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大数据解决方案可以帮助您踏进大数据工程领域，虽然它们有分发或授予认证，但只是提供证书或文凭。虽然一般学习够了，但它们不能被认视为实际认证或实践的替代品。
数据工程师的关键技能
1.大数据架构的工具与组件
数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案
数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3.数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。
4.基于Hadoop的分析（Hbase，Hive，MapReduce等）
对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下Hbase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。
5.编码
说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。
6.机器学习
虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会，比如一些统计分析知识和基础数据建模。
机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
较后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。
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