数据工程领域是一个非常有趣的领域。您将有机会与各种引人入胜的数据，尖端技术和多元化的团队合作，这些团队由各自领域的数据专业人员和专家组成。

整个数据工程学科仍处于起步阶段。企业要求您根据实际数据和从中派生的KPI做出明智的决策。

如果你擅长于此，他们愿意为此向你支付公平的工资。让我们来看看高需求的人才，在决定未来工作机会方面发挥重要作用的标准，以及进行技术面试的最佳方式。

确保基础知识

在申请数据工程工作时，您应该熟悉数据库管理、数据仓库、数据湖、大数据和 REST API 的基础知识。

如果你在求职面试过程中无法充分解释大数据的3V或数据仓库的功能，那将有些令人沮丧。此外，了解体系结构组件也是有益的。

表明您可以独立工作

由于技术发展的快速步伐，您必须能够主动学习，并且愿意在申请数据工程工作之前不断学习和试验新工具。

这并不意味着您需要遵循每种趋势;相反，它强调保持开放思想的必要性。

确保您为面试做好准备

如果您打算提交申请，您应该练习提前回答一些(非常简单的)技术问题。

大多数数据工程经理会要求您根据某些情况设计星型架构，或者会问您一些编码问题，例如：Python中的SQL窗口函数，生成器，广播或列表推导是什么;Docker 镜像和 Docker 容器有什么区别?或者你会如何创建 Docker 镜像并运行 Docker 容器?

最后，对自己有信心，保持自信。

专注于您的额外技能

在您选择的每个职业中拥有与自己的个人资料相得益彰的能力对您有利。第二种选择是许多企业会选择的选择。

雇主正在寻找全面发展并拥有关键软技能(如项目管理，公开演讲，记录保存)或擅长主持和组织活动的人员。

持续发展您的数据工程技能

了解数据是成为数据工程师所需的最重要的才能。

花一些时间彻底掌握您的组织拥有哪些数据，它来自哪里，如何收集，ETL过程(如果有)，数据中的细微之处以及其他相关信息，因为大多数公司的数据文档都非常糟糕。

到目前为止，这是帮助您创建高效且富有成效的数据项目的最重要因素。您可能已经在进行一些数据工程工作。

您已经拥有学习其余技能所需的大部分技能。虽然课外活动很有价值，但雇主在做出招聘决定时更加重视以前的工作经验。