数据工程师与以下人员密切合作：

[ujjal22]

检测并纠正数据中的错误。
避免重复或不完整的记录。
创建自动标记问题的验证规则。
在实践中，良好的数据质量实践经常被忽视。这是一个错误，我建议您从一开始就将这个主题纳入您的学习路径中，这将使您作为数据工程师脱颖而出。数据质量简介课程是一个很好的起点。

团队之间的协作

数据科学家为机器学习和分析 萨尔瓦多电话数据 提供数据集。
分析师确保仪表板和报告拥有可靠的数据。
软件工程师将数据工作流程集成到应用程序中。
数据科学家和分析师是我们的利益相关者，这意味着他们通常是我们数据产品的最终用户。软件工程师通常是产生我们处理的数据的人。

因此，通过了解不同团队的需求，数据工程师可以使基础设施与公司的总体目标保持一致。

维持系统性能
随着数据量的增加，管道和系统必须保持快速和可扩展。数据工程师：

优化工作流程以处理大型数据集。
应用可减少延迟并缩短处理时间的解决方案。
根据您作为数据工程师工作的行业或特定公司，这一点变得更加相关。性能始终很重要，但如果您梦想在一家处理大量数据的公司（例如 Netflix、Meta 或 Amazon）工作，则更是如此。

无论是哪家公司，事实是，作为数据工程师，您的大部分时间都将花在维护和改进数据管道上。

监控和故障排除
任何系统都可能出现问题，数据工程师确保尽早发现这些问题。他们建立警报和仪表板来跟踪：

管道故障。
系统速度减慢。
数据不一致。
数据工程师通常处理关键数据管道，这对