ETL工程师的职业能力要求

数据-ETL工程师是指负责数据抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Loading）的工程师。他们负责从不同数据源中提取数据，并将其转换为适合目标系统的格式，最后将数据加载到目标数据库或数据仓库中。以下是数据-ETL工程师需要具备的职业能力要求：

数据处理和转换能力：数据-ETL工程师需要具备处理和转换大规模数据的能力，包括数据清洗、数据格式转换、数据整合等。他们应该熟悉不同的数据处理工具和技术，如SQL、Python、Hadoop、Spark等，并能够运用这些工具来实现数据的高效处理和转换。
数据库和数据仓库知识：数据-ETL工程师需要熟悉各种数据库和数据仓库系统，如Oracle、MySQL、SQL Server、Snowflake等，并了解它们的结构和原理。他们需要掌握SQL语言，能够编写和优化SQL查询，实现高效的数据提取和加载。
编程和脚本语言：数据-ETL工程师需要具备编程和脚本语言的能力，如Python、Java、Shell等。他们应该熟悉数据处理相关的编程库和框架，如Pandas、NumPy、Apache Beam等，能够使用编程语言和相关工具来处理和转换数据。
数据模型设计和优化：数据-ETL工程师需要了解数据模型设计的原则和方法，能够设计合理的数据模型，并进行性能优化。他们应该熟悉维度建模和关系模型等常用的数据建模方法，能够根据业务需求设计出高效的数据结构。
质量控制和数据验证：数据-ETL工程师需要具备数据质量控制和数据验证的能力，确保从源系统到目标系统的数据转换和加载过程中的数据准确性和完整性。他们应该熟悉数据验证的方法和工具，能够编写和执行数据验证规则，并对异常数据进行处理。
团队合作和沟通能力：数据-ETL工程师通常需要与数据分析师、数据工程师等团队成员进行密切合作，因此需要具备良好的团队合作和沟通能力。他们应该能够与其他团队成员有效协作，理解业务需求，并能够清晰地表达自己的想法和解决方案。

以上是数据-ETL工程师职业能力要求的主要方面。在实际工作中，根据不同的行业和公司的需求，可能会有一些额外的要求和技能。因此，如果你对特定的行业或公司有兴趣，建议你进一步了解相关行业的实际要求和技能。