在管理和組織企業內的資料時，數據工程師非常重要。基於他們對 Hadoop 和 Spark 等大數據技術的了解，他們擅長處理大量資料。此外，數據工程師也需要了解程式語言，如 Python 和 Java 就因其強大的用於處理和分析資料的程式庫和框架而被頻繁使用。透過使用這些能力，數據工程師可以有效地收集、儲存、處理和分析大量數據，並為決策者提供富有洞察力的資訊。本文我們就將帶大家看看數據工程師的十大技能，讓大家更了解這個角色。
1、Python
作為一種高階、解釋型、多功能的動態程式語言，Python 支援多種程式設計法，強調程式碼的可讀性。 網站、軟體、任務自動化和資料分析都是 Python 的常見用途。
2、Java
Java 是一種高階、基於類別、物件導向的程式語言，其旨在盡可能減少實作依賴性。它讓開發人員只要「編寫一次，就在哪都能運行」。也就是說，編譯後的 Java 程式碼可以在所有支援 Java 的平台上運行，而無需重新編譯。
3、C和C++
C 和 C++都是具有出色性能和強大功能的程式語言。程序式程式設計語言 C 提供了多個內建的運算子和函數，可用於建立複雜的程式。 作為 C 的擴展，C++ 則是增加了類別和物件等物件導向的功能，進而提高了程式碼的可讀性和重複使用性。
4、Go語言
Go是Google開發的一種靜態強型別、編譯型、並發型，並具有垃圾回收功能的程式語言，並以簡單和高效而聞名。網頁開發和系統級程式設計都經常使用 Go語言。
5、批判性思考能力
批判性思考能力對於解決問題和決策非常重要，並需要接受、處理、解釋和評估數據以做出決策的能力。批判性思考能力有助於數據工程師找到可靠的來源、評估相反的論點和檢驗假設。
6、協作能力
此外，數據工程師也需要與他人良好合作以實現共同目標的能力。這在基於團隊的環境中是必不可少的，並需要共享想法、資源和職責。透過協作，數據工程師就可以和他人一起產生創造性的想法和更好的結果。
7、對大數據技術的理解
大數據量、多樣性、速度和準確性都由大數據技術處理。大數據由 NoSQL 等資料庫和 Hadoop 等儲存系統組成，並使用機器學習演算法和 Spark 等分析工具處理這些資料，然後提取見解。在許多行業中，這些技術提供預測分析並引導人們作出明智的決策。
8、資料收集流程開發
資料收集過程的開發包括開發資訊收集技術並將其付諸實踐，其需要定位資料來源、選擇最佳的資料收集工具，以及實施資料隱私和準確性政策。這種方法確保了用於分析和決策的數據的可靠性和品質。
9、資料管理技術整合
整合資料管理技術需要連結不同的資料系統以確保資料流暢。 資料倉儲、資料庫和大數據技術都是相互關聯的。透過實現高效的數據共享、更高的數據品質和增強的分析能力，資料管理技術整合可以支援更多的業務資訊和決策。
10、演講技巧
最後，能進行引人入勝、具有教育意義和革命性的演講對於數據工程師也是很重要的技能，其涵蓋包含所說的話、表達方式，以及論點是否有效，並能更好的表達自己想說的話。
