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入门
- 1
简介
数据团队结构
- 1
数据团队角色
- 2
数据团队架构：嵌入式还是集中式？
- 3
测验：数据团队结构
数据质量
- 1
数据质量度量
- 2
数据模式：Avro 和 Protobuf
- 3
在 dbt 中管理数据质量
- 4
测验：数据质量
数据工程生命周期
- 1
设置 Google Cloud
- 2
数据工程生命周期简介
- 3
数据摄入、转换与可视化
- 4
存储与基础设施
- 5
测验：数据工程生命周期
尾声
- 1
未来的方向
云数据架构
- 1
云数据架构的演进
- 2
云服务模型
- 3
云数据架构：Lambda、Kappa 与数据仓库
- 4
云数据架构：数据湖与数据网格
- 5
良好的云数据架构模式
- 6
测验：云数据架构
附录
- 1
更多资源
数据摄入
- 1
批量摄入
- 2
流数据摄入
- 3
推送与拉取
- 4
数据摄入方式——SFTP、API 和对象存储
- 5
数据摄入方式——变更数据捕获（CDC）
- 6
数据摄入方式——流式平台
- 7
使用 pandas 进行数据导入
- 8
使用 PySpark 进行数据摄入
- 9
测验：数据摄取
数据建模
- 1
数据建模简介
- 2
金布尔的数据建模
- 3
维度建模的步骤
- 4
DDL 与 DML
- 5
查询生命周期
- 6
挑战：BigQuery SQL
- 7
解决方案：BigQuery SQL
- 8
测验：数据建模
数据编排
- 1
什么是数据编排？
- 2
Airflow 基础知识
- 3
Airflow DAG 设计
- 4
挑战：使用 Airflow 构建一个外汇汇率报告管道
- 5
解决方案：使用 Airflow 构建外汇汇率报告管道
- 6
编排工具：Dagster
- 7
编排工具：dbt
- 8
测验：数据编排
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