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資料工程師的角色正在資料科學生態系統中迅速普及。根據《 2020年 DICE 科技就業報告》，數據工程是 2019 年成長最快的技術導向職業。新興就業職位之一，其中自2015年以來招聘成長率增加了35%。

2021 年的類似報告顯示，儘管一些數據科學職位的成長率正在放緩，但數據工程面試卻比去年同期增加了 40%。同樣，另一份報告發現，預計 2018 年至 2028 年資料工程師職位成長率為 21%。

印度的數據工程市場預計未來 5 年將以 33.8% 的複合年 薩爾瓦多電話號碼列表 增長率增長，從 2023 年的 290 億美元增長到 2028 年的 1240 億美元，部分原因是生成式人工智慧和大型語言模型的興起。

您可以在另一篇文章中了解其他一些頂級分析職業。


成長最快的科技職涯圖表

資料來源：DICE

成為資料工程師
培養 Python 技能，成為專業的資料工程師。
資料工程師學習路徑
如果您正在考慮成為資料工程師，這篇部落格文章包含您需要了解的一切。我們將探討什麼是資料工程師，他們在日常工作中的角色和職責是什麼，以及為什麼今天成為資料工程師是一個很好的選擇。我們還將研究成為資料工程師所需的技能和資格，並為您提供一些提示，以幫助您在行業中獲得第一個職位。

不過乍一看，技術資料工程師的學習路徑是這樣的：



精通Python和Scala等語言的程式設計。
學習自動化和腳本編寫。
了解資料庫管理並培養您的SQL 技能。
掌握資料處理技術。
學習安排您的工作流程。
在AWS等平台上培養您的雲端運算知識。
培養您對Docker和Kubernetes等基礎架構工具的了解。
隨時了解產業趨勢。
當我們探索如何成為資料工程師時，我們將在這篇文章中詳細介紹其中的許多要點。

什麼是資料工程師？
資料工程師負責為組織中資料的取得、儲存、轉換和管理奠定基礎。他們管理資料庫架構和資料處理系統的設計、創建和維護，確保後續的分析、視覺化和機器學習模型開發工作能夠無縫、持續、安全、有效地進行。

簡而言之，資料工程師是資料科學領域最具技術含量的人才，在軟體和應用程式開發人員與傳統資料科學職位之間發揮著至關重要的橋樑作用。

資料工程師負責傳統資料科學工作流程的第一階段：資料收集和儲存的過程。他們確保從不同來源收集的大量數據成為其他數據科學專家（例如數據分析師和數據科學家）可存取的原材料。

一方面，這需要開發和維護具有高可用性、高效能和整合新技術能力的可擴展資料基礎架構。另一