Digital and Data Accelerator

6個月助你入門數據工程

在6個月兼職課程,我們會分四大部份為你裝備入行所需的技能: 在基礎部份,你會學習數據工程師必備的編程工具及數據知識 ; 在核心部份,我們會透過四大個案讓你模擬運用所學到職場工作上 ; 在加強訓練部份,你會深入訓練數據工程技能及準備專業證書考試 ; 最後在就業支援部份,我們會訓練你通過入職考核的技巧。我們的目標是讓你在完成課程後開始數據工程工作。

大數據及數據工程訓練營

專業證書

獲取數據行業認可

Databricks 數據分析師證書

完成核心訓練後,你可以運用 Databricks 進行入門數據分析工作,並為證書做好準備。

Databricks 機器學習證書

完成增強訓練後,你可以運用 Databricks 進行入門機器學習工作,並為證書做好準備。

Databricks 數據工程證書

完成增強訓練後,你可以運用 Databricks 進行入門數據工程工作,並為證書做好準備。

課程大綱

從初學到工作水平

課程編號: de5002
教學語言: 英語及廣東話
適合: 入行成為數據工程師或在現時工作上運用大數據,重點運用數據工程技能
準備部份
開始前: 預習訓練營教材
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基礎訓練
2個月: 基礎編程及數據基礎
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核心訓練
2個月: 人工智能及機器學習應用
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PROJECT
1個月: 建立簡歷 Project
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加強訓練
3星期: 準備考取證書
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就業支援
1個月及持續: 幫助你求職
基礎部份 (2個月)
單元一: 大數據基礎
  • 學習大數據分析框架 (EDA, data mining) 及基礎統計學,包括統計特徵、概率分佈和抽樣方法。從不同角度分析數據背後的資訊,例如探索性分析, 推論分析,因果分析等。
單元二: Python 編程
  • 從基本語法開始學習編寫程式,到運用進階工具如 Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn 處理表格, 數組及圖像。運用 BeautifulSoup, Selenium 等工具與網頁進行互動及收集數據。
單元三: 編程協助工具
  • 運用 IDE 及 AI 工具加強編程能力,包括以 PyCharm 創建虛擬環境運行程式 (anaconda, virtualenv),透過 Github, Gitlab 進行共同編程及版本控制,AI 工具如 ChatGPT 幫助程式除錯及 Code Interpreter 進行 Copilot。
單元四: Linux 操作
  • 學習 command line 操作包括以 gcloud CLI 及 AWS CLI 連接雲服務或遙距控制虛擬電腦 (virtual machines),以 SSH 協議與遙距伺服器建立安全連結,並控制檔案及文件的訪問權限以加強網絡安全。
單元五: 結構化查詢語言 (SQL) 及另類數據存儲
  • 學習不同的數據存儲如 database, data warehouse, data lake。運用 SQL 如 PostgreSQL, Spark SQL 建立、修改、篩選及排列數據,透過 joins, union 組合不同表格 ,並進行聚合計算如 max, min, group by。認識熱門數據庫如 Big Query, MySQL, MongoDB
單元六: 數據視覺化
  • 運用熱門視覺化工具如 Power BI, Tableau 連接數據管道自動導入數據,並透過拖放方式建立 dashboard 呈現數據分析結果。

核心部份 (2個月)
應用一: 數據收集及 Databricks 數據處理及分析
  • 運用 資料管理平台 (DMP) 收集與整理客戶資料,配合 Google Analytics , Google Ads 了解客戶行為模式。把不同客戶群資料導入 Databricks 進行數據處理及分析,學習 Databricks SQL 服務如 Delta Lake, Data Explorer 及在 Lakehouse 使用 SQL 完成數據工作。了解數據優化處理工具如 Hadoop, Hive, Spark,以及如何建立 cron 排程工作。
應用二: 客戶關係管理及機器學習 (machine learning)
  • 運用熱門機器學習模型如 k-means clustering, XGBoost, logistic regression 進行客戶群分類及情感分析,學習熱門機器學習工具 scikit-learn
應用三: 產品庫存與銷售預測及時間序列 (time series)
  • 運用統計學模型 ARIMA 及 regression models 進行產品庫存與銷售預測,學習統計學工具 statsmodels
應用四: 數據工程及部署機器學習模型 (data engineering)
  • 運用雲計算 GCP, AWS, Azure,配合 Flask, API provision, AWS Sagemaker 等工具部署機器學習模型成為網上服務。認識如何透過 Docker, AWS ECS 把程式容器化提高部署彈性。

加強訓練 (30小時)
數據工程師訓練: ETL 數據管道及 Databricks
  • 運用 Databricks 的數據工程工具如 Delta Lake, Delta Live Tables, Unity Catalog 建立數據管道以導入及轉換不同格式的數據 (CSV, JSON),管理數據儲存結構,安排工作排程及數據治理。學習運用 Airflow 安排數據工作排程,透過雲服務如 AWS EKS, GCP GKE Kubernetes 管理及操作容器化程式。

  • 適用證書: Databricks Certified Data Engineer Associate

定價

兩個模式滿足你的需求

基本課程 (開展新職業)輕量化課程 (裝備新技能)
1. 學習體驗
課前諮詢
現場 + 遙距 + 錄影講課
16個工作坊 + 10份練習 + 100條知識測驗
5份訓練營 Project + 1份自訂 Project
終身網上學習平台帳戶
個人學業成績卡 + DANGER 證書
無限量導師支援 + 終身訓練營帳戶
日常中心自習
2. Databricks 證書加強訓練
30小時技能提昇
證書考試準備
證書模擬考試
3. 就業支援
1次職場規劃
8次定期跟進
無限量履歷升級
無限量模擬面試
工作轉介
加速 FDM program
基本價錢

*查看其他 學費優惠 限時提供

HK$50,000
活動回贈優惠 HK$44,500
HK$35,000
活動回贈優惠 HK$29,500

預約查詢

課程結構

全面支援你拓展新事業

1. 職業諮詢

不確定如何實踐職業目標?我們的資深顧問將在45分鐘的1對1諮詢中聆聽並與你一起制定最佳方案

2. 課堂

在每一節講課中,從我們經驗豐富的導師身上學習每個專業主題

3. 工作坊

參加每星期的應用工作坊,與同學一起如數據分析師般應用所學

4. 網上學習平台

透過我們的網上學習平台隨時隨地重溫在訓練營中學到的關鍵知識

5. Project 開發

在我們經驗豐富的導師指導下完成具有挑戰性的Project,並建立屬於你自己的作品集,為未來工作提供參考

6. 就業支援

我們的行業網絡、與招聘顧問的合作、聯誼活動、簡歷準備及模擬面試將幫助你找到第一份數據工作

課程成果

你的職場新跑道

數據分析師

通過收集和分析數據來解決商業問題,運用視覺化工具如圖表展現你的分析結果。

數據工程師

建立和維護數據分析架構,組織多來源的數據收集、處理和存儲。

提昇現有職位

運用數據科學和數據工程技能 (如工作自動化、結果預測) 提昇你目前的工作。

為何選擇 DANGER 訓練營

專業大數據訓練營提昇你的職業

行內導師支援

我們的課程由業內人士設計,內容包括商業,數據科學及數據工程技能。我們確保畢業生具備行內需求的技能。

職場規劃

在訓練營結束前,我們與就業指導專家一起幫助你獲得第一份工作,包括 Project 演講、履歷表研討會、模擬面試和職業活動(例如聯誼、講座)。

學員網絡

你在畢業後會自動成為 DANGER 社區的一份子,並可以參加 DANGER 社區的獨家活動如經驗分享會,工作介紹及任何其他職業相關活動。

現正招生

哪個時段比較適合你?

暫無排程,請留意我們的開班公布。

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    我們的學生,導師及支持者來自

    常見問題

    DANGER EDUCATION 的課程適合不同學習程度或事業階段的學生

    2
    |

    業餘編程

    4個月經驗
    業餘編寫自己的程式/系統
    |
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    DE07: 網頁抓取
    (4周;正常節奏)
    DE08: 程式交易
    (4周;正常節奏)
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    3
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    初入行

    1年經驗
    開發更大規模的系統;需要多項領域的知識
    DE05: 機器學習探索家
    (10周;正常節奏)
    |
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    4
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    初級程式員

    2年經驗
    能與其他程式員合作開發項目
    DE50: 演算法及系統設計
    (10周;正常節奏)
    5
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    高級程式員

    3年經驗
    精通於指定預域,能夠迅速且準確地開發項目
    6
    |

    專業程式員

    5年經驗
    熟識多項領域;能夠因應各項考慮設計系統,並持續進行優化
    |
    |

    地址

    教學中心
    觀塘偉業街137號泛亞中心1701室
    辦工時間
    星期一至日
    11am 至 8pm

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