路线进度
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如何解读信号
重要性 高 市场需求 中 自动化风险 低
- 1
高级 SQL
CTE、窗口函数、查询优化。数据工程师的母语。
重要性 高 市场需求 高 自动化风险 低 - 2
用 Python 写流水线
批处理、API、文件格式（Parquet）。可靠搬运数据的胶水。
重要性 高 市场需求 高 自动化风险 中 - 3
数仓与湖仓
BigQuery/Snowflake/Databricks。分析数据落地与扩展之处。
重要性 高 市场需求 高 自动化风险 低 - 4
ETL/ELT 与编排
Airflow/dbt、调度、依赖、重试、幂等。
重要性 高 市场需求 高 自动化风险 中 - 5
数据建模
星型模式、规范化、缓慢变化维。干净的模型才好扩展。
重要性 高 市场需求 中 自动化风险 低 - 6
流式处理
Kafka、事件驱动流水线、精确一次。业务需要时做实时。
重要性 中 市场需求 高 自动化风险 低 - 7
质量与治理
测试、血缘、编目、访问控制。可信赖才是真正的交付物。
重要性 高 市场需求 高 自动化风险 低