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数据工程课程

数据工程课程可以帮助您学习数据建模、ETL(提取、转换、加载)流程和数据仓库技术。您可以掌握数据管道构建、数据库管理以及确保数据质量和完整性方面的技能。许多课程会介绍 Apache Spark、Hadoop 和 SQL 等工具,这些工具支持处理大型数据集和优化数据 Workflow。您还将探索 AWS 和 Azure 等云平台,这些平台可促进可扩展的数据解决方案,并提高您在各种环境中管理数据的能力。


热门数据工程课程和认证


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    I

    IBM

    数据工程概论

    您将获得的技能: 数据架构, 数据库, SQL, 数据湖, Apache Hadoop, 数据管道, 数据仓库, Apache Spark, 数据安全, NoSQL, Data Governance, 大数据, 数据科学, 数据存储, 关系数据库, 摘录

    4.7
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D
    A

    多位教师

    DeepLearning.AI Data Engineering

    您将获得的技能: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Vector Databases, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, Dataflow, Data Integration, Data Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    578 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据工程

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Linux 命令, 网页抓取, 阿帕奇气流, SQL, 数据导入/导出, Apache Hadoop, 数据库设计, 专业网络, Apache Spark, Python 程序设计, 关系数据库, 数据仓库, NoSQL, 摘录, 数据库管理员, 数据科学, 数据存储, 数据分析, IBM Cognos 分析

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6.2万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    Snowflake

    Snowflake Data Engineering

    您将获得的技能: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Change Control, DevOps, Cloud Development, SQL, Data Integration, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC), Software Development Tools, Stored Procedure, Data Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    312 条评论

    初级 · 专业证书 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据工程基础

    您将获得的技能: 数据架构, 数据库, SQL, 数据导入/导出, 数据管道, Apache Hadoop, IBM DB2, 数据库设计, 存储过程, MySQL, Python 程序设计, 网页抓取, 关系数据库, 数据仓库, 数据存储, 大数据, 摘录, 编程原则, 数据转换, Data Governance

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    5.9万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    数据工程概论

    您将获得的技能: 需求分析, 数据架构, 可扩展性, 云计算, 安全控制, 数据管道, 数据仓库, 亚马逊网络服务, 系统要求, 数据处理, 摘录, 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    476 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    您将获得的技能: Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Cloud Deployment, Apache Hadoop, Metadata Management, Data Storage, Apache Hive, Application Programming Interface (API), Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4383 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
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    A

    Amazon Web Services

    Data Engineering on AWS - Foundations

    您将获得的技能: Infrastructure as Code (IaC), Cloud Engineering, Serverless Computing, CI/CD, Data Infrastructure, Amazon Web Services, Data Architecture, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS CloudFormation, Infrastructure Architecture, Security Controls, Cloud Applications, Amazon CloudWatch, Terraform

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    数据工程的 Python、Bash 和 SQL 要素

    您将获得的技能: 网页抓取, 数据操作, Git(版本控制系统), Linux 命令, Pandas(Python 软件包), SQL, JSON, 云工程, Linux, 微服务, Linux 管理, Python 程序设计, MySQL, 外壳脚本, AWS SageMaker, 大数据, 数据科学, Jupyter, 版本控制, Bash(脚本语言)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    464 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Meta

    元数据库工程师

    您将获得的技能: Linux 命令, Linux, 命令行界面, 协作软件, 软件版本控制, Django (网络框架), 计算思维, MySQL, Query 语言, 数据仓库, 数据库架构与管理, 伪代码, 数据库管理, Algorithm, 数据库管理员, 数据完整性, 软件可视化, 编程原则, 单元测试, 测试驱动开发(TDD)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7574 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    适用于数据工程的 Python 项目

    您将获得的技能: 网页抓取, 数据库, SQL, 数据操作, Python 程序设计, 风格指南, 数据处理, 摘录, 单元测试, 编程原则, 应用编程接口 (API), 集成开发环境, 数据转换

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    823 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

    您将获得的技能: 数据库, SQL, Pandas(Python 软件包), 事务处理, 数据操作, 存储过程, Python 程序设计, Query 语言, 关系数据库, Jupyter, 数据分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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data engineering on aws - foundations
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data engineering, big data and ml on google cloud 日本語版
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 data engineering 课程

  • 数据工程概论: IBM
  • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
  • IBM 数据工程: IBM
  • Snowflake Data Engineering: Snowflake
  • 数据工程基础: IBM
  • 数据工程概论: DeepLearning.AI
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
  • Data Engineering on AWS - Foundations: Amazon Web Services
  • 数据工程的 Python、Bash 和 SQL 要素: Duke University
  • 元数据库工程师: Meta

您可以在 Software Development 中学到的技能

程序设计语言 (34)
Google (25)
计算机程序 (21)
软件测试 (21)
网络 (19)
Google 云端平台 (18)
应用程序接口 (17)
数据数据结构 (16)
解决问题 (14)
面向对象程序设计 (13)
Kubernetes (10)
列表和标签 (10)

关于 数据工程 的常见问题

数据工程是设计、构建和维护系统和架构的实践,使企业能够有效地收集、存储和分析数据。在当今数据驱动的世界里,企业依靠数据做出明智决策、优化 IT Operations 和提升客户体验,数据工程在其中发挥着至关重要的作用。通过确保数据的 Accessibility、Reliability 和安全性,数据工程师使企业能够充分发挥其数据资产的潜力。‎

在数据工程领域,有各种各样的工作岗位,包括数据工程师、数据架构师、ETL 开发人员和数据仓库工程师。这些职位通常涉及处理大型数据集、开发数据管道以及与数据科学家和分析师合作,以确保数据结构化并可用于分析。随着对数据专业人员的需求不断增长,该领域的工作机会也在金融、医疗保健、技术和零售等行业不断扩大。‎

要想在数据工程 领域有所建树,您应该重点培养一系列技术技能。关键能力包括熟练掌握 Python 和 SQL 等编程语言、了解数据仓库解决方案以及熟悉 AWS 或 Google Cloud 等云平台。此外,了解Data Modeling、ETL 流程以及 Hadoop 和 Spark 等Big Data技术也会有所裨益。解决问题和有效沟通等软技能对于与跨职能团队合作也很重要。‎

对于那些对数据工程感兴趣的人来说,有几门很好的在线课程可供选择。著名的课程包括DeepLearning.AI 数据工程专业证书和IBM 数据工程专业证书。这些课程提供全面的课程,涵盖该领域所需的基本技能和工具,是处于不同职业阶段的学习者的最佳选择。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习数据工程:

  1. 免费预览 许多数据工程课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得数据工程证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效地学习数据工程,首先要确定自己当前的技能水平和需要改进的地方。从涵盖编程和数据库管理的基础课程开始。循序渐进地学习数据仓库和云技术等更专项的课程。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或论坛,与该领域的其他学习者和专业人士建立联系。‎

数据工程课程通常涵盖一系列主题,包括数据建模、ETL(提取、转换、加载)流程、数据仓库和Big 数据技术。您还可以探索云计算平台、数据管道设计和数据治理。课程通常包括实际练习和项目,以帮助您加强对这些概念的理解和在现实世界中的应用。‎

要对员工进行数据工程方面的培训和技能提升,IBM 数据仓库工程师专业证书和Snowflake 数据工程专业证书等课程是很好的选择。这些课程旨在让专业人员掌握有效管理和分析数据的必要技能,因此适合希望提高员工数据工程能力的组织。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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