数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获取的。
深度解析数据工程师
数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径，数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
在比较大的组织中，数据工程师需要关注不同的方面：比如使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。不管侧重于什么，一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题，而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。
数据工程师往往更加注重建设和优化。下面的任务的示例是数据工程师通常的工作：
为数据消费开发API
在现存的数据管道中整合数据集
在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型
持续不断的监控和测试系统保证性能优化
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
大数据工程师就业培训哪个好?
http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html
大数据工程师培训，需要学习的有哪些课程?
http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
什么是数据工程师，主要做些什么，数据工程师的学习路线？
http://www.duozhishidai.com/article-1011-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
