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Data engineering

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「Data engineering：主要負責設計、構建及維護數據基礎設施，以支持資料分析及數據驅動的決策過程。該角色需確保數據的質量、安全性與可存取性，並與數據科學家及業務單位密切合作，推動數據的有效應用。必須具備強大的編程能力（如Python、Java）、數據庫管理經驗（如SQL、NoSQL）、熟悉ETL流程及數據倉儲設計。此外，良好的問題解決能力及跨部門協作能力在台灣職場文化中尤為重要，因為多數專案需整合不同部門的需求與資源，以實現共同目標。」
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    麥迪遜數據花園
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    邱志威

    創辦人

    2022/01/07

    資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
    擅長 #分析應用 的： 資料分析師（Data Analyst）
    擅長 #程式實作 的： 資料工程師（Data Engineer）
    擅長 #模型理論 的： 資料科學家（Data Scientist）
    換句話說，他們分別是「看資料」，「調資料」以及「玩資料」。不過實際上的分工與職能其實會更加複雜一點，有幾種常見的狀況：
    資料科學家與資料工程師中間的 GAP
    模型「部署/上線」的工作誰來做？
    「資料分析師」與「商業分析師」
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    資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
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    資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工｜ALPHA Camp Blog
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    Hahow 小蛙編輯

    創作內容編輯

    2021/11/22

    想轉職數據分析師？工作內容、產業現況、必備技能一次解密！
    資料科學家是與數據分析師比較新的職業，還有一些神祕色彩，許多人甚至連聽都沒聽過，還以為是數據分析師是股票分析師另類職稱。這篇文章會盡量拿掉所有專有名詞，用人話說明資料科學家的工作日常，提供一些總覽性的介紹！
    數據分析這個學門統稱為資料科學(Data Science)，常見的職位有資料工程師(Data Engineer)、資料科學家(Data Scientist)和商業分析師(Business Analyst)。資料科學家需要有較強的統計學知識，並且通常需要具備建立機器學習模型的能力，這也是這系列文章的主要角色。
    更多內容請見哈好福利社>>
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