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掌握数据集成的 ETL(提取、转换、加载)流程。学习设计和实施数据仓库的 ETL 工作流程。

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    I

    IBM

    使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道

    您将获得的技能: 命令行界面, 可扩展性, 阿帕奇气流, 数据转换, 网页抓取, Data Mart, 数据处理, 数据管道, Apache Kafka, 数据仓库, 摘录, 大数据, 数据迁移, 性能调整, 数据整合, 外壳脚本, Unix Shell

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    430 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库

    您将获得的技能: 仪表板, SQL, Linux 命令, 星形模式, 交互式数据可视化, IBM DB2, 阿帕奇气流, 数据管道, 文件管理, Apache Kafka, 商业智能, Bash(脚本语言), 摘录, 数据可视化, 外壳脚本, 关系数据库, 数据仓库, IBM Cognos 分析, 存储过程, 数据库

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    您将获得的技能: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera Instructor Network

    AWS Data Automation: Glue & Lambda Integration

    您将获得的技能: Data Integration, Extract, Transform, Load, Metadata Management, Amazon Redshift, Amazon Web Services, Data Pipelines, Data Warehousing, Amazon S3, Automation, Cloud-Native Computing, Data Transformation, Serverless Computing, Process Optimization, System Monitoring

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    M

    Microsoft

    在 Power BI 中提取、转换和加载数据

    您将获得的技能: 数据清理, 数据分析, 数据转换, 数据存储, 数据质量, 商业智能, Power BI, 数据存储技术, 摘录, 数据整合, 数据验证

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera Instructor Network

    Data Warehousing: Schema, ETL, Optimal Performance

    您将获得的技能: Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Snowflake Schema, Star Schema, Business Intelligence, Data Modeling, Database Design, Data Management, Data Integration, Performance Tuning, Databases, Data Transformation, Scalability

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    15 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据仓库基础知识

    您将获得的技能: SQL, 数据清理, 数据建模, 数据湖, 数据质量, IBM DB2, 星形模式, 数据架构, Data Mart, 数据库系统, PostgreSQL, Query 语言, 数据仓库, 摘录, 雪花模式, 数据整合, 数据库设计, 数据验证

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    The Path to Insights: Data Models and Pipelines

    您将获得的技能: Data Modeling, Database Design, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Data Pipelines, Business Intelligence, Data Integrity, Data Validation, Performance Tuning, Data Mart, Data Management, Process Optimization, Data Quality, Data Transformation, Performance Testing

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    680 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    Linux 命令和 Shell 脚本实践入门

    您将获得的技能: 命令行界面, 操作系统, Linux 命令, Unix, Network Protocol(网络协议, 脚本语言, Unix 命令, Linux, 自动化, 乌班图, 文件管理, 软件安装, 脚本, Bash(脚本语言), 外壳脚本, Linux 服务器

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1645 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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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 Lakes, Data Warehousing, Data Presentation, DevOps, Data Integration, Data Infrastructure, Cloud Development, SQL, Data Processing, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

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

    初级 · 专业证书 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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服务设计
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总之,以下是 10 最受欢迎的 etl 课程

  • 使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道: IBM
  • 商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库: IBM
  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • AWS Data Automation: Glue & Lambda Integration: Coursera Instructor Network
  • 在 Power BI 中提取、转换和加载数据: Microsoft
  • Data Warehousing: Schema, ETL, Optimal Performance: Coursera Instructor Network
  • IBM 数据工程: IBM
  • 数据仓库基础知识: IBM
  • The Path to Insights: Data Models and Pipelines: Google
  • Linux 命令和 Shell 脚本实践入门: IBM

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Etl 的常见问题

ETL 是提取、转换、加载的缩写。 这是一种计算机编程过程,可从各种数据源自动提取、转换和加载多种形式的计算机数据,然后将其传输到数据存储设施或数据仓库。

ETL 早在半个世纪前就出现在计算机领域,以帮助计算机技术人员更好地将数据整合并加载到大型计算机主机中,用于计算和数据分析。 ETL 流程最初是为支持商业智能需求而设计的。 如今,它仍在使用,一般用于较小的数据存储库,而其他形式的数据集成软件则用于较大的数据量。 ‎

学习 ETL 可以帮助您进一步了解数据存储知识,而这正是当今互联网络的重要组成部分。 了解 ETL 可以帮助您理解为什么公司要使用这一流程来整理数据、决定保留哪些数据和删除哪些数据。

学习 ETL 可以帮助您更高效地管理数据项目。 对于渴望了解可扩展数据分析流程和最佳商业智能仓储的人来说,尤其如此。 ‎

学习过 ETL 的人通常从事的职业包括数据仓库、数据存储、网络功能、计算机网络、系统架构以及公司或机构内的其他类似工作。 实际上,你可以在任何数据密集型行业找到 ETL 开发人员的工作。 许多行业都在向大数据存储库迈进,掌握 ETL 流程知识对于希望找到 ETL 工作的人来说是一笔巨大的财富。 ‎

在学习有关 ETL 的在线课程时,您可以了解商业智能数据仓库的基础知识。 但这仅仅是个开始。 在种类繁多的 ETL 在线课程中,您可以根据自己的兴趣选择数据仓库、数据存储、SQL 数据库学习、可视化建模等课程。 了解这些相互关联的专业有助于您在大数据革命中保持领先地位。 ‎

在线 Extract Transform Load (ETL) 课程为提高您的知识或学习新的 Extract Transform Load (ETL) 技能提供了一种方便灵活的方式。 由顶尖大学和行业领导者提供的提取、转换、加载 (ETL) 课程可满足不同技能水平的需求。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的提取-转换-加载(ETL)课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

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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