非常接近的职位，如数据分析师。

**数据工程师应具备哪些技能？**高水平的数据工程师将数据从A点传输到B点，并将其重新构建为分析师和数据科学家可以轻松使用的格式。从技能的角度来看，数据工程师需要ETLs(提取、转换、加载)、自动化(通常使用Python或其他编程语言)、数据建模或者数据仓库、SQL和NoSQL数据操作以及数据可视化等专业技能。ETLs和数据仓库是一种新技能，在获得学士学位后，会在硕士或证书课程中得到更多的涉猎。

数据工程师应该能够熟练的使用各种工具，从编程语言到拖放工具，从云数据仓库到数据可视化程序。可供数据工程师使用的工具比一个人一生可能掌握的工具要多得多。如数据工程工具包括SSIS、Azuredata Factory、Tableau、Informatica、Matillion、Fivetran、Snowflake、Redshift和Databricks等。大数据工程师的技术要求如下：

1、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理；

2、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作；

3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase；

4、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl；

5、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；

6、掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。

**数据工程师的目标着眼于全局和开发。**数据工程师建立自动化系统和模型数据结构以使数据得到有效处理。数据工程师的目标是创建及开发表和数据管道，以支持分析仪表板和其他数据客户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。与大多数工程师很相似，有很多设计、假设、限制和开发，能够创建某种最终的强健系统。这个系统可能是一个数据仓库和ETL或者流式管道。

大数据学习潮流已成必然，“超高薪、高大上、前景光明”成为大数据行业的代名词。随着数据开发工程师成为炙手可热的职位，与之相关各项条件水涨船高：录取标准、人才需求、以及，薪资待遇，因此想要学习大数据掌握相关技能才是自身最大的核心竞争力。

时势造英雄，对个人而言亦是如此。跟随趋势，找准自己未来发力的赛道，在合适的时间干合适的事，就是抓住自己的未来。

而行业研究就是为了得出面向未来的结论。所以，了解行业趋势，太重要了。

在互联网时代，未来的机会在哪呢？

日前，北京大数据研究院联合大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京治数科技有限公司共同发布了《2022年中国大数据产业发展指数报告》。

研究团队在2020年、2021年连续发布大数据产业发展指数的基础上，深入调研了各地大数据政策环境、大数据产业和企业发展状况，基于自身企业库中收录的 7472 家大数据企业数据和相关合作方数据，对全国 31 个省级行政区（不包含港澳台地区）和 150个 重点城市的大数据产业发展情况进行综合评估。以下是从报告中摘录的部分：

产业整体发展持续向好
但差异和分化态势显著

从大数据产业发展省级得分来看，全国 31 个省级行政区（不包含港澳台地区）大数据产业发展水平差异和分化态势显著。

大数据产业发展前20强城市

△大数据产业发展指数城市排名散点图

从梯队和排名变化情况可以看出，城市大数据产业发展水平与城市综合发展水平呈正相关。

第一梯队优势明显，引领大数据产业发展
排名依次为北京、深圳、上海、广州、杭州5个城市。这些城市实力雄厚，大数据产业发展水平处于全国头部，指数排名稳居全国前五。

第二梯队追赶势头强劲，大数据产业规模扩大
排名依次为南京、天津、成都、苏州、合肥、重庆、武汉7个城市。

这些城市大数据产业发展指数相对集中，排名位次变化较大，市场竞争激烈，其中重庆、天津、成都排名上升较快，合肥、苏州、武汉等城市排名有所下滑。

第三梯队发展趋势良好，但仍有较大提升空间
排名依次为无锡、厦门、青岛、西安、珠海、郑州、福州、济南，这些城市大数据产业发展整体趋势较好，具有较大发展潜力和市场空间，需加快追赶步伐。

头部企业情况

*以上截图均来源《2022年中国大数据产业发展指数报告》，如侵删

从各地大数据上市公司市值情况来看，北京以 1.356 万亿元位居榜首，成为全国唯一超万亿元的城市，其次杭州、上海、深圳紧随其后，市值超五千亿元，其中杭州为 0.744 万亿元、上海为 0.578 万亿元、深圳为 0.569 万亿元；

从上市公司净利润来看，北京、杭州、深圳、天津、上海、青岛六个城市净利润超百亿元，其中，北京、天津、上海上升势头强劲，北京超越杭州和深圳，以 379.8 亿元领先于其他城市，天津和上海均跻身百亿净利润企业俱乐部。

大数据遍地开花
如何抓住学习机会？

从《2022年中国大数据产业发展指数报告》中，我们可以看到，现在大数据相关的产业已经在各个城市发展起来，产业规模也不断在扩大，相关行业对人才的需求量也在不断增加！

据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速，行业人才需求量达到 250 万 。

不仅招聘需求多，大数据开发人才在各大城市的就业薪资也非常可观。

△数据来源职友集，如侵删

薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台