

開課日期 2025/6/14~2025/11/1 確定開課!

在AI技術飛速發展的今天,資料工程師成為無數企業數位轉型的重要推手,他們的工作是確保數據可被有效利用,包括從數據收集、清理到存儲與應用,涵蓋了所有AI應用的基礎環節。
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74.3萬到10年以上的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。
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。
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。
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!


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- Linux、Python、Docker 環境建置
- Docker - 資料收集 - 分散式爬蟲 (Extract)
- Docker - 資料儲存 - MySQL (Transform)
- Docker - 資料讀取 - API (Load)
- Docker-Compose & Docker Swarm 介紹
- AirFlow 分散式版本
- Google Computer Engine
- BigQuery
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TibaMe培訓班|學員成功故事






雲端資料工程師 在職遠距班
Python|MySQL|MongoDB|ETL 架構|GCP 雲端平台第 2 期
2025/6/14 (六) ~ 2025/11/1 (六)
20 週 / 200 小時
影音 15 小時 + 直播 165小時 + 實體 15 小時 +講座5小時 = 200 小時。
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基礎影音+真人直播 = 打破距離限制。搭配實體活動深度交流,提升學習成效。
選擇方案
你可能也想知道
1. 上課的方式為何?
- 每週平日晚間2次,每次3小時:19:00~22:00。
- 週末每週1次,每次6小時:9:00~12:00、13:30~16:30
- 作業系統:Windows 10 或 11、Linux(較佳),不建議使用 Mac OS 或 Apple 系列設備。
- 處理器(CPU):Intel i5 第10代或以上,AMD Ryzen 3 或以上。
- 記憶體(RAM):16 GB 或以上。
- 硬碟空間:512GB 或以上。
- 顯示卡(GPU):需要獨立顯示卡,低階即可。
- 螢幕解析度:1024x768 或以上。
- 網路連線:支援 Wi-Fi 5(802.11ac)或以上。