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从数据分析师到数据工程师：我的 12 个月自学路线图
我正在学习的确切工具、我正在构建的项目以及我已经预料到会犯的错误《从数据分析师到数据工程师：我的 12 个月自学路线图》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学。我开始这段旅程是因为数据工程是目前最热门、薪水最高的职业之一。我不会假装这不是一个因素。
但还不止于此。
我学习数据分析已经有一段时间了。 SQL、Power BI、Python（Pandas、NumPy、一点 Polars）、数据清理、EDA。你能想到的，我一直在杂草丛中。我真的很喜欢它。但在这个过程中，我开始好奇数据到达我的办公桌之前会发生什么。它是如何移动的？谁建造这些管道？所有这一切背后的基础设施实际上是什么样的？
好奇心播下了种子。
然后人工智能开始让我做的很多事情变得更快、更容易。这太棒了。但这也让我思考：如果人工智能可以处理分析，我的优势是什么？我可以构建和理解什么更深入的内容？我在一家初创公司担任 IT 系统分析师，虽然我很享受这份工作，但我意识到我并没有按照自己想要的方式挑战自己。我已经准备好接受更多了。
最后的推动来自 Data With Baraa 的视频，他在视频中制定了完整的数据工程路线图。看到它的结构和分解让人感觉它真实且可行。所以我在这里。
我正在公开学习数据工程。这篇文章是这段旅程的开始。
另外，我只是留下一个免责声明，表明我与 Baraa 的 Data 没有任何关系。我只是分享我的个人旅程。希望有帮助。
为什么选择数据工程
我想在这里花一点时间，因为我认为这个问题值得一个真正的答案。
数据分析教会了我如何在数据到达后对其进行处理。清理它、探索它、可视化它、从中汲取见解。这种技能确实非常有价值。但我学得越多，就越会不断地撞到同一堵墙。我正在使用的数据已经被其他人塑造和移动了。有人建造了将它带给我的管道。有人决定了它的存储方式、结构以及刷新频率。
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