本文主要是介绍想当数据建模师，这9大必备技能你get了吗？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
什么是数据建模？为什么需要它？
数据建模过程
成为数据建模师的必备条件
学历要求+专业要求
数据建模需要的9大能力
数据建模师的职业发展
职业展望
认证的重要性
数据建模，听起来很厉害的样子，但你知道什么是数据建模吗，为什么它对企业的生死起着关键性作用？
什么是数据建模？为什么需要它？
数据建模对数据库管理系统的数据流进行评估和度量，管理数据流的输入和输出。数据建模负责创建数据所需的空间，因此它是大数据项目中最重要的部分之一。 数据建模为数据构建空间，并照顾与数据所在环境相关的因素。
通俗地说，数据建模就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。比如，企业遇到的资源分配不均、资源严重浪费的问题，企业遇到了增长难题，或者企业利润出现下滑的时候，通过数据建模可以快速帮助企业来看清问题，找到解决的方法。
很多APP的开发优化过程中，会利用数据建模过程来提供最无缝的客户体验。
数据建模过程
设计数据库的过程包括三个主要模式: 概念模式、逻辑模式和物理模式。使用数据定义语言 (Data Definition Language) 将这些模式转换为活动数据库。具有完整属性并涵盖所有主要方面的数据模型，其自身包含了每个实体的详细描述。
虽然可以通过多种方法创建数据模型，但有两种方法可以生成最佳模型。 这些过程被称为自下而上和自上而下的数据建模过程。
自下而上的数据模型: 也称为集成模型，通过再工程努力（re-engineering efforts）而创建。这种方法通常从数据和基础报告的现有结构表单开始。该模型可能不适用于数据共享，因为它们在创建时没有组织内所有其他部门的具体参考数据。
自上而下的数据模型: 通过一种抽象的方法创建，从在主题领域有足够专业知识的人那里获取信息。该模型系统未必能够使用所有公司，但它确实极具参考价值。
成为数据建模师的必备条件
- 概念设计能力
- 抽象思维能力
- 用户沟通能力
- 内部沟通能力
基于这些需求，如果不具备所需的软件和系统知识，但是具有概念性和抽象性的思考能力，那也将被认为有数据建模的潜质。
沟通技巧对所有数据建模者来说都是必不可少的。组织要求数据建模人员具有强大的沟通技能，因为他们需要解释和平衡所有用户需求。此外，还需要以所有用户都能理解的透视图来记录最终结果。
学历要求+专业要求
一般来说要求学士学位，信息科学、应用数学或计算机这几个专业比较受到欢迎；当然如果特别优秀，条件从宽。还有的公司想要招聘拥有多个信息系统管理或业务管理经验的数据建模师。数据建模师还应精通数据库管理，知道如何查看数据库，并考虑不同数据复杂性的可能结果。
数据建模需要的9大能力
1. 数字逻辑: 也称为布尔逻辑，它是所有现代计算机系统和编程语言的基础。它是一个将复杂问题简化为“是/否”、“真/假”或“1/0”值的系统，这些值被放入方程中，以产生输入和输出操作。作为编码背后的基本概念，拥有这种技能对于清理和组织非结构化数据集非常重要。
2. 计算机结构和组织:该技能建立在第一个列出的数字逻辑技能的基础上。逻辑、体系结构和组织都是相互关联的。为了优化性能，需要牢牢掌握所有这些内容。计算机体系结构是一组逻辑规则，它允许程序员在硬件和软件之间进行接口，包括其内部功能和实现方式。计算机组织是其体系结构和系统本身结构的表达。对计算机体系结构和组织的充分理解，使您在处理数据时可以最大限度地提高效率。
3. 数据表达: 数据是将复杂的信息分解成更简单的字节，例如被编码成数字。让数据的收集、操作和分析变得更加容易，从而节省了时间和成本。
4. 内存架构: 我们前面了解如何更好地编码和表示数据，那么存储数据以供后续的检索更为重要。内存体系结构涉及如何在计算机单元中存储二进制数字，并在电子表格和数据库程序中存储更复杂的数据。内存架构最重要的部分，是能够找到结合速度、耐久性、可靠性和成本效益的最佳方法，同时不损害数据的完整性。
5. 熟悉现有的许多建模工具: 用于帮助数据建模的工具非常广泛，但是，其中一些顶级工具包括Power Designer、Enterprise Architect和Erwin。这些工具用于组织和定义数据以获得最佳结果。熟悉这些工具可以节省培训时间，并能够更有效地分析数据集。
6. 适应新的建模方法: 数据建模将继续发展。在未来几年中，基础设施、数据源和模型的差异将会变得更加复杂。 对于数据建模师来说，从案例研究或其他已证实的方法中快速学习并调整建模方法的能力，是保持领先技术优势的关键。
7. SQL语言及其实现: SQL代表“结构化查询语言”，对数据建模非常重要，它是操作、管理和访问存储在相关数据库中数据的标准编程语言。其开发的便捷性和可移植性使其成为数据库查询的通用语言。没有SQL基础，不可能成为数据建模师。
8. 丰富的数据库系统使用经验:关系型数据库管理系统(RDBMS)具有大数据处理能力，如快速存储和获取数据的能力。 这些经验对于管理复杂的数据环境是绝对必要的。
9. 堪称典范的沟通技能助您在复杂层次结构的组织中穿梭: 数据建模不仅要拥有技术技能。还要以一种便于理解的方式，与任何非数据专业人员交流有关复杂技术数据的知识。数据建模人员需要与所有业务级别进行沟通，以便更好地推动变革实施并促进增长。这将极具有挑战性，不过在理解商业政治因素的同时，能够与每个人建立联系并告知他们非常重要。
数据建模师的职业发展
如果你是一个新手，那你需要一个有经验的导师对你进行培训，他最好的在数据建模方面有多年经验的人，并作为学习者和培训师参加过许多培训项目。指导者应该精通数据建模的技术，了解特定组织的所有系统。导师的经验及其培训方法，对数据建模人员的技能应用能力具有决定性的影响。
当你学成出师进入企业后，你将拥有很多晋升机会。比如开始带一个小项目，到领导自己的部门，甚至 有可能成为从事数据营销或数据建模的IT公司的经理。
职业展望
数据建模师通常与数据分析师和架构师一起工作，确定关键维度和事实，以支持客户或公司的系统需求。数据建模师需要管理和保持数据的质量和完整性。你需要拥有丰富的领域知识来解释数据分析结果。
很多数据建模师的职业生涯始于数据分析师，随着他们在基础级别上获得的经验和成功，数据建模师会在行业中继续攀登。数据建模有很大的学习空间，因此报酬也较为可观。根据Glassdoor的调查，市场上数据建模师的平均工资预计为78601美元，约合人民币51万/年。
认证的重要性
和项目管理必须要经过PM认证一样，做数据建模师也需要获得相关的权威认证，这些认证包括大数据和数据科学课程，大数据工程师硕士认证，大数据Hadoop培训认证、R语言科学认证等等等。
如您有兴趣成为一名数据建模师，圣普伦能够为你提供正确的指导，帮助你学习数据分析、数据探索、数据可视化、预测分析和描述分析技术、功能性编程、Spark SQL等多项技能，为你的职业生涯奠定坚实基础。
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