AI資料工程師 職業訓練課程
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
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AI 導向實務：聚焦 AI 模型所需的高品質資料管道設計
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工具即戰力：Python、Spark、雲端服務快速上手
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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)
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AI 資料工程師職能：與傳統資料工程師、ML 工程師的差異
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AI 專案資料生命週期：從原始資料到模型訓練資料
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核心技能矩陣：ETL 流程、Big Data 工具、特徵儲存、版本控制
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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)
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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：
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PySpark / Dask 並行處理技巧
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特徵工程：自動化特徵提取與轉換 (Feature Store 概念)
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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)
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MLOps 中的資料層：資料版本控制 (DVC)、品質監控
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雲端資料管線工具：Airflow、Kafka、AWS Glue / GCP Dataflow
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即時資料串流：支援即時 AI 預測的資料基礎設施
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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)
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進階技能路徑：向量資料庫 (Pinecone)、Federated Learning 資料處理
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推薦工具生態：Databricks、Snowflake、Hugging Face Datasets
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作品集建構：展示 AI 資料管線專案與效能指標
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Q&A 與業界經驗分享
預期學習成果
完成課程後，學員將能：
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掌握 AI 資料工程師的核心職責與技術架構
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實作 AI 專案所需的高效資料處理管線
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運用雲端工具自動化資料流程，提升 AI 模型效能
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規劃個人 AI 資料工程職涯發展與作品集策略
**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。
