在本课程中，您将为分析和机器学习用例进行 Data Modeling、Transformer 和数据服务。您将探索用于批量分析的各种数据建模技术，包括 Normalization、星形模式、数据仓库和一个大表，您还将使用 dbt 基于星形模式和一个大表来 Transformer 数据集。您还将比较数据仓库的 Inmon 与 Kimball 数据建模方法。为机器学习目的对表格数据集进行建模和转换。您还将对非结构化图像和文本数据进行 Modeling 和 Transformer。您将探索 Distribution 处理框架，如 Hadoop MapReduce 和 Spark，并执行流处理。您将确定为分析和 Machine Learning 提供数据的不同方法，包括使用视图和物化视图，您还将描述在数据 Modeling 基础上构建的语义层如何支持业务。在本课程的最后一周，您将完成一个顶点项目，在该项目中，您将构建一个端到端数据管道，该管道涵盖数据工程生命周期的所有阶段，以提供具有业务价值的数据。
数据建模、转换和服务
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本课程是 DeepLearning.AI 数据工程 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
涵盖的内容
13个视频7篇阅读材料2个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
13个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
9个视频4篇阅读材料1个作业2个编程作业1个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
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Chaitanya A.
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学生评论
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CC
5
已于 Feb 13, 2025审阅
I like this course since it wrap up everything we learn through these months in the final project.
AR
5
已于 May 7, 2025审阅
great course very comprehensive,
RG
5
已于 Jul 24, 2025审阅
Starts slow at first but things really start to click and you understand the whole picture towards the end.
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