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intro

先前已經從事過前後端開發，對於資料庫操作、資料處理有一定的經驗，現在想了解 Data Engineer 的職業，請問該如何準備和學習？

Data Engineering 專注於設計、構建和維護可擴展的數據基礎架構，以支持數據分析和業務智能。以下是成為一名 Data Engineer 的步驟:

如果有機會 預計2026 開始學習

1. 掌握資料庫和數據存儲技術​

  • 關係型資料庫：熟悉 SQL 和常見的資料庫如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。了解如何設計高效的資料表結構、索引和查詢優化。
  • NoSQL 資料庫：熟悉 MongoDB、Cassandra、DynamoDB 等，因為它們在處理大型非結構化數據方面非常有用。
  • 資料倉庫：學習如何設計和操作資料倉庫系統，如 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake。

2. 學習資料處理工具和框架​

  • ETL 工具：學習如何設計資料管道 (Pipeline) 和進行資料轉換。工具如 Apache NiFi、Talend、Airflow 對構建資料處理流程非常有用。
  • 資料處理框架：學習 Hadoop 和 Spark 等分散式數據處理框架，這些技術是處理大型數據集的基礎。
  • 流處理技術：了解 Kafka、Flink、Kinesis
  • pyspark：學習如何使用 pyspark 進行數據處理和分析。

3. 加強程式設計和自動化能力​

  • 程式語言：你作為軟體工程師，應該對 Python、Java 或 Scala 已經有一定掌握。這些語言在數據處理管道中都非常常用。
  • 自動化和 DevOps：學習如何自動化資料管道的運維過程。了解 Docker、Kubernetes、Terraform 等工具，以便將你的數據解決方案部署到雲端。

4. 理解雲端數據解決方案​

  • 雲平台：熟悉 AWS、Google Cloud Platform (GCP) 或 Azure 提供的數據存儲和數據處理服務，如 AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Data Lake 等。
  • 數據湖：了解數據湖技術，這是用於儲存大量非結構化和半結構化數據的重要技術。

5. 資料建模與架構設計​

  • 資料建模：學習如何為數據管道進行資料建模。這包括星型結構 (Star Schema)、雪花結構 (Snowflake Schema)，以及維度建模等技術。
  • 管道架構：設計穩健的資料管道，考慮容錯、延展性以及效率。

6. 學習數據治理和安全​

  • 數據治理：學習如何管理數據的質量、資料血統（Data Lineage），以及元數據管理。
  • 數據安全與隱私：學習如何保障資料的隱私和安全，特別是涉及到 GDPR 等隱私法規時，如何處理敏感資料。

7. 持續學習與實踐​

  • 項目實踐：參與數據工程的實際項目，構建自己的數據管道或參加開源項目。實踐是快速掌握這些技術的關鍵。
  • 認證考試：考慮獲得一些認證，比如 AWS Certified Data Analytics - Specialty、Google Cloud Professional Data Engineer，這可以展示你的專業技能。

8. 協作與溝通​

Data Engineer 需要與數據科學家、業務分析師和其他技術團隊密切合作，因此，理解數據需求、能夠清楚表達數據方案非常重要。

從你的軟體工程背景過渡到 Data Engineer 的關鍵在於，掌握數據技術堆棧、資料架構設計能力以及雲端部署和自動化技能。你可以根據興趣逐步深入數據工程領域。