Early Riser — 設計 E2E 數據架構 課後心得
什麼樣的契機來上了這堂課
細數自己在 Data 領域的工作靜悄悄地也超過了 3 年，自己過去看到有趣的 data meetup 或 conference，都會很有興趣的去攪局一下，而這次的 Early Riser — 設計 E2E 數據架構，一開始其實是從 Irene 與資料職涯大小事的限時動態中看到。
一看內容說可以討論系統設計，技術選擇的 tradeoff， 到資料產品的規劃，我就感受到這堂課和坊間的資料科學課程有極大的不同。
還提到了會分組並且有一份 Data Product 的提案報告，這種和社群結合的課程實在非常對我的胃口。
總之，抱持著非常期待的心情就申請了這個 program，申請表還問了一些對 data pipeline, data engineering 的基本理解，感覺就可以收穫很多!!
也感謝二話不說直接幫我推薦的 YC!
附上一張自己看到就決定要參加的學程綱要:
那麼什麼是 Early Riser?
Rise 是 AlphaCamp 所設計的一套學程，主要是鎖定已經在業界一段時間，期望培養領導者技能的一個 Program，有興趣的讀者可以參考這裡。
課程上起來感受如何?
開始了這精彩充實(彳ㄠ ㄌㄟˋ)的營隊課程，有什麼讓人印象深刻的呢?
幾個關於學習體驗有趣的點可以提:
一來是課程是全線上的，不過 AlphaComp(AC) 的助教們會鼓勵你把鏡頭打開 (所以其實是很難偷混的)。
二來則是AC 的助教群們非常用心地讓學員們有更好的學習體驗，包含開設了 Discord 專用社群，詳盡的課前須知，還會時不是喇賽一下，讓大家覺得這個社群是有趣的。
以上附圖是大家在 Discord 中的討論議題，筆者覺得有人一起討論這些議題是一件相當有趣的事情。
另一方面正課內容也非常乾貨滿滿，從 Data Team 團隊組成， Data Team 對企業的價值以及對應的 Tech Stack，都是自己沒想過原來可以從全局的視角切進去看。
例如上圖就是整合 Data Team 能夠對企業帶來什麼價值，以往都是在面試的時候去感受到底目標公司這個 Data Team 主要在做什麼，透過這個分類讓我更能 high level 的掌握 data team 到底能夠貢獻什麼。
又例如這張圖，說明了 data team 基於不同的商業貢獻，常常長出不同的 Tech Stack，如下面兩圖:
能夠從 high level 的視角來觀察不同的資料系統，並有一群人可以討論，實在是件很有趣的事情。
而除了架構面的所見即所得，也發現了自己過往在使用 draw.io 來描述 pipeline 解析圖，能夠被另一種方式表述。
而這個思考框架可以被擴增成不同的層次，資料表和運算邏輯可以被歸納在邏輯層(Logical Layer)，而整體來說，想要做什麼樣的事情，可以歸類在概念層(Conceptual Layer)。
並且很有趣的，需要使用什麼樣的工具來進行資料的操作 (Data Operations)，也能夠用類似的框架來思考!
這是筆者覺得在思考層級上從學程獲得相當多得地方，讓你能夠用更全局的觀點來思考資料架構以及資料產品，並能夠在必要的時刻，用 high level 的圖表向上溝通及橫向溝通。
課程內容以外的亮點
除了正課的學習外，AC特地開了 Discord 社群，並且在這裡引導大家提問、發起討論、練笑為，筆者覺得這種沈浸式的學習方式真的很不錯呀!
有的是課堂上的大哉問，有的是大家對於閱讀材料有其他好奇的點，自己也常常這樣學習，所以在這樣的環境下，有時候吃飽飯看一下 Discord 又過了兩小時。
另外還有一件有趣的事，就是 重回大學分組報告，沒錯，學程為了讓大家收穫滿滿，推出了這種自己思考，自己討論，自己規劃(也沒打算讓我們閒著?)的課程目標，由於會分到不同產業的 DS/DA/MLE/DE ，所以在規劃資料產品時，會更有不同的火花，彼此過往熟悉不同的工具，以及不同的部門關係，關於這一點可以互相交流，也是一點筆者覺得相當有價值的地方，也特別感謝 Jack, Wangchan, YL
一起討論的時光覺得學習到很多有趣的東西。
體驗總結
總體來說，自己相當享受此課程提供的六週學習環境，有厲害的導師，很有學習熱忱的夥伴，以及一個大家熱烈討論的 Discord 社群，雖然課程名稱是 設計 E2E 數據架構 ， 不過筆者自己實驗體驗下來的感受比較像是以下三個面相的閱讀、討論:
- 資料能帶給公司什麼樣的價值
- 對應的 Infrastructure 會有什麼樣的特性
- Infrastructure 的提案規劃 — 前、中、後期以及對應能帶來的商業價值
反而不會是非常技術角度的探討各個技術工具的選擇和限制，這或許是課程設計和講師要提醒我們要用更寬闊的角度來思考?
問我推不推薦呢?
如果你是一位對於 Data 領域非常有熱忱的朋友
那麼你在這裡可以找到一群同好
如果你是一位覺得 Data 領域的內容多樣化到眼花撩亂
那麼這堂課可以給你在 Data Engineering 上 以及 Data Product 上一個思考框架
如果你跟我一樣? 喜歡透過很像社團的學習方式
那麼你可以在這堂課充實(ㄅㄠˋㄓㄚˋ)的學習，有點像大學課很多在加個社團幹部的感覺一樣
如果以上場景有描述到你，那麼可以考慮加入下一梯次的課程喔! 也感謝各位讀者賞臉看到最後!
P.S. 附上課程結束一陣子之後，我仍然記得的一句話給大家作為總結
挑選框架和工具時，網路上查到的資料總是描述優點，而這些框架和工具的缺點才是工程師們最該注意的地方
