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Beginner
4h

学习数据工程

数据工程是现代数据基础设施的基石,专注于构建能够收集、存储、处理和分析大规模数据集的系统。掌握这一技能将使你成为现代数据驱动型企业中的关键角色。作为数据工程师,你的职责是确保数据对分析师和科学家来说易于获取且可靠。 本课程中,你将首先了解数据在各类系统中的流动方式,并学习使用 SQL 和 Python 获取与操作结构化数据。接着,你将处理非结构化和半结构化数据,使用 NoSQL 和 MongoDB 技术。然后,你将学习如何利用数据仓库和湖仓架构设计可扩展的数据系统。最后,你将掌握 Hadoop、Spark 和 Kafka 等技术,用于处理大数据。 完成本课程后,你将能够构建稳健的数据管道,处理多种类型的数据,并熟练运用大数据技术。

7 Lessons
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学习数据工程
数据工程是现代数据基础设施的基石,专注于构建能够收集、存储、处理和分析大规模数据集的系统。掌握这一技能将使你成为现代数据驱动型企业中的关键角色。作为数据工程师,你的职责是确保数据对分析师和科学家来说易于获取且可靠。 本课程中,你将首先了解数据在各类系统中的流动方式,并学习使用 SQL 和 Pyth...

WHAT YOU'LL LEARN

对数据流以及常见数据工程概念的理解

Content

7 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

深入数据工程
  1. 1

    什么是数据工程?

  2. 2

    数据的传输过程

与数据对话
  1. 1

    数据的存放位置

  2. 2

    了解你的数据

  3. 3

    认识数据

  4. 4

    你好,数据!认识一下 SQL。

  5. 5

    做一些更改

  6. 6

    提出更大的问题

  7. 7

    混合与匹配数据

  8. 8

    编程练习:按服务器监控失败任务数量

跳出思维定式
  1. 1

    NoSQL 是什么?

  2. 2

    文档,而非行

探索数据世界!
  1. 1

    仓库还是湖仓?

  2. 2

    设计一个可扩展的数据模型

  3. 3

    像切立方体一样切分数据

高效处理与管理大数据
  1. 1

    介绍大数据

  2. 2

    你好,Hadoop!

  3. 3

    分解它

  4. 4

    加速它

  5. 5

    流式传输数据

  6. 6

    编程练习:使用 RDDs 分析点击流数据

清理数据
  1. 1

    为什么数据需要清理

  2. 2

    桌边谈:认识 pandas

  3. 3

    填补空白

  4. 4

    形状要正确

  5. 5

    合理扩展

  6. 6

    编程练习:清理传感器数据日志

结论
  1. 1

    总结

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Course Author:Anonymous User

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