真心劝退！这几类人千万别碰数据工程

上次的活动中有很多朋友咨询我说：

我现在做DA/BA，想转DE，合适吗？

CS毕业，DE和SWE选哪个？

听说DE工资高，我该不该学？

说实话，ML和DE确实很香。ML在澳洲市场薪资范围从每年 10 万美元（约 145,000 澳元）到 20 万美元（约 290,000 澳元）不等！

但我今天不劝你学。反而想认真劝退这5类人——

❌ 第一类：只想做"数据"，不想碰"工程"的人

很多人觉得"数据工程"就是数据分析的升级版。

不是的。DE做的是"让数据能被用"。你每天看的dashboard背后，有人搭了pipeline，建了数据仓库，跑了ETL流程，对接了十几个API——这些才是DE的主战场。

❌ 第二类：不愿意碰云服务和DevOps的人

2025年的DE，不是坐在本地跑SQL的时代了。AWS的S3、Glue、Lambda、Redshift、Athena……这些不是"加分项"，是"必选项"。你还得懂Docker容器化部署，会用Airflow编排任务，能和DevOps团队无缝对接。

❌ 第三类：只想刷证书、不想做项目的人

面试DE，招聘官看的是：你搭过什么样的data pipeline？处理过多大量级的数据？用了什么技术栈？说白了，DE面试的核心问题是：你干过什么？

❌ 第四类：急着两周拿offer的人

DE的学习曲线比DA陡得多。你要懂数据库设计，要懂SQL高级操作，要懂Python数据处理，要懂分布式计算（Spark/Hadoop），要懂云架构……

现在还得会点Machine Learning，懂点RAG和LLM的数据流程。

❌ 第五类：觉得"反正AI要替代一切"的人

讽刺的是，AI越火，DE越香。为什么？

因为所有AI应用的底层都是数据。没有高质量的数据pipeline，就没有能跑的模型。

LLM需要embedding存储 → 你得懂向量数据库RAG系统需要检索增强 → 你得懂数据流设计推荐系统需要实时更新 → 你得懂流式处理

AI不是在替代DE，是在给DE加需求。

✅ 所以，什么人适合DE？

反过来说：

• 你愿意理解"数据从哪里来、到哪里去"
• 你不怕学AWS、不怕碰命令行
• 你能接受3个月的系统学习+项目实战
• 你想要一个稳定、高薪、门槛高所以竞争相对小的方向

那AI+ML&DE全栈班可能真的适合你！

这是澳洲第一个面向企业的数据工程师培训，已经帮助数百位学员拿到Offer！也适合留学生们回国就业！

课程会主要分为基础知识学习，数据项目实战以及公司商业项目、简历内推三大阶段来提升学生个人能力，完美模拟真实工作内容及流程。享受终身视频免费学习。

🔥课程有哪些亮点？

• 引入完整 Machine Learning 流程教学：从算法到部署，掌握企业级模型训练管道
• 新增 RAG 架构实战模块：打造真实场景下的智能问答与推荐系统，使用向量数据库 + LLM 构建语义搜索引擎

全面覆盖 AI+DE 全链路技术体系：从数据存储、数据处理、ML建模到 AI 应用开发，一站式掌握职场刚需技能

✨课程大纲7.0三大新升级

✨ 新增 1: Machine Learning 全流程实战

全面融合算法技术和实际应用，包括：

• ML基础算法：Linear Regression，Logistic Regression，Decision Tree，Random Forest，KMeans Clustering，SVM，Naive Bayes
• 用 Spark MLlib 实现分类/聚类算法，处理分布很大的数据量
• 使用 OpenAI Embedding 生成文本向量，实现文本分类/搜索/推荐
• AWS SageMaker 上训练、模型部署和 Endpoint API 接入
• 搭建自己的机器学习 Web App，支持推荐、预测、分析功能

✨ 新增 2: AI RAG (检索增强生成) 架构实战

完整实战系列，打造可部署的智能推荐和问答系统：

实战课程：Introduction to LLM & RAG for Recommendations

• 介绍 LLM 与 RAG 核心模型和工作原理，分析与传统推荐系统的区别
• 数据准备：标准化产品列表，数据清洗，产品描述 embedding
• 向量库选型和实现：Qdrant 搭建向量搜索基础，支持快速相似度检索
• 构建全流程 RAG 系统：问题向量化，文档搜索，上下文组装，LLM生成，Post-processing 输出
• 搭建对话界面：使用 Streamlit/前端框架实现应用结果输出
• 容器化部署：使用 Docker 部署整套服务，包括前端+API+Qdrant

✨ 新增 3: AI+DE 联合项目实战

• 进入「AI智能项目培成模块」，综合运用云服务、数据建模、RAG和LLM能力，完成端到端 AI 应用实战
• 实现基于 LLM API 的人工智能问答/分析应用