雲端資料工程師養成班

越來越多企業重視數據需求，資料領域職缺數增加

隨著大數據和AI領域的發展，企業對資料工程師的需求可能會繼續增加。各個企業對數據的蒐集、處理和分析越來越重視，相對地資料領域的職缺數越來越多。

甚麼是資料工程師?

資料工程師在現今資料領域扮演著至關重要的角色，負責設計、建立和維護數據基礎架構，以支援企業在數據驅動的決策過程中取得成功。

全方位的資料工程知識

深入介紹資料工程的核心概念、技術和最佳實踐，包括數據模型設計、數據庫管理、ETL（提取、轉換、加載）流程等方面的知識。

根據104的最新數據統計，資料工程師的薪資成長幅度穩定，1年以下的平均年薪74.3萬，10年以上134.8萬。LinkedIn的報告則指出，資料工程師是過去五年增長最快的科技職位之一，市場需求每年以40%的速度增長，想抓住AI發展的機遇，就從現在開始，加入資料工程師。

資料工程師如何成為企業AI轉型的重要推手？

資料工程師的日常工作核心是確保公司數據的安全性和高效利用，

其工作範圍包括數據清理、數據管道設計與維護、ETL 流程的執行，以及雲端技術的運用。

1. 數據清理：打好AI應用的基石

資料清理是資料工程師進入數據處理的第一步，是所有AI應用的基石。資料工程師會利用Python爬取數據後並且清理，最後匯入資料庫。透過清理錯誤、不完整或重複的數據，確保資料的準確性與可靠性，不僅能為AI模型訓練提供高品質的原料，也能成為企業寶貴商業資料，用以決策並促進業務成長。

2. ETL 自動化流程：讓數據價值最大化

ETL（提取、轉換、載入）是資料工程師的核心職責，能夠將分散的數據轉化為有用的業務資源，因此ETL架構的設計與自動化流程至關重要。一名熟練的資料工程師運用Linux、Docker等工具搭建資料處理環境，完成數據收集、清理與存儲的全流程。資料管道的設計與維護就像數據的高速公路，確保數據能快速流通並支持業務決策。

3. 雲端技術應用：大規模數據處理的關鍵

隨著企業數據量的持續增加，雲端服務例如GCP、Azure、AWS等數據平台，已成為企業在處理數據的重要工具。以GCP為例，現代的資料工程師都需要具備，使用包括BigQuery和Composer等服務的技能，熟悉如何在雲端環境中進行數據存儲、分析與流動管理。掌握雲端技術，資料工程師能才夠打造靈活、安全且具擴展性的數據架構，滿足現代企業的多樣化需求。

4. 未來職涯：抓住AI浪潮中的黃金機遇

在AI技術快速崛起的今天，資料工程師正處於技術發展的最前線。他們的專業能力必須能幫助企業提升內部數據處理流程，進而推動業務數位轉型。隨著AI時代的到來，企業對數據需求的不斷增長，資料工程師的職涯發展潛力無限，現在正是學習並投入這一領域的最佳時機！