数据工程师分为三个方向：底层平台的搭建/管理/运维，大数据开发/设计/架构，数据分析/挖掘。成为一名优秀的数据工程师主要包含以下四个步骤：

第一步，大数据背景和发展前景了解。实验室的老师、师兄师姐不断整理完善了大数据技术路线学习图，可从中了解各个发展方向的主要背景、前景和需要的技术路线。

第二步，前置技能学习。在学习大数据技能之前，需要熟练掌握常用编程语言Java和Python，能够使用Linux服务器以及编写Shell脚本。通过实验室现有大量的源代码，并在实验室设备的测试环境中学习，可以快速跨越这个阶段。

第三步，大数据基础技能学习。在前置技能基本掌握后，将学习大数据基础技能，主要包括Hadoop集群及其相关组件的认识和了解，HDFS等的基本操作以及MapReduce、Spark的编程实现等。此阶段可在师兄师姐的指导下，利用实验室的大数据分析集群，结合内部需求进行学习、快速上手。

第四步，大数据进阶技能学习。对大数据技能有一定认识后，可根据自己的兴趣在某个方向深入探索。重点结合实验室的实际项目需求，快速提升相关技能和解决问题的能力。比如向上的数据分析、或者向下的数据系统的构架。最终，在深入方向上成为独当一面的数据工程师。