想在北美做数据工程师，留学生的学习路径需要有重点、有节奏。最基本的一步，是学好Python和SQL。Python适合做数据处理、脚本自动化、写ETL流程；SQL是查数据库的语言，不管去哪家公司都要会。很多初学者学SQL只会写SELECT，其实远远不够，像JOIN、窗口函数、子查询、分组排序这些必须掌握。
编程之外，数据库的知识也很关键。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL，非关系型的像MongoDB、Redis也得知道怎么回事。学数据库不是只会用工具，而是要理解背后的原理，比如索引、事务、范式等，这样以后才能设计出合理的数据结构。接着要接触数据建模和数据仓库的概念，搞懂星型模型、雪花模型、维度表和事实表的区别，为后续的ETL流程做准备。
数据管道是数据工程师的核心工作之一。你要能把数据从源头采集过来，经过处理后存到目标位置，比如数据库或数据仓库。这部分要学的工具包括Airflow（调度工作流）、Spark（处理大数据）、Kafka（实时数据流），建议边学边搭项目，比如从公开API抓取数据，存入数据库，再定时跑清洗任务。
此外，云平台技能是加分项。北美公司普遍用AWS、GCP或Azure，比如AWS的S3用来存文件，Redshift是数仓，Glue做ETL任务，GCP的BigQuery也很常见。如果能动手做几个基于云平台的小项目，在面试中会很有竞争力。
项目经验方面，不建议一开始就跟风做复杂的AI项目，反而应该从简单的数据处理流程练起，自己找数据、清洗、建库、调度、输出结果，一步步做下来。把项目写清楚放在GitHub上，附带流程图和说明文档，能有效展示你真正懂数据工程。
最后是求职准备，简历上不要堆工具名，而是写你怎么用这些工具解决了什么问题。面试通常会考SQL题、数据建模题、还有一些系统设计的内容，提前多做练习会更有信心。整体来说，这条路确实不轻松，但方向清楚、愿意坚持，就能在北美找到不错的工作。
