許多人在轉職資料工程師時，總會聽到最常見的建議：「你要先學 Python 和 SQL！」但真正踏上這條路後，才發現自己早已迷失在 Spark、Flink、Iceberg、BigQuery 等複雜技術名稱之中，甚至刷了無數題 Leetcode，卻仍然收不到面試邀約。
究竟該如何有效地規劃自己的資料工程職涯路徑？本文將完整揭露從必備技能到作品集建置、個人品牌經營，以及最重要的 Stakeholder 管理技巧，帶你掌握 2025 年成功轉職資料工程師的完整攻略。
在AI技術迅速崛起的時代，越來越多人開始認真思考：「到底該選擇軟體工程（Software Engineering）還是機器學習（Machine Learning, ML），哪一個較為合適呢？」
軟體工程師專注於開發、設計和維護各種軟體系統，致力於打造穩定且高效的產品架構，以滿足不同用戶的需求。
機器學習工程師則負責訓練和優化各種AI模型，從大量數據中發掘潛在模式，使系統能夠自動學習並做出智能決策。
這兩個領域既有共通點，也存在著核心差異。如果你對未來的職涯方向感到迷惘和困惑，這篇文章將幫助你釐清兩者之間的關鍵技能，並提供一些實用的職涯選擇建議！
轉職的決策來自對現有職涯的成長瓶頸與未來發展的思考。隨著AI技術的崛起，半導體代工業面臨技能固化與工作壓力的困境，因此轉職成為尋求更廣泛、精深且具可攜性的技術的出路。
轉職後的職涯選擇多元，包括資料工程師、機器學習工程師與軟體後端工程師。薪資待遇依據技能水平、工作地點與企業規模而異，初級開發者的年薪範圍從50萬到80萬新台幣不等。
適合學習Python的資源涵蓋多家進修機構，包括Tibame、AppWorks School等，這些機構提供多元的實體班與線上課程，涵蓋從Python基礎到進階技術應用的各個層面。
在中央大學進行的短講「團隊協作下的Python程式設計」分享了以下亮點：
1.減少Debug時間的最佳實踐
2.設計模式和最佳實踐
3.處理異常和日誌記錄
4.程式碼規範 (Coding Rules)
5.遵循 PEP 8 規範：
6.使用Pylint和flake8進行程式碼靜態分析
7.PR流程中的程式碼審查 (Code Review)
遵循這些規則的優勢
- 提高代碼質量
- 促進團隊合作
- 易於維護和擴展
- 快速發現和修復問題
- 提升開發效率
