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2024 年你需要选择的 8 个数据工程职位

原文:www.kdnuggets.com/8-data-engineering-jobs-you-need-to-choose-from-in-2024

数据工程职位 2024

作者提供的图片

我们最近听到很多科技公司裁员的消息,当你对市场感到担忧时,开始新的职业或角色可能会非常令人沮丧。现在有很多变化,许多人觉得自己被生成式人工智能取代,而一些人则在与经济和疫情后的金融危机作斗争。


我们的前三大课程推荐

1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯

2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析能力

3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织在 IT 方面


不幸的是,我们不得不接受现在和未来,学习如何应对它。

说到这里,数据工程是完美的选择。

为什么你应该考虑从事数据工程职业

首先要说的是,数据被称为新黄金。数据中有如此多的价值,但许多利益相关者不知道如何利用这些数据及其对业务和决策过程的影响。

数据工程师可以提取、转换和加载数据,确保数据格式适合分析,从而提供有价值的洞察并推动明智决策。越来越多的组织力求变得更加数据驱动,因此那些懂得如何处理原始数据的专业人士非常受欢迎。

但数据工程不仅仅是清洗原始数据,还包括处理大数据、云计算和人工智能,数据工程师可以实施和优化数据基础设施,以确保企业能够从前沿技术中受益。

由于数据工程师需要广泛的技能,他们的工作远非枯燥无味。他们将不断发展以适应当前市场,并跟上新技术和新流程。这导致对技能熟练的数据工程师的需求增加,他们在竞争激烈的市场中获得高薪和丰厚的福利。

顶级数据工程职位

如果你想进入一个竞争激烈的市场,你应该关注的数据工程角色包括:

  • 数据工程师

  • 大数据工程师

  • 机器学习工程师

  • 数据架构师

  • 云数据工程师

  • ETL 开发者

  • 数据操作工程师(DataOps)

  • 人工智能数据工程师

数据工程职位薪资

自然地,很多人想了解这些职位的薪资,因此让我们通过Glassdoor来深入了解这些数据。这些数据基于英国的基本薪资,但如果你想根据你的所在地了解更多,请点击以下链接

  • 数据工程师 - £37K - £61K/年

  • 大数据工程师 - £34K - £65K/年

  • 机器学习工程师 - £41K - £73K/年

  • 数据架构师 - £55K - £85K/年

  • 云数据工程师 - £42K - £66K/年

  • ETL 开发人员 - £31K - £64K/年

  • 数据操作工程师(DataOps) - £29K - £55K/年

  • AI 数据工程师 - £39K - £67K/年

大多数薪资数据是平均汇总数据。对熟练的数据工程专业人员的需求很高,许多科技公司大力投资以提供更高的薪资和更多的福利。

如何成为数据工程师

如果你想转行进入技术行业,或者你对数据领域几乎没有经验,你需要找一个可以提供正确学习材料、技能和经验的课程,以启动你的数据工程师职业生涯。

我特别推荐DataCamp 数据工程证书。这是一个业内认可的认证,像 HSBC、微软和谷歌等公司都对其评价很高,许多员工已经获得了认证。

疯狂的是,你可以在 30 天内获得认证!

一旦你注册了课程,你将有 30 天的时间来完成定时考试和实践考试。对于数据工程证书,你将有两个定时考试,这将考验你的技能。你将有两小时来完成考试,并且有两次尝试机会。

一旦你完成了定时考试,你就可以进入实践考试,在那里你可以展示你的能力。对于实践考试,你将有四小时的时间来完成,并且有两次尝试机会。你的考试将会自动评分,你会立即获得结果!

但这还不是全部。你已经完成了定时和实践考试,感到自信并准备好了。下一个挑战是找到你的理想工作,DataCamp 通过提供对其认证社区的独家访问,使这变得更容易。在这个社区中,你将能够与其他专业人士联系,了解行业专家活动、独家内容和资源,以便在求职过程中脱颖而出!

如果你担心自己太早获得认证并在 30 天内完成,不用担心。DataCamp 提供了多个级别的认证,这些认证已经设计得完美地与你的职业目标对齐。你还可以参加准备测验以找到适合你的课程。

例如,你可以选择:

  • 数据工程师助理

  • 数据工程师

如果你想查看可以在 DataCamp 上修读的数据工程课程列表,可以点击这里

总结

开始新职业不必如此令人紧张,只要你找到正确的课程,你将拥有所需的所有资源和支持,成功指日可待!

****尼莎·阿利亚****是一名数据科学家、自由技术作家,以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程,以及基于理论的数据科学知识。尼莎涵盖了广泛的话题,并希望探索人工智能如何有助于人类寿命的不同方式。作为一个热衷学习者,尼莎希望拓宽自己的技术知识和写作技能,同时帮助引导他人。

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