趋近智
数据工程导论
章节 1: 什么是数据工程？
数据工程的定义
数据工程师的职责
数据工程 vs 数据科学 vs 数据分析
数据生命周期
常见数据工程任务
数据工程对人工智能的重要性
章节 2: 基础知识
认识数据类型
数据来源与采集方法
数据库简介
数据仓库解析
数据湖解析
数据获取的API简介
动手实践：识别数据类型
章节 3: 搭建你的第一个数据管道
数据管道是什么？
ETL 过程说明
ELT流程解析
数据提取方法
基本数据转换操作
将数据加载到存储中
简单管道编排原理
实践：勾勒基础数据管道
章节 4: 数据存储基本原理
选择合适的数据存储
操作关系型数据库 (SQL 基础)
NoSQL 数据库简介
理解文件存储系统
对象存储基础知识
常见数据格式
实践：设置一个简单的数据库表
章节 5: 数据处理入门
批处理说明
流式处理介绍
处理框架概述
理解计算资源
数据清洗入门
数据验证方法
实践：简单数据清洗脚本
章节 6: 数据工程师必备工具
SQL数据操作入门
代码版本控制与 Git
命令行界面 (CLI) 基本操作
云平台概览
工作流调度器简介
实践：Git 基本命令
章节 7: 数据工程的下一步
可进一步学习的方面
构建作品集项目构思
贡献开源
跟进新工具
课程要点回顾
数据工程 vs 数据科学 vs 数据分析
这部分内容有帮助吗？
- Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis, Matt Housley, 2022 (O'Reilly Media) - 本书清晰介绍了数据工程领域，系统地定义了其原则，并区分了其与数据分析和数据科学的角色。
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, Jonathan Taylor, 2023 (Springer) DOI: 10.1007/978-3-031-38870-1 - 一本备受推崇的教科书，涵盖了统计学习和机器学习的基本概念，对于理解数据科学中采用的方法至关重要。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 深入回顾了构建和维护数据系统所需的工程原则，为数据工程师创建的基础设施和数据管道提供了背景。
- The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3rd Edition), Ralph Kimball, Margy Ross, 2013 (Wiley) - 理解数据仓库概念和维度建模的基石资源，这对数据分析师和科学家使用的数据结构至关重要。