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
将数据加载到存储中
这部分内容有帮助吗？
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 涵盖了各种数据存储系统、数据模型和处理技术，为“加载”阶段的基本原理和挑战提供了深入理解。
- Loading data into BigQuery, Google Cloud, 2024 - 提供了关于不同加载机制（批处理、流式传输）、策略（全量、增量）以及流行云数据仓库特定考量的实用指导。
- What is Change Data Capture (CDC)?, Debezium Community, 2024 - 解释了变更数据捕获的基本概念，这是一种通过识别和捕获源数据变更来高效实现增量加载的技术。
- Best practices for Amazon S3, Amazon Web Services, 2024 (Amazon Web Services) - 讨论了在Amazon S3中有效存储和管理数据的方法，S3是构建数据湖的核心组件，包括与数据加载和访问模式相关的模式。