数据工程师是负责设计、构建和管理数据架构的专业人员。他们处理大量数据，并使其在数据科学家和其他分析师进行分析之前，易于访问和使用。以下是数据工程师的一种可能的学习路径：
- 计算机科学基础：理解数据结构、算法、操作系统和网络等基础知识是至关重要的。
- 编程：Python和Java是数据工程中常用的编程语言。对于这些语言的熟练掌握是必须的。
- 数据库和SQL：数据工程师需要了解如何设计、实施和管理关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB, Cassandra）。熟练使用SQL进行复杂的查询和数据操作是必需的。
- 分布式系统：数据工程师通常会处理大规模、分布式的数据。因此，理解如Hadoop, Spark等分布式处理框架是非常重要的。
- 数据仓库和数据湖：理解如何设计和实施数据仓库和数据湖，以及他们的区别和适用情况。
- ETL工具：ETL代表提取、转换和加载，这是数据工程的核心过程。学习如何使用ETL工具（如Apache Beam, Airflow等）进行数据管道的设计和实施。
- 实时处理和流处理：在许多现代数据架构中，需要处理实时的数据流。因此，对Kafka, Storm, Flink等流处理框架的理解是有用的。
- 云服务：许多公司都在使用云服务进行数据处理和存储，比如AWS, Google Cloud, Azure等。了解这些服务如何提供数据解决方案是一个加分项。
- 数据治理和安全：理解数据治理的原则和实践，包括数据的质量、安全性、隐私和合规性。
这些只是一些基本步骤。具体的学习路径可能会根据你的兴趣和职业目标有所不同。不过，一点是肯定的，数据工程师需要对数据和技术有深厚的理解，因为他们的主要任务是简化数据的访问和使用，为数据科学家和其他分析师提供服务。