AI資料工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

AI 資料工程師 (AI Data Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
AI 資料工程師是連接資料與 AI 模型的關鍵角色，負責構建高效資料管道以支援機器學習專案。本課程於三小時內濃縮業界實務，帶領學員從資料蒐集、處理到 AI 模型餵養的完整流程，結合雲端工具與自動化技術。無論您是轉職 AI 工程師或希望強化資料基礎，本課程將助您掌握 AI 時代資料工程的核心競爭力。

課程特色

• AI 導向實務：聚焦 AI 模型所需的高品質資料管道設計

• 工具即戰力：Python、Spark、雲端服務快速上手

• 職涯加速：連結 AI 專案需求與資料工程師的價值定位

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
理論講解 35%、工具實作 50%、案例討論 15%

課程大綱

第一階段：AI 資料工程師角色與產業定位 (30 分鐘)

• AI 資料工程師職能：與傳統資料工程師、ML 工程師的差異

• AI 專案資料生命週期：從原始資料到模型訓練資料

• 核心技能矩陣：ETL 流程、Big Data 工具、特徵儲存、版本控制

• 熱門應用場景：推薦系統、NLP 資料處理、影像辨識資料管線

第二階段：AI 資料處理與特徵工程實務 (60 分鐘)

• 資料蒐集與整合：
  API 擷取、資料湖建置 (S3、Google Cloud Storage)

• 大規模資料處理：

  • PySpark / Dask 並行處理技巧

  • 特徵工程：自動化特徵提取與轉換 (Feature Store 概念)

• AI 專屬資料準備：
  標註資料管理、資料增強、時間序列處理

• 實作示範：使用 Pandas + PySpark 處理 AI 訓練資料集

第三階段：AI 資料管線自動化與部署 (45 分鐘)

• MLOps 中的資料層：資料版本控制 (DVC)、品質監控

• 雲端資料管線工具：Airflow、Kafka、AWS Glue / GCP Dataflow

• 即時資料串流：支援即時 AI 預測的資料基礎設施

• 簡易實作：建置 ETL 管線並輸出至模型訓練格式

第四階段：職涯發展與 AI 資料工程策略 (30 分鐘)

• 進階技能路徑：向量資料庫 (Pinecone)、Federated Learning 資料處理

• 推薦工具生態：Databricks、Snowflake、Hugging Face Datasets

• 作品集建構：展示 AI 資料管線專案與效能指標

• Q&A 與業界經驗分享

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

• 掌握 AI 資料工程師的核心職責與技術架構

• 實作 AI 專案所需的高效資料處理管線

• 運用雲端工具自動化資料流程，提升 AI 模型效能

• 規劃個人 AI 資料工程職涯發展與作品集策略