机器学习&数据工程全栈项目班

在Gen AI 高速发展的今天，数据工程师的角色正在发生深刻转变。企业不再满足于“搬数据、管流程”的传统数据处理能力，而是更需要既懂数据架构、又能对接 AI 模型，具备全链路“数据→智能”交付能力的新一代全栈数据工程师、ML Engineer。目前澳洲的机器学习工程师岗位需求非常旺盛，共有超过 300 个职位在 Indeed 网站上发布。Jora 网站列出了超过 5,400 个相关职位，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，取决于经验和职位。

为顺应行业趋势，我们在原有“数据工程 + 大数据 + 云计算”体系上，重磅升级了 Machine Learning 与 AI 应用模块，推出全新 7.0 课程体系。

新升级课程，全面融合 Machine Learning 和 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 全流程实战技术，上手 AI 领域最前沿的解决方案！

新升级的课程也适合留学生回国就业

课程升级的必要性

• 岗位需求变化：澳洲与全球主流科技公司纷纷在数据平台团队中引入 ML Engineer / LLM Integrator / Data Product Owner 等新型混合岗位
• 工具与平台演进：SageMaker、Qdrant、OpenAI API、LangChain 等新工具成为团队必备能力
• 项目场景升级：从传统可视化报表 → 实时数据驱动 → 智能问答与推荐，数据系统正走向 AI 化、服务化
• 课程也能满足澳洲留学生回国就业所需技能，国内阿里、字节跳动、腾讯、科大讯飞等大厂都在大力招聘机器学习工程师

课程大纲升级亮点解析

• 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
• 项目成果高度对接求职实用性：项目支持部署上线、API 输出、可写入简历作品集
• 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

三个月学习+项目实战，全方位成为 AI 时代的数据工程师

课程培养学员具备数据工程技术、大数据处理、AWS、Machine Learning和Gen AI 实战能力，帮助学员打通从数据存储、模型训练到应用部署的全链路技术思维。

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
• 系统完成后支持实际添入简历中的可应用成果

基础步骤 + 项目实战 + 就业资源，一路打通

第一阶段：数据工程基础矩阵

• Python 基础、Linux 命令行、Git/Github CI/CD 组织合作
• 数据格式、数据清洗、SQL 高级经典操作
• 数据存储: PostgreSQL 和问卷数据库，数据模型设计
• 数据存储和搜索: Data Warehouse (Redshift), Data Lake (S3)
• ETL 流程：Airflow + Python 实现数据投入、处理、删重

第二阶段：大数据 & 云服务技术

• Spark 分析大数据、完成处理、聚类、分类算法
• AWS Glue 、Athena、Lambda、EC2 等云上组件实战使用
• 云上管道搭建和规范化管理

第三阶段：AI技术入门 + 实战化项目

• 同步进入 ML 算法 + LLM API + RAG 项目培成
• 项目包括智能推荐、云部署分析、自动化管道、Docker部署
• 学员最终成果可以搭建一套自己的 AI+DE 数据系统

第四阶段：简历打磥 + 内推资源

• 专业项目评估、简历打造、行业环境解析
• 全系列 Career Coaching 课程，包括职业计划、面试技巧、谈薪技巧
• 学员项目补充和内推机会优先排序

什么是数据工程？

数据工程是指面向不同计算平台和应用环境，使用信息系统设计，开发和评价的工程化技术和方法，一般被广泛应用于数据的传输，转换和储存。像如何高效存储海量的数据，利用实时数据反馈用户状况，以及利用机器学习来实现精准推荐等都是数据工程所研究的方向。

什么是数据工程师？

数据工程师在大数据时代或者被称为数据架构师更准确，工作的重点更偏向于数据架构，计算，数据存储，数据流，数据库设计等方向。因此数据工程师会对编程要求更高一点。

数据工程师的工作内容

数据工程师就像餐厅的主厨一样，为了给大家呈现精美的菜肴，首先需要进货，购买一些蔬菜和鸡鸭鱼肉，而这些原始食材就相当于source data一样。

当通过不同的方式得到原数据后，DE需要通过各种方式处理好这些数据，就类似厨师需要给鱼刮刮鳞，鸡要去毛，肉要腌制等；初步处理完毕后，还要把各种食材切成不同的形状，所有这些食物材料的处理，就相当于data transformation和data cleansing。

食材处理完毕后，需要烹饪成菜肴，比如说有些菜需要蒸，有些菜需要炸，那么厨师就会以相应的方式去烹饪这道菜，这就类似于数据工程中有时候需要处理好的数据以dashboard的形式去展现出，有时候需要用处理好的数据去训练ML的model。

有些时候，处理好的数据不需要立刻做成菜肴，那么厨师就会把这些食材放进冰箱，这就相当于数据工程中的data backup操作 - 把处理好的数据先backup到某个地方，之后有product需要这些处理好的数据时，再拿出来用。

从原食材到最终呈现给顾客的这整个过程，就相当于把源数据变为数据产品的整个过程。作为主厨，还需要通过不同的方式，去收集食客的反馈，才可以改进菜肴的味道，这相当于在数据工程中，收集用户的反馈，并根据反馈来改进各个环节的数据操作。

数据工程师 DE vs 数据分析师 DA vs 数据科学家 DS

数据分析师主要是负责收集处理数据以及对数据进行可视化展示，而数据工程师更多负责搭建数据结构，以及大量使用云技术与 DevOps 合作进行云端环境的搭建。数据科学家则对更注重于数据模型，机器学习以及数据挖掘等方面。

为什么要学数据工程？

而且由于数据需要长期维护，所以数据工程师工作相对稳定，但是无论是在澳洲还是在中国都没有一个完善的培养机制，通过培训的数据工程师会相对更受青睐。

什么是数据工程全栈项目班？

匠人学院的数据工程全栈项目班是全澳首创的大数据培训课程，已经帮助数百位学员拿到Offer，课程由一线大厂导师结合匠人独特的培训5.0模式（直播授课+真实团队项目）来培养出技术过硬，以及有丰富实战经验的数据工程师。并且学生在两年内可以免费重听，享受终身视频免费学习。

在三个月内，一线大厂导师进行线上授课，为同学答疑解惑，让学生系统地掌握数据工程师的核心技术技能。除此之外，学生还会完成一个独立的个人项目及一个与 DevOps 合作的多角色团队大项目，将所学知识点应用于项目实战中去。

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。

第一阶段：数据基础知识学习

一线大厂明星导师进行直播授课，系统进行数据工程核心技术的知识讲解，带领学生快速掌握企业级数据仓库搭建和构架，轻松应对公司面试和笔试。

第二阶段：商业级团队项目

有丰富实战经验的技术型人才在市场中更有竞争力。在课程内，学生会完成一个团队大项目，更加熟练掌握 AWS 云上数据库搭建流程，实现项目产品化的商业价值。

第三阶段：简历内推机会

匠人毕业学员的简历，有权优先录入简历内推库。依托匠人长久积累的的企业伙伴和毕业校友、导师的长久合作，这些简历会被优先推荐和匹配合适的岗位，有效缩短求职路径。

第四阶段：IT Career Coaching Self-Pace Learning

80+ Career Coaching课程，从职业规划，简历，面试，谈薪水等多方面提升。

• 职业规划：澳洲IT行业全景、个性化职业规划、个人品牌打造
• 找到第一份工作：CV&LinkedIn、面试技巧与策略、行为面试技巧、技术面策略
• 升职跳槽加薪：System Design面试、薪酬谈判的艺术、升职加薪策略、突破收入天花满

为什么要学习数据工程全栈项目班？

由于目前大学并没有提供系统的培训，一般行业内的数据工程师都是由社会培训，并且企业更偏向于拥有丰富项目经验的数据工程师，就业门槛相对于数据分析师来说更高一些。而我们课程的导师都是来自各个行业，且经验丰富，通过他们的指导，可以快速获取 Offer 直通车的门票。

项目经验丰富，由团队精神的分析师是面试官的首选。匠人多角色团队项目的设计模式更贴合澳洲的真实职场环境，让学生提前熟悉数据工程师的日常工作流程，增加个人竞争力。这是自学没办法媲美的。而且随着匠人培训 5.0 模式的升级，训练营的内容得到越来越多的企业认可。目前已经与德勤，Servian 等公司建立合作关系，能给优秀学员争取更多的内推机会。

 

数据工程全栈项目班亮点

1.一线大厂明星导师精心打造，进行直播面对面授课

课程导师均来自澳洲一线大厂，具备多年数据岗位从业经验，传授当下招聘市场需要的技术知识以及真实有效的行业经验

2.串联数据工程知识点，有效进行系统学习

数据工程的核心是如何把不同的工具，和技能串联在一起，不同的接口如何链接，这就需要一个系统化更高维度的学习。课程中涵盖了目前市面上对数据工程师求职所需的所有技能点。除了日常的直播授课外，还会有不定期的 Tutorial 作为指导，帮助你加速理解知识点。课程中包括了如下的知识体系和内容：

数据库基础操作

帮助学生巩固基础知识，主要知识点包括数据库管理系统（DBMS）， 数据库查询语言 SQL 以及关系型数据库等。

数据存储

了解大数据的两大存储方式：数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）。了解数据探索的几种方法。

大数据

带你了解大数据常用数据结构，并结合谷歌云服务 GCP 学习云端处理大数据的基本操作和可用服务。

数据建模&机器学习

掌握回归、支持向量机 SVM、决策树等几种机器学习算法，了解真实工作中分析数据的流程，从需求分析、数据建模到获取结果。

Python 数据分析

学习使用 Python 进行数据分析，学习 Python 相关模块。

数据可视化

学习利用 Tableau 可视化数据结果，并通过十多个不同案例掌握数据可视化的具体操作。

AWS 部分

学习使用亚马逊云服务 AWS 的服务和功能，上手云端搭建数据工程，最实际、最有竞争力的行业必备技能

3.简历内推库 

让学员“不仅仅是获得实习，更成为工作 offer 收割机”

简历内推库是一个特设的、专为我们的学员打造的数字化简历存储平台。在这里，每位学员的简历都经过专业导师的审核与优化，确保其准确、专业且符合行业标准。

4.优秀同学内推机会

匠人受到许多企业的认可，我们会根据学生项目完成质量及项目 Tutor 对学生的评价，对项目中表现优秀的同学进行优先内推。

数据工程全栈班和别的课程对比

学员真实 Offer 展示

自数据工程全栈班开班以来，有超 200+ 同学进入澳洲各大公司如 afterpay，Mecca 和 Thoughtworks 等工作。

课程适合人群

本课程专为 IT/CS/DS/IS 专业的毕业生和在校生设计，帮助学员跃升为掌握职场技能的数据工程师和数据科学家。

你需要掌握：

课程不适合

• 完全不了解 Python 的基础知识
• 没有 SQL 基础知识

学员权益大盘点，属于匠人学员的专属礼遇

概念界定

• 匠人学员：凡报名过匠人数据工程全栈项目班的学员
• 新学员：报名数据工程全栈项目班后，第一次参与课程期间，统称为新学员
• 老学员：报名数据工程全栈项目班后，第一次参与的课程结课后，统称为老学员（这里主要指 enroll 课程期间内）

⚠️以下权益仅限购买课程本人使用，禁止售卖和转让，一经发现封号处理