随着科学技术的不断发展，数据工程师也在不断成长。他们需要更加注重设计决策和与管理层的沟通。因此，经验丰富的数据工程师可以帮助年轻的数据工程师利用自己的经验来帮助确定最合适的设计决策，并更好地为自己和公司带来好处。作为一名数据工程师，在成长过程中，我们需要掌握以下四项技能。

1、复杂问题简单化

能够简化复杂事物的数据工程师倾向于使用每个问题和解决方案中已知的每一种技术和算法。相反，这可能导致难以维护的复杂系统。数据工程师真的需要复杂抽象的建模和许多复杂的技术（从Hadoop到TensorFlow）。由于这个领域的复杂性，系统和算法的开发也很复杂。然而，与大多数涉及工程设计的其他领域一样，以综合的方式降低自身的复杂性通常更好。

2、指导如何在没有主键的情况下将数据网格化

数据专家为指导如何在没有主键的情况下严格网格化数据而应提供的一个重要值是捆绑可能没有主要或明显链接的数据集。如果数据科学家能够在这些数据中找到统计模式，他将能够帮助决策者做出明智的选择。然而，这种能力是非常罕见的。处理过数据的人知道，他们并不总是很好地集成在数据库中。财务数据通常与IT服务管理数据分开，外部数据源可能不具有相同的聚合级别。有时数据的价值需要与其他部门和系统的数据一起显示，因此这成为一个难题。

3、能辨别优秀的项目

作为一个有能力选择优先级的大数据工程师，你必须知道如何解释那些可能无法实现的项目的投资回报。这是关于与那些有明确的价值观并优先考虑长期和短期目标的人交流的能力。团队中总是有许多项目和项目需求，这使它们不堪重负。经验丰富的团队需要成员带头帮助他们的经理决定哪些项目值得。

4、能开发健全的优秀系统

能够开发出健全和优化的系统来开发在受控环境中运行的算法或模型是一回事。将一个强大的模型集成到一个在现场处理大量数据的系统中是另一回事。根据公司的不同，有时数据科学家只需要自己开发算法，然后由开发人员或机器学习工程师负责将其投入生产。

数据工程师是一个复杂的领域，需要数据、统计、编程和主题知识。为了开发，数据工程师需要能够将这些复杂的事情简化并细化为算法。他们需要能够更加关注设计决策。这有助于最大化他们的知识和经验。