站在科技浪頭、探索尖端趨勢，【科技島】每日帶給您最新產業新知，並由AI主播為您編輯播報當日熱門科技新聞，讓您 3 分鐘掌握天下事！

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一、FB商場詐騙多 15種最常見騙局

從電子產品、家具到服裝和車輛，臉書商場（Facebook Marketplace）已成為買賣二手物品的熱門平台。但隨著FB的流行，利用毫無戒心用戶的詐騙也隨之激增，只要了解這些騙局並知道如何避免它們，就可以避免買家和賣家損失金錢和個人資訊。

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二、馬斯克、祖克柏和庫克 向員工發送殘酷電子郵件

相信所有在職場打拚的人都曾害怕過自己的老闆傳送的訊息，早先Meta執行長馬克祖克柏（Mark Zuckerberg）就曾因為透過電子郵件跟員工說，「你應該弄清楚如何做到這一點」而上新聞。但事實上，祖克柏並不是唯一一位使用電子郵件傳達強烈訊息的人，其他科技高層也常常因其直接且令人生畏的溝通，成為新聞頭條。

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三、美國海軍「地獄獵犬」 無人水面艦艇時代來臨

美國海軍創建第二支無人水面船艦部隊「USVRON-3」，配有四艘「全球自主偵察船艦」（Global Autonomous Reconnaissance Craft，GARC），並命名為「地獄獵犬」（Hell Hounds）。該單位將開發現代戰術、技術和程式，將武器化無人艦艇融入現有艦隊中。雖然目前尚未武裝完善，但是有潛力能攜帶大量類型感測器與武器配置，成為海上多功能平台。

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四、傳未來iPad 蘋果標誌 橫向時將變「正的」

有鑒於許多用戶經常以橫向模式操作 iPad，尤其是在使用鍵盤時，導致設備後方的蘋果標誌不是「正的」，蘋果內部正在討論要重新設計，並將其改為橫向向上的方式。蘋果正在考慮對其 iPad 系列進行重大設計變更，並暗示未來可能會調整該裝置後方有代表性的「蘋果標誌」。蘋果產品設計師 Molly Anderson也承認說，「隨著用戶越來越多地橫向使用iPad，情況可能會改變。」

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五、不要被騙了！電動車沒有更容易著火

儘管許多人可能認為電動車火災風險較大，但研究顯示，並沒有證據證明電動車比燃油車更容易著火，相反，電動車可能比其他燃油車更不容易著火，起火的頻率要低得多。儘管電動車可能不像燃油汽車一樣會頻繁起火，但當它們發生時，沒有適當訓練和資源的消防部門，要撲滅它們卻更加困難。 

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六、數據工程師　解碼數據世界的關鍵

數據工程師是一個專注於數據處理與分析的專業職務，主要負責從多種資料來源中收集、整理與轉化數據，以支援企業決策及策略制定。隨著數據時代的到來，數據工程師( Data Engineerer)成為當今世界所需之專業。舉凡金融、電子商務、軟件開發、廣告和市場營銷，都需要數據科學人才。他們不僅在企業和組織中扮演著關鍵的角色，還在數據科學和人工智慧領域的發展中發揮著重要作用。

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隨著數據時代的到來，數據工程師( Data Engineerer)成為當今世界所需之專業。舉凡金融、電子商務、軟件開發、廣告和市場營銷，都需要數據科學人才...

記者／林育如

隨著數據時代的到來，數據工程師( Data Engineerer)成為當今世界所需之專業。舉凡金融、電子商務、軟件開發、廣告和市場營銷，都需要數據科學人才。他們不僅在企業和組織中扮演著關鍵的角色，還在數據科學和人工智慧領域的發展中發揮著重要作用。

數據工程師是一個專注於數據處理與分析的專業職務，主要負責從多種資料來源中收集、整理與轉化數據，以支援企業決策及策略制定。數據工程師的工作內容包括資料挖掘、統計分析、數據建模與資料視覺化等作業。他們需要與資料科學團隊緊密合作，挖掘市場消費趨勢，並結合業務需求進行數據分析。此外，數據工程師還需負責API開發、資料倉儲的設計與優化，確保系統效能及數據處理的準確性與效率。他們也需要能夠自動化處理流程，以提高工作效率及減少人為錯誤。

更多新聞：電源工程師　默默守護電流的幕後功臣

目錄

必備技能及專業

1資料處理與分析能力：需熟悉資料挖掘技術和統計分析方法，能夠從大量資料中提取有價值的訊息。

2程式設計與開發能力：需精通Python、SQL等程式語言，並具備API開發經驗。

3資料庫管理能力：需熟悉Data Warehouse設計與維護，能有效管理和存取大量數據。

4系統優化能力：懂得如何優化資料存取性能，提升系統效率。

5問題解決能力能力：需具備敏銳的問題發現與解決能力，能夠應對各種技術挑戰。

6團隊協作能力：具有良好的溝通能力，能夠與跨部門團隊協作，共同達成目標。

具備上述技能和經驗的數據工程師，將能夠在快速變化的市場環境中，提供關鍵的數據支持，助力企業實現業務目標。

數據工程師類別

數據工程師的類別包括數據管道工程師、數據平台工程師、數據架構師等。他們的工作內容有所不同，但都圍繞著數據的收集、處理、存儲和分析展開。

數據管道工程師專注於數據的抽取、轉換和加載；數據平台工程師專注於數據存儲、計算和分析基礎設施的建立和管理；而數據架構師則專注於數據模型和數據庫設計。他們三者相互合作，共同確保數據的流動、存儲和使用的順暢和高效。

如何成為數據工程師

想轉職成數據工程師的人可以通過參加相關的培訓課程、獲取相關證書或在相關行業中積累相關工作經驗，以提升自己的專業能力和競爭力。

培訓機構

在台灣，有多個培訓管道可供有興趣成為數據工程師的人選擇。以下是一些常見的培訓管道：

1 大學/科技大學： 台灣的大學和科技大學提供了許多與數據工程相關的學位課程，如資訊工程、電機工程、計算機科學等。通過相關專業的學習，學生可以獲得扎實的理論基礎和實踐經驗。

2 專業課程/培訓機構： 台灣有許多培訓機構提供與數據工程相關的專業課程，如資料庫管理、大數據技術、雲計算等。如1111進修綱，這些培訓課程通常由業界專家或相關領域的專業人士授課，具有較高的實用性。

3 在職進修： 對於已經就業的人來說，可以通過在職進修的方式來學習相關知識和技能。許多大學和培訓機構提供了彈性的在職進修課程，方便已就業人士提升自己的專業水平。

線上課程平台

1 MOOC平台（Massive Open Online Courses）：像Coursera、Udemy、edX等知名線上教育平台提供了許多與數據工程相關的課程，包括數據庫技術、Python編程、大數據處理等。

2 AI學習平台：像台灣的AI智慧教育平台、AI Academy等提供了一些與數據工程相關的課程，涵蓋了人工智慧、機器學習、大數據等領域。

以上是一些在台灣可供選擇的數據工程師培訓機構和線上課程平台。隨著數據工程領域的發展，相信將會有更多的學習資源和培訓機構湧現。另外，有關數據工程的書籍以及網上的教學影音和文章，這些免費教學資源也是學習的好途徑。

薪資待遇

目前在1111人力銀行，有外商台灣分公司開出62-154K高薪招募數據工程師，從科技業、電商、軟體、電視媒體、電腦、餐飲、保險業都釋出相關職缺，起薪平均40K以上，高一點則來到50-69K

未來的發展性

數據工程師不僅需要具備數據處理和分析的技能，還需要具備跨領域的知識，如機器學習、人工智慧、區塊鏈等，以應對複雜的數據挖掘和分析任務。走向自動化與智能化的AI時代，數據工程師可以通過參加相關的研討會、網絡活動、專業社群和開源項目等來保持專業知識的更新和交流。數據工程師在未來將有很大的發展潛力，隨著數據技術和人工智慧的不斷發展，對於數據工程師的需求也將不斷增加，相應的工作機會也將更加廣泛和多樣化。

想了解更多的科技業職缺嗎？由科技島與1111人力銀行攜手合作、透視上百種科技工作內容與薪資行情的「職缺百科」正等著您前往探索！

討論區：https://www.1111.com.tw/1000w/fanshome/discussionDetail.asp?d0=140506

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「大數據」是指數量龐大而無法以傳統方式處理的資料，大數據的興起使資料探勘、統計領域成熱門科目，且造就許多新興職 …

「大數據」是指數量龐大而無法以傳統方式處理的資料，大數據的興起使資料探勘、統計領域成熱門科目，且造就許多新興職業，根據知名印度教育公司Great Learning指出大數據人才已是各行各業不可或缺的人力資源，並依序介紹當今歐洲五種數據科學職業，分別是「數據科學家」、「數據分析師」、「數據工程師」、「數據架構師」、「機器學習工程師」。

許多產業皆透過大數據分析預測未來趨勢，使大數據成為各行各業必定發展的數位技術，而Great Learning提供分析、數據科學、大數據、機器學習、人工智能、網絡安全、全棧開發、雲端計算、深度學習等職業關鍵課程，下列將說明Great Learning所提及歐洲五大數據科學職業的職責，以及在業界扮演的角色。

一、數據科學家

數據科學家是種需要一系列技術和基於所在領域的技能，來管理和分析數據以解決業務問題的職業。

所需技能：

1. 具R、SAS、SQL、Hive、Pig、Spark、Python 等知識。
2. 具量化研究和大數據分析的專業能力。

二、數據分析師

數據分析師是指具數據洞察力，將原始數據轉化成可用於制定決策的資訊或知識的職業。

所需技能：

1. 具R、SAS、Python、HTML、C++、SQL 和 Javascript 等知識。
2. 需熟悉使用多種工具的「數據檢索」、「資料倉儲」、「數據可視化」。

三、數據工程師

數據工程師是開發、實施和維護數據系統，擁有建立「創建軟體解決方案」能力的職業。

所需技能：

1. 具Apache Hadoop和 Apache Spark、C++、AWS、Azure 等專業知識。
2. 了解數據庫系統、資料倉儲解決方案、ETL工具以及 Python、Java 等編程語言，並對其算法和數據結構有充分知識。

四、 數據架構師

數據架構師負責建立和維持公司資料儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保資料儲存系統可支持未來的資料量和分析需求的職業。

所需技能：

1. 應用數學和統計學於基本編程語言。
2. 擅長數據可視化、數據遷移、數據處理、數據建模、數據庫管理和數據挖掘。

五、機器學習工程師

機器學習工程師是創建機器學習程序和運用演算法，使其機器能不受指示的情況下採取行動。

所需技能：

1. 具應用數學、計算機科學、軟件工程、數據分析和特徵工程等概念。
2. 具機器學習演算法和交叉驗證等方面知識。

上述歐洲5種數據科學職業，各有特色，沒有所謂的優劣，取決於個人所任職的行業和工作類型，加上大數據已是主流趨勢，也替數據人才開創職業生涯的黃金機會。

這篇文章 大數據時代產物 5種數據科學頂尖職業 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。