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
数据清洗入门
这部分内容有帮助吗？
- Data Quality: The Ten Essential Steps to Data Quality (2nd Edition), Thomas C. Redman, 2013 (Technics Publications) - 提供了一个理解和提升数据质量的实用框架，涵盖常见问题和系统方法。
- Data Cleaning: Problems and Current Approaches, Ihab F. Ilyas and Xu Chu, 2019 IEEE Data Engineering Bulletin, Vol. 42 (IEEE) DOI: 10.1109/BDE.2019.00003 - 一篇对数据清洗挑战、技术和未来方向的全面综述，适合寻求学术概述的读者。
- Python for Data Analysis (3rd Edition), Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 使用Python Pandas库进行实际数据操作和清洗的重要指南，包含处理缺失数据和不一致格式。