数据工程是利用数据和数据挖掘方法。然后，它可以用于了解数据的质量并对其进行预测。以确保他们的系统收集高质量的信息以做出准确的预测。
理解数据工程
要开始任何分析，理解初始数据至关重要。数据工程师在从原始数据中提取有价值的见解并将其转换为信息数据方面发挥着至关重要的作用。此过程包括发现数据集中的模式、趋势和联系。
在处理大数据时，也需要数据工程技能。这些类型的数据集有很多变量需要单独分析；但是，它们通常在这些组内的不同组之间具有相似的属性。要了解这些属性的含义以及它们如何相互关联，您需要了解每个变量是如何单独表现的人，然后将它们的结果汇总到更大的范围内。
网络威胁的未来
网络威胁的未来是一场数字军备竞赛。这将是一场数据、云和人工智能的战斗。
他们需要了解这些技术的工作原理，以便在为时已晚之前拦截通信或接管控制系统——他们需要更多接受过深度学习 (DL) 等机器学习技术培训的数据科学家，该技术使用神经网络作为其预测分析过程的一部分。这意味着即使您自己不是编码员，您仍然可以从当地社区学院或大学课程中学习 DL 理论课程中受益。
数据工程师从事的项目要求他们将大量结构化或非结构化数据整合成一个有凝聚力的整体。他们经常使用他们领域中可用的工具：SQL 数据库、自然语言工具包 (NLTK) 等文本分析软件、R 和 Python 统计包以及 Tableau 或 D3js 等可视化工具。
数据工程师对于保护组织免受网络威胁并确保其数据免受黑客或恶意行为者的侵害至关重要。数据工程是一套复杂的技能，任何具有正确思维方式和受过培训的人都可以掌握。他们需要了解他们使用的系统如何工作以及如何使用它们。掌握所有这些技能后，您就可以在采取行动时做出明智的决定。您可以通过以下方式学习这些技能：了解您的应用程序，并使用它们来创建自己的数据库。
