Kluczową umiejętnością dla inżyniera danych jest biegłość w językach programowania stosowanych w przetwarzaniu i analizie danych, takich jak Python i Scala, a także znajomość SQL dla zarządzania i manipulacji bazami danych. Ważne jest, aby ekspert wykazał się doświadczeniem w stosowaniu tych języków do tworzenia efektywnych pipeline'ów danych, przetwarzania zbiorów danych oraz integracji z różnymi źródłami danych.

W pracy inżyniera danych często kluczowe jest doświadczenie z ekosystemem Hadoop, w tym z HDFS, MapReduce, Hive, oraz Spark. Umiejętność pracy z tymi narzędziami umożliwia efektywne przetwarzanie i analizę dużych wolumenów danych, co jest krytyczne dla organizacji opierających swoje decyzje na danych.

Oprócz umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, ważna jest również znajomość platform chmurowych takich jak AWS, Google Cloud Platform czy Microsoft Azure, które oferują narzędzia i usługi wspierające przetwarzanie danych (np. Amazon S3, Google BigQuery, Azure Data Lake). Ekspert powinien wykazać się doświadczeniem w korzystaniu z tych środowisk do skalowalnego przetwarzania i przechowywania danych.

Kluczowe jest doświadczenie w projektowaniu, budowaniu i utrzymywaniu procesów ETL (Extract, Transform, Load), które umożliwiają efektywne przenoszenie danych między systemami, ich transformację i ładowanie do docelowych magazynów danych lub systemów analitycznych. Zrozumienie najlepszych praktyk i umiejętność zapewnienia jakości i czystości danych są tutaj niezbędne.

Inżynier danych musi posiadać głęboką wiedzę na temat różnych typów baz danych, zarówno relacyjnych (np. MySQL, PostgreSQL) jak i NoSQL (np. MongoDB, Cassandra). Dodatkowo, znajomość magazynów danych, takich jak Redshift, Snowflake czy BigQuery, jest ważna dla efektywnego zarządzania i analizy danych na dużą skalę.

Inżynieria danych często wymaga współpracy z innymi członkami zespołu, w tym analitykami danych, menedżerami produktu i zespołami deweloperskimi. Dlatego kluczowe są silne umiejętności komunikacyjne i zdolność do pracy w zespole, aby efektywnie dzielić się wiedzą i wspierać realizację projektów opartych na danych.