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通过这门适合初学者的数据工程课程，开始您的数据工程之旅！您将了解到数据工程的核心概念、流程和工具，以及数据工程师、数据科学家和数据分析师在生态系统中扮演的角色。
数据工程概论
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。
- 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
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本模块中，您将了解共同组成现代数据生态系统的不同实体，以及数据工程师、数据科学家、数据分析师、业务分析师和商业智能分析师在此生态系统中扮演的角色。您将了解什么是数据工程以及数据工程生命周期中的关键任务。您还将了解数据工程师的职责、他们取得成功所需的技能组合，以及数据工程师典型的一天是怎样度过的。
涵盖的内容
10个视频2篇阅读材料4个作业
在本模块中，您将了解数据工程生态系统、不同类型的数据结构、文件格式、数据源以及数据专家在日常工作中使用的语言。您将了解几种不同类型的数据存储库，如关系型和非关系型数据库、数据仓库、数据集市和数据湖。您还将了解 ETL 和 ELT 流程、数据管道和数据集成平台。您还将了解什么是大数据，以及用于处理和存储大数据的工具。本模块结束时，将指导您创建 IBM 云帐户，并配置 IBM Db2 实例。
涵盖的内容
18个视频4篇阅读材料6个作业1个应用程序项目3个插件
在本模块中，我们将引导您了解数据工程生命周期。您将了解数据平台的架构、选择和设计数据存储的因素，以及适用于数据平台和数据生命周期管理的安全性的不同方面。您还将了解用于收集、导入、整理和查询数据的流程、步骤和工具。您还将了解性能监控以及排除性能问题的步骤。我们还将讨论治理法规、为什么需要这些法规以及技术如何使法规得到遵守。在本模块的学习过程中，将指导您将 CSV 文件中的数据加载到上一模块中创建的 IBM Db2 实例中。还将指导您使用提供给您的一些基本 SQL 查询来探索数据集。
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料8个作业2个应用程序项目2个插件
在本模块中，您将了解数据工程领域的职业机会，以及获得数据工程师技能的不同途径。在本模块结束时，您将看到分为两部分的期末分级作业。期末作业的第一部分包括几道问答题，第二部分包括开放式问题，这些问题将由同伴进行审核和评分。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料3个作业1次同伴评审2个插件
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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状态：免费试用
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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.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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JA
5
已于 Jul 1, 2022审阅
Great overall! The viewpoints from data professionals complements the educational content very well and gives the student a much better idea of what the process is to become a data engineer.
MF
5
已于 Mar 25, 2022审阅
This course is optimal for the foundations and understanding of Data Engineering. Please take it and absorb all the knowledge and be amazed about your future with the Data Engineer certification.
PT
5
已于 Apr 7, 2024审阅
Very good introduction to Data Engineering. Not too technical, but a very good foundation of both technical concepts and soft skills required in becoming a successful data engineer.
常见问题
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更多问题
提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。