随着云时代的到来，云数据库的应用，给DBA带来了许多积极的变化。 云数据库具有免部署，高性能，高可靠性，强大的灵活性和可扩展性等特点，可以大大简化DBA的重复性和琐碎的日常工作。
所谓DBA就是我们通常所说的数据库管理员，主要从事数据库安装，管理，调优，备份，容灾，集群，安全等方面的工作。 数据工程师是数据科学项目的重要组成部分，因此在当今数据丰富的环境中，行业对它们的需求呈指数级增长。
传统数据库工程师（DBA）必备技能
基础理论知识包括硬件、操作系统、网络、存储等点击咨询数据库基础知识包括交互语言（例如SQL）、模式、范式、事务、锁等；点击咨询运维技能。
包括部署、备份、高可用、监控、迁移、排障、巡检等；点击咨询性能调优技能这是一项很重要的技能，包括慢查询分析、索引优化、参数调优等。点击咨询。
1. 什么是数据工程师
数据工程师负责构建和维护数据科学项目的数据架构，他们必须确保服务器和应用程序之间的数据流是连续的。改进数据基础应用程序，将新的数据管理技术和软件集成到现有系统中，构建数据收集管道及其他各种各样的事情，都属于数据工程师的职责。
数据工程中受欢迎的技能之一是设计和构建数据仓库的能力。数据仓库是收集、存储和检索所有原始数据的地方，如果没有数据仓库，一个数据科学家做的所有任务就会变得要么太昂贵，要么太大，以至于无法拓展。
ETL(提取、转换和载入)是数据工程师构建数据管道所遵循的步骤，它实际上是一份关于如何处理、转换收集来的原始数据以备分析的蓝图。
数据工程师通常有着工程背景，与数据科学家不同的是，这个角色不需要太多的学术和科学知识。因此，对构建大规模结构和体系结构的开发人员或工程师非常适合这个角色。
2. 数据工程核心技能及其学习资源
数据工程简介
基本语言要求：Python
扎实的操作系统知识
丰富、深入的数据库知识-SQL和NoSQL
数据仓库-Hadoop、MapReduce、Hive、Pig、Apache Spark、Kafka
基本的机器学习知识
所谓DBA就是我们通常所说的数据库管理员，主要从事数据库安装，管理，调优，备份，容灾，集群，安全等方面的工作。 数据工程师是数据科学项目的重要组成部分，因此在当今数据丰富的环境中，行业对它们的需求呈指数级增长。
传统数据库工程师（DBA）必备技能
基础理论知识包括硬件、操作系统、网络、存储等点击咨询数据库基础知识包括交互语言（例如SQL）、模式、范式、事务、锁等；点击咨询运维技能。
包括部署、备份、高可用、监控、迁移、排障、巡检等；点击咨询性能调优技能这是一项很重要的技能，包括慢查询分析、索引优化、参数调优等。点击咨询。
1. 什么是数据工程师
数据工程师负责构建和维护数据科学项目的数据架构，他们必须确保服务器和应用程序之间的数据流是连续的。改进数据基础应用程序，将新的数据管理技术和软件集成到现有系统中，构建数据收集管道及其他各种各样的事情，都属于数据工程师的职责。
数据工程中受欢迎的技能之一是设计和构建数据仓库的能力。数据仓库是收集、存储和检索所有原始数据的地方，如果没有数据仓库，一个数据科学家做的所有任务就会变得要么太昂贵，要么太大，以至于无法拓展。
ETL(提取、转换和载入)是数据工程师构建数据管道所遵循的步骤，它实际上是一份关于如何处理、转换收集来的原始数据以备分析的蓝图。
数据工程师通常有着工程背景，与数据科学家不同的是，这个角色不需要太多的学术和科学知识。因此，对构建大规模结构和体系结构的开发人员或工程师非常适合这个角色。
2. 数据工程核心技能及其学习资源
数据工程简介
基本语言要求：Python
扎实的操作系统知识
丰富、深入的数据库知识-SQL和NoSQL
数据仓库-Hadoop、MapReduce、Hive、Pig、Apache Spark、Kafka
基本的机器学习知识
