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数据工程
( 24 模块 )

模块 #1
数据工程简介
数据工程概述,重要性和在数据科学中的作用

模块 #2
数据工程基础
数据处理,数据存储和数据架构基础

模块 #3
数据提取模式
设计和实施数据提取管道

模块 #4
数据存储选项
关系数据库,NoSQL 数据库和数据仓库

模块 #5
大数据存储解决方案
HDFS,HBase 和其他大数据存储选项

模块 #6
数据处理基础
批处理,流处理和实时处理

模块 #7
Apache Spark 基础
Apache Spark,Spark Core 和 Spark SQL 简介

模块 #8
使用 Apache Spark 进行批处理
使用 Spark 进行批处理的用例和实现

模块 #9
使用 Apache Spark 进行流处理
使用 Spark 进行流处理用例和实现

模块 #10
使用 Apache Flink
Apache Flink 简介和实时处理用例

模块 #11
数据管道和工作流管理
使用 Apache Airflow 和 Apache NiFi 设计和实施数据管道

模块 #12
数据质量和数据治理
数据质量指标,数据治理和数据沿袭

模块 #13
数据安全和访问控制
数据加密,访问控制和安全最佳实践

模块 #14
基于云的数据工程
使用 AWS,GCP 和 Azure 进行基于云的数据工程

模块 #15
容器化和编排
使用 Docker 进行容器化并使用 Kubernetes 进行编排

模块 #16
数据工程中的监控和日志记录
数据工程中的监控和日志记录最佳实践

模块 #17
数据工程中的测试和验证
数据管道和系统的测试和验证策略

模块 #18
机器学习的数据工程
机器学习模型和 AI 应用程序的数据工程

模块 #19
真实世界的数据工程用例
数据工程应用的案例研究和真实示例

模块 #20
数据工程工具和技术
数据工程工具和技术调查

模块 #21
数据工程最佳实践
数据工程设计,开发和部署的最佳实践

模块 #22
大规模数据工程
大规模数据工程系统的可扩展性和性能注意事项

模块 #23
数据科学的数据工程
数据工程师和数据科学家之间的协作

模块 #24
课程总结与结论
规划数据工程职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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