DeepLearning.AI数据工程专业证书
讲师：Joe Reis
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你将学到什么
- 为整个数据工程领域建立一个心理模型，包括数据工程生命周期及其暗流。
- 学习处理您所从事的任何数据工程项目的框架，以便您可以有效地利用数据创造商业价值。
- 在数据工程生命周期的五个阶段中培养您的技能；包括生成、提取、存储、转换和提供数据。
- 了解良好数据架构的原则并应用它们在 AWS 云上构建数据系统。
你将获得的技能
- 数据管理
- DataOp
- 数据仓库
- 数据建模
- 数据管理平台
- 数据架构
- 数据转换
- 数据工程
- 数据转换
- 数据编排
课程介绍
DeepLearning.AI 数据工程专业证书是一个综合性的在线课程，面向希望开始或发展职业生涯的数据工程师和从业者。
各行各业、各种规模的组织都在以越来越快的速度捕获和生成数据。
在这些组织中，从高管、销售和营销、财务和运营、产品和工程到客户服务，每个团队都可以从组织数据中获得见解和价值。
无论最终用例是数据科学、机器学习还是分析，数据工程都可以将原始数据转化为业务价值。
这就是为什么数据工程师是当今科技领域需求最高的职位之一。
在整个课程中，您将学习数据工程的基础知识，同时获得使用 AWS 和开源工具设计和实施数据架构的实践经验。
该证书由行业专家、《数据工程基础》合著者 Joe Reis 授课，可为您提供在高需求领域脱颖而出所需的技能和知识，重点是提取、处理、转换、存储和向数据利益相关者提供数据，以推动组织和业务目标。
实践实验室是与 AWS 和 Factored.AI 合作开发的，旨在为您提供在云上构建数据系统的真实体验。
有了这个证书，您将拥有进一步发展数据工程事业的工具。
应用学习项目在此计划中，您将： 将利益相关者的需求转化为系统要求，并选择合适的工具来构建系统。
在 AWS 上为产品推荐系统构建端到端批处理和流式传输管道。
应用良好数据架构的原则来评估 AWS 上数据系统的安全性、性能、可靠性和可扩展性。
探索各种类型的源系统并解决常见的连接问题。
使用基础设施和管道作为代码工具来协调、自动化和监控您的数据管道。
为各种用例设计数据湖和数据湖屋存储架构。
探索数据存储选择对查询性能和成本的影响。
为分析和机器学习用例建模和转换数据，并将 Pandas 等集中式处理框架与 Spark 等分布式处理框架进行比较。
将您的数据提供给下游数据利益相关者，以供业务分析和机器学习用例使用。
课程目录
- Introduction to Data Engineering
- Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines
- Data Storage and Queries
- Data Modeling, Transformation, and Serving
如果你有能力，请务必支持课程的原创作者，这是他们应得的报酬！
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