在这个由数据驱动的时代，数据不仅是企业决策的基础，更是人工智慧与创新应用的燃料。而将原始数据资料转化为高品质且可行性强的数据资源，正是数据工程的核心任务。
数据工程&数据科学有什么关系和区别？
数据工程（Data Engineering）的核心任务是构建稳定且高效的数据基础设施。数据工程师负责设计，开发与维护数据管道（ETL/ELT），数据仓储以及资料湖，确保资料能从各种来源被正确收集，清洗与储存，供后续分析使用。他们强调的是数据的可用性，品质，结构与效率。
而数据科学（Data Science）则专注于从已准备好的数据中发掘洞见，进行统计分析，建立机器学习模型并提出决策建议。数据科学家使用数据来回答业务问题，预测趋势，建立推荐系统或分类模型等，强调的是数据的分析与应用价值。
总括而言，两者是互补的关系，没有数据工程的基础，就没有提供数据分析的可能。
Program
Master of Data Engineering
数据工程硕士
西悉尼大学数据工程硕士为学生提供理论学习和实践计划的结合，同时培养学生解决不同领域复杂数据问题的技术能力和具备打造高效且可扩展资料系统的能力
例如：培养学生从资料的收集和处理到部署整合的 能力，深入学习云端运算，大数据平台，数据资料管道架构与自动化技术。
该课程还包含数据工程行业的最新进展 + 行业参与机会，学生将与行业专业人士的合作，获得实际经验。
Master of Data Engineering
全澳 的数据工程硕士
- ACS认证专业 AWS
- 无背景要求
- 无限制选修专业，多面向发展 *可选择AACSB 认可的工商管理硕士专业课程
- 工学结合，业界参与＋实习机会
- 多元职涯出路
- 数据工程训练
课程介绍
该课程提供学生在数据资料基础设施设计，建置与维护方面的全面且实务导向的培训。课程涵盖从数据资料摄取（Data Ingestion），处理，分析到储存与视觉化的完整流程，强调技术系统与商业应用的结合，让学生能够设计出高效、可扩展且符合产业需求的资料解决方案。
课程设计以跨学科与产业应用为核心，结合理论学习与实务导向的专案，例如资料湖（data lakes）设计、资料流处理（stream processing）及云端平台部署。学生将透过个案研究与团队合作，培养面对庞大与复杂资料集的问题解决能力，并强化其在资料工程环境中进行技术沟通与系统建构的实战经验。
西悉尼大学特别强调产业参与与实务连结，学生有机会透过与本地企业、公共部门及创新科技组织的合作，参与实际专案或实习计划，进一步巩固职场竞争力并建立专业人脉网络。
课程结构
为期两年，共需成功完成160学分。无限制选修专业，大学里所有专业均可选择为选修专业 *可选择AACSB 认可的工商管理硕士专业课。
主修选项：
- Artificial Intelligence
- Cybersecurity
- Digital Health
- Finance
- Health Informatics
- Health Science Modeling and ResearchInnovation and Entrepreneurship
- Logistics and Supply Chain ManagementManagement
- Marketing
- Public Health
- Space Science
就业前景与机会
完成 Master of Data Engineering 学位后，毕业生具备强大的数据基础架构设计，数据管道开发与云端技术整合能力，广受企业青睐。随着数位转型在澳洲各产业全面加速，数据工程人才的需求增长。主要就业岗位包括：
- Data Engineer（数据工程师）
- Data Platform Engineer（数据平台工程师）
- ETL Developer（ETL开发人员）
- Machine Learning Engineer（机器学习工程师）
- Cloud Data Engineer（云端数据工程师）
- Analytics Engineer（分析工程师）
毕业生常进入的机构类型涵盖：
- 科技与金融业（例如：Google, Atlassian, NAB, Commonwealth Bank）
- 顾问公司与大型企业（例如：PwC, Deloitte, Accenture）
- 新创与AI公司（例如：Canva, Airwallex）
- 公共部门与政府数据部门（例如：澳洲税务局ATO、卫生部）
根据澳洲职场统计与LinkedIn就业数据：
- 初级数据工程师平均年薪约为澳元90K–110K
- 三年以上经验者可达澳元130K–160K
- 资深或架构师级别则突破澳元180K以上
尤其在悉尼与墨尔本等科技热点城市，数据资料工程人才长期处于供不应求的状态。
未来职涯发展上，数据工程师可进一步晋升为：
- Data Architect（数据架构师）
- Engineering Manager（工程团队主管）
- Chief Data Officer（ TOP数据资料官）
- 或转型为 AI/ML 工程师，技术顾问，或成为创业者
