因此，您必须了解以下流程：
Posted: Tue Jan 07, 2025 8:11 am
NoSQL 数据库
MongoDB和Cassandra等 NoSQL 系统专为非结构化或半结构化数据而设计。它们在以下场景中至关重要：
模式设计的灵活性很重要。
应用程序需要大规模处理大量数据，例如实时分析或社交媒体数据。
NoSQL 概念课程是学习基础知识并了解在何处以及如何有效使用这些强大数据库的绝佳资源。
数据仓库
数据仓库是针对分析查询和报告进行优化的专用 哥斯达黎加电话数据 系统。数据工程师通常使用Snowflake 、Amazon Redshift和Google BigQuery等工具来：
存储和分析大量历史数据。
聚合来自多个来源的数据以实现商业智能。
确保复杂分析的快速查询性能。
DataCamp 提供有关所有这些数据仓库以及一般数据仓库的课程，以帮助您入门：
雪花简介
红移简介
BigQuery 简介
数据湖
数据湖，例如基于Amazon S3 、Azure Data Lake或Google Cloud Storage构建的数据湖，旨在存储原始、未处理的数据。与数据仓库不同，数据湖可以处理结构化和非结构化数据，因此非常适合：
存储用于机器学习或人工智能应用的大型数据集。
支持日志存储、物联网数据和流数据等用例。
ETL流程
正如我之前提到的，设计和管理数据管道是数据工程师的主要职责之一。
提取：从各种来源收集数据，例如 API、数据库或日志。
转换：清理和重塑数据以使其适应所需的格式或模式。
加载：将处理后的数据存储在仓库或数据湖中以供以后使用。
Apache Airflow和dbt等工具简化了 ETL 工作流程的编排。
查看Python 中的 ETL课程，以正确开始。然后继续学习气流简介和DBT 简介课程。
云平台
由于其可扩展性和成本效益，云计算现已成为存储和处理数据的标准。因此，熟悉云计算是必须的！
当然，您不需要了解所有服务。专注于与数据工程相关的内容。例如：
AWS（Amazon Web Services）：S3（存储）、Glue（ETL）和Redshift（数据存储）等服务被数据工程师广泛使用。
Azure ：Synapse Analytics 和数据工厂等工具用于创建和管理数据工作流。
Google Cloud Platform (GCP) ：BigQuery 和 Dataflow 是标准的大规模数据处理和分析解决方案。
了解如何在这些平台上实施和管理数据系统至关重要。查看“理解云计算”课程以获得详细概述。
大数据技术
当组织处理大量数据时，有时有必要熟悉大数据技术。由于这在很大程度上取决于您的目标，因此我认为它是可选的。
Apache Spark ：Spark 以其速度和多功能性而闻名，用于分布式数据处理和分析。
Kafka – Kafka 是一种流行的实时数据流工具，允许您在生成数据时对其进行处理，这使其对于日志分析或用户活动跟踪等应用程序非常有用。
现阶段，强烈推荐PySpark 简介课程。然后您可以继续Kafka 入门来解决实时数据的挑战。
社交技能
尽管技术技能至关重要，但要想在团队环境和解决问题的场景中取得成功，人际交往能力也是必要的。显然这不是数据工程特有的，但我认为在这种情况下值得一提：
故障排除：您经常会遇到系统崩溃、数据差异或性能瓶颈。快速分析和解决问题的能力至关重要。
协作：如前所述，数据工程师与数据科学家、分析师和其他团队密切合作。清晰的沟通和目标一致的能力使您成为有价值的团队成员。
沟通：向非技术利益相关者解释技术流程通常是工作的一部分。能够清晰地表达想法可以推动更好的决策。
如何学习数据工程：分步路线图
如果您的目标是从头开始学习数据工程，并且您没有相关领域的经验，那么以下路线图适合您！
您将在 12 个月（或更短时间，取决于您的承诺程度）内做好开始申请数据工程职位的准备。
MongoDB和Cassandra等 NoSQL 系统专为非结构化或半结构化数据而设计。它们在以下场景中至关重要：
模式设计的灵活性很重要。
应用程序需要大规模处理大量数据，例如实时分析或社交媒体数据。
NoSQL 概念课程是学习基础知识并了解在何处以及如何有效使用这些强大数据库的绝佳资源。
数据仓库
数据仓库是针对分析查询和报告进行优化的专用 哥斯达黎加电话数据 系统。数据工程师通常使用Snowflake 、Amazon Redshift和Google BigQuery等工具来：
存储和分析大量历史数据。
聚合来自多个来源的数据以实现商业智能。
确保复杂分析的快速查询性能。
DataCamp 提供有关所有这些数据仓库以及一般数据仓库的课程，以帮助您入门：
雪花简介
红移简介
BigQuery 简介
数据湖
数据湖，例如基于Amazon S3 、Azure Data Lake或Google Cloud Storage构建的数据湖，旨在存储原始、未处理的数据。与数据仓库不同，数据湖可以处理结构化和非结构化数据，因此非常适合：
存储用于机器学习或人工智能应用的大型数据集。
支持日志存储、物联网数据和流数据等用例。
ETL流程
正如我之前提到的，设计和管理数据管道是数据工程师的主要职责之一。
提取：从各种来源收集数据，例如 API、数据库或日志。
转换：清理和重塑数据以使其适应所需的格式或模式。
加载：将处理后的数据存储在仓库或数据湖中以供以后使用。
Apache Airflow和dbt等工具简化了 ETL 工作流程的编排。
查看Python 中的 ETL课程，以正确开始。然后继续学习气流简介和DBT 简介课程。
云平台
由于其可扩展性和成本效益，云计算现已成为存储和处理数据的标准。因此，熟悉云计算是必须的！
当然，您不需要了解所有服务。专注于与数据工程相关的内容。例如：
AWS（Amazon Web Services）：S3（存储）、Glue（ETL）和Redshift（数据存储）等服务被数据工程师广泛使用。
Azure ：Synapse Analytics 和数据工厂等工具用于创建和管理数据工作流。
Google Cloud Platform (GCP) ：BigQuery 和 Dataflow 是标准的大规模数据处理和分析解决方案。
了解如何在这些平台上实施和管理数据系统至关重要。查看“理解云计算”课程以获得详细概述。
大数据技术
当组织处理大量数据时，有时有必要熟悉大数据技术。由于这在很大程度上取决于您的目标，因此我认为它是可选的。
Apache Spark ：Spark 以其速度和多功能性而闻名，用于分布式数据处理和分析。
Kafka – Kafka 是一种流行的实时数据流工具，允许您在生成数据时对其进行处理，这使其对于日志分析或用户活动跟踪等应用程序非常有用。
现阶段，强烈推荐PySpark 简介课程。然后您可以继续Kafka 入门来解决实时数据的挑战。
社交技能
尽管技术技能至关重要，但要想在团队环境和解决问题的场景中取得成功，人际交往能力也是必要的。显然这不是数据工程特有的，但我认为在这种情况下值得一提：
故障排除：您经常会遇到系统崩溃、数据差异或性能瓶颈。快速分析和解决问题的能力至关重要。
协作：如前所述，数据工程师与数据科学家、分析师和其他团队密切合作。清晰的沟通和目标一致的能力使您成为有价值的团队成员。
沟通：向非技术利益相关者解释技术流程通常是工作的一部分。能够清晰地表达想法可以推动更好的决策。
如何学习数据工程：分步路线图
如果您的目标是从头开始学习数据工程，并且您没有相关领域的经验，那么以下路线图适合您！
您将在 12 个月（或更短时间，取决于您的承诺程度）内做好开始申请数据工程职位的准备。