学习数据工程基础知识的 8 门在线课程

数据工程处理构建系统以收集、存储、分析和制作有意义的数据。 无论您在哪里找到某种形式的数据,它的用例都涵盖了每个行业。

而数据工程师是这些行业的中坚力量。 如果不了解可用数据,组织和分析师将毫无头绪。

但是,你如何成为一名数据工程师? 现在是一个不错的职业选择吗? 未来有潜力吗?

在本文中,如果您决定,我将提供您所有问题的答案以及一些课程建议,以开始您的数据工程师职业生涯。

你如何成为一名数据工程师?

数据工程师需要培养多种技能,这些技能需要经验和认证。 要抢占先机,您需要精通 Java、R、Scala、Python、SQL 和 NoSQL 等编码语言。

你将不得不探索数据库、数据存储、自动化/脚本、机器学习、数据安全、大数据和云计算。 当然,要求可能因工作角色而异,但换句话说,您必须了解广泛的知识才能成为数据工程师。

因此,您不太可能一开始就成为一名数据工程师。 您必须从软件工程师或分析师开始,然后升任数据工程角色。

数据工程是一个有前途的职业吗?

数据现在是最宝贵的资产,即使与石油等自然资源相比也是如此。

公司投资数万亿美元来建立收集、处理和存储数据的方法。 它不仅与您的个人信息有关,而且与世界上的一切有关。

而且它正在快速增长。

随着数据价值和数量的增加,对数据工程师的需求也会增加。

根据 2021 年 LinkedIn 的一份报告,数据工程是呈上升趋势的顶级工作之一。 而且,预计它也将成为未来最热门的行业之一。

如果谈论它的潜力——只要数据存在,就会需要构建系统来处理并使其有用。 因此,对于职业选择来说,这绝对是令人印象深刻的。

如何将数据工程作为职业道路?

数据工程可能是一条具有挑战性的职业道路。 你从哪里开始? 你具体需要学习什么?

值得注意的是,大多数数据工程师在工作中学习,甚至没有意识到这一点。 你从数据科学家或分析师开始,磨练自己的技能,以更好地担任数据工程师。

让我提一下一些重要的亮点,这些要点是你作为数据工程师推进职业生涯必须知道的事情:

  • 编程技能是必须的:对于初学者,您需要了解 Python 和 R 的基础知识。这是该领域最重要的两种语言。 您还可以探索更多语言; 你不能忽视这两种语言。
  • 数据库知识:考虑到您将处理原始数据,您需要了解 SQL,如何优化 SQL 查询,管理数据库系统(或 RDMS——关系数据库管理系统)。 基础知识将为您提供一个良好的开端,但您需要具备管理企业复杂数据库系统的知识。
  • 数据仓库:虽然这只有在您在工作中学习时才有可能,但您必须协助数据工程师管理非结构化数据并对其进行评估以做出业务决策。
  • 操作系统知识:您应该熟悉使用基于 UNIX 的系统、Linux 系统、Solaris 和 Windows 系统。
  • 机器学习:至少,用于数据建模和分析的机器学习基础知识应该有所帮助。
  • 大数据工具:考虑到您将处理大量数据,最好了解一些大数据工具的用例,例如 Apache Hadoop。

请注意,这些并不是您想要的工作角色的确切先决条件。 我们列出这些只是为了让您抢先一步,并探索成为数据工程师的基础知识/必需品。

随着您在职业道路上的进步,您可能需要更多地了解其他工具或编程语言。

除了上述一些信息之外,这里还有一些课程建议,可让您轻松了解成为数据工程师所需具备的条件:

数据工程基础实践(Udemy)

Udemy 为几乎任何事情提供有价值的学习资源,数据工程也不例外。 Data Engineering Essentials 是一门评价很高的付费课程,可让您深入了解如何使用 SQL、Python 和 Spark 等关键语言。

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它还侧重于几个动手任务和练习。

该课程可让您设置开发环境,以学习使用 Google Cloud Platform 构建数据工程应用程序。 你学习了练习许多事情的要领和一些相关的能力。

如果您不喜欢一直阅读,而是想专注于动手练习,那么本课程应该可以很好地为您服务。

面向所有人的数据工程基础知识 (edX)

如果您想探索与数据工程相关的基本概念和所有内容,那么本课程应该是完美的选择。 每个人的数据工程基础都涉及必要的基本概念; 初学者需要进一步进行。 你不会找到任何动手练习或高级解释,但它只是关于基础知识。

IBM 通过 edX 提供此课程,edX 是一个拥有可靠认证和优质课程的知名在线平台。 如果您需要证书,这是一门免费课程,其中包括可选的高级课程。

如果您想抢先了解数据工程的基础知识,您可能想尝试这门课程。 你应该对领域的深度有一个很好的了解,如果继续有趣的话。

数据工程师纳米学位(Udacity)

Udacity 的纳米学位课程让您对某个主题有更深入的了解。 与一些基础课程相比,你需要一些知识才能攻读纳米学位。

通过“成为数据工程师”纳米学位,您应该能够从入门级数据工程师角色升级为更好的生产就绪技术候选人。 该计划还将重新审视一些基本概念,但您需要检查课程的先决条件。

请注意,纳米学位课程的成本明显高于任何其他个人课程。 因此,您可能想在购买之前检查它的可信度,如果您需要它。

面向所有人的数据工程(Datacamp)

面向所有人的数据工程是一门不涉及任何编码的免费课程。 它为您提供有关其基础知识以及数据工程涉及的工作类型的信息。

在获得数据工程领域所需的技能后,您将了解您应该履行的职责。

Datacamp 的课程是一种令人兴奋的学习方式,在完成章节后可以获得积分/XP。 您还可以选择带有动手编码课程的付费课程,并可以访问各种项目以扩展您的技能。

具有 SQL 专业化的现代大数据分析 (Coursera)

Cloudera 在 Coursera 上提供大数据分析课程。 您可以免费审核内容。 但是,如果您想要获得认证、测验和访问所有资源,则需要 Coursera 订阅,或者您可以要求经济援助。

如果您希望专注于数据工程领域的特定工作,这应该是一个很好的开始。 您不需要任何先前的经验即可参加本课程。

但是在学习完本课程后,您应该能够很好地掌握大数据和 SQL 进行数据分析。 即使您有一些经验,本课程也应该提高使用 SQL 处理大规模数据的必要技能。

数据工程基础专业化(Coursera)

Coursera 上的另一门令人兴奋的课程侧重于让您深入了解基础知识,同时帮助您获得编码和关系数据库的实践经验。

如果您对可用于完善数据工程基础知识的免费课程不满意,IBM 的数据工程基础专业化应该可以很好地为您服务。

它还具有动手练习练习,这些练习不会让人不知所措,但应该派上用场。

数据工程导论

数据工程入门课程应该是一个好的开始,无论您是第一次学习还是复习基础知识。

一旦掌握了基础知识,您就不需要帮助找出了解高级知识所需的资源。 因此,您会在此列表中找到各种介绍性课程。

成为数据工程师(领英)

您可以在 LinkedIn 学习门户中找到的学习路径。 它是帮助您学习数据工程概念的不同课程的集合。 通过“成为数据工程师”学习路径,您可以了解基础知识、NoSQL 概述、大数据、实时应用程序、SQL 技巧等。

您可以选择领英 1 个月高级试用来访问资源并从中学习。 如果您已经用完试用版,则需要响应 LinkedIn 高级版才能访问这些课程。

LinkedIn Learning 提供适合初学者和专业人士的高质量资源。 这也是一种将您的认证/技能快速添加到您的 LinkedIn 个人资料的便捷方式。

学习新概念以提升您的职业生涯

有了几门在线课程和可用的平台,学习新概念比以往任何时候都更容易,而无需付出很大的努力。 虽然每门课程都提供不同的东西,但它应该可以帮助您开始成为数据工程师的旅程。

您可以从免费课程开始,然后转到付费选项以提高您的技能并探索有关该主题的更多信息。 提供动手练习的课程应该可以帮助您为您打算在您的工作角色中完成的工作做好准备。

数据工程是一个不断增长和机遇的行业。 您可能想尽快探索它。

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以下是一些最好的数据分析课程。