〈資料工程師〉彙整

培養解決問題的能力：從拆解問題到分析步驟

在與資料密不可分的時代，如何善用資料來解決問題，培養數據思維、進而建立數據分析的能力？AC 校長 Bernard 與資料工程師維元，帶領團隊透過案例實作，深度探討資料分析流程。以下針對「定義問題」與「提出假設」兩個環節，說明其目標、方法與案例，邀請你一起來練習用數據思考解決問題。

資料在整個分析的過程中扮演非常重要的角色。在真正開始進行分析之前，會建議先透過一些簡單的觀察對資料先有初步的認識。透過系統性的方式來建立對資料的感覺。

許多人會選擇 Python 做為程式開發或資料科學的入門語言，因為其「語法容易」與「第三方資源豐富」兩個特性。所謂的「第三方資源豐富」是指，Python 可以搭配許多套件來完成特定領域的工作。Python 在爬蟲領域也如此

Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言，就我自己的觀點來看，目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ，至於 Julia 還要觀望一下。

如果你正在尋找資料工程師的工作，或是期待踏入相關領域，這篇蒐集並整理了大量的業界面試流程與常見的面試題庫 35 題，用面試官的角度思考，從中了解數據工程師的工作內容是什麼，以及雇主對 Data Engineer 關注的4個能力重點

資料科學家、資料分析師和資料工程師，在資料團隊實務工作上，不同的技能是如何分工。資料科學家與資料工程師的差異、資料分析師在做什麼？模型「部署/上線」的工作誰來做？ ALPHA Camp 資料工程師維元帶你解析。