學習數據工程基礎知識的 8 門在線課程

數據工程處理構建系統以收集、存儲、分析和製作有意義的數據。 無論您在哪裡找到某種形式的數據，它的用例都涵蓋了每個行業。

而數據工程師是這些行業的中堅力量。 如果不了解可用數據，組織和分析師將毫無頭緒。

但是，你如何成為一名數據工程師？ 現在是一個不錯的職業選擇嗎？ 未來有潛力嗎？

在本文中，如果您決定，我將提供您所有問題的答案以及一些課程建議，以開始您的數據工程師職業生涯。

你如何成為一名數據工程師？

數據工程師需要培養多種技能，這些技能需要經驗和認證。 要搶占先機，您需要精通 Java、R、Scala、Python、SQL 和 NoSQL 等編碼語言。

你將不得不探索數據庫、數據存儲、自動化/腳本、機器學習、數據安全、大數據和雲計算。 當然，要求可能因工作角色而異，但換句話說，您必須了解廣泛的知識才能成為數據工程師。

因此，您不太可能一開始就成為一名數據工程師。 您必須從軟件工程師或分析師開始，然後升職為數據工程角色。

數據工程是一個有前途的職業嗎？

數據現在是最寶貴的資產，即使與石油等自然資源相比也是如此。

公司投資數万億美元來建立收集、處理和存儲數據的方法。 它不僅與您的個人信息有關，而且與世界上的一切有關。

而且它正在快速增長。

隨著數據價值和數量的增加，對數據工程師的需求也會增加。

根據 2021 年 LinkedIn 的一份報告，數據工程是呈上升趨勢的頂級工作之一。 而且，預計它也將成為未來最熱門的行業之一。

如果談論它的潛力——只要數據存在，就會需要構建系統來處理並使其有用。 因此，對於職業選擇來說，這絕對是令人印象深刻的。

如何將數據工程作為職業道路？

數據工程可能是一條具有挑戰性的職業道路。 你從哪裡開始？ 你具體需要學習什麼？

值得注意的是，大多數數據工程師在工作中學習，甚至沒有意識到這一點。 你從數據科學家或分析師開始，磨練自己的技能，以更好地擔任數據工程師。

讓我提一下一些重要的亮點，這些要點是你作為數據工程師推進職業生涯必須知道的事情：

• 編程技能是必須的：對於初學者，您需要了解 Python 和 R 的基礎知識。這是該領域最重要的兩種語言。 您還可以探索更多語言； 你不能忽視這兩種語言。
• 數據庫知識：考慮到您將處理原始數據，您需要了解 SQL，如何優化 SQL 查詢，管理數據庫系統（或 RDMS——關係數據庫管理系統）。 基礎知識將為您提供一個良好的開端，但您需要具備管理企業複雜數據庫系統的知識。
• 數據倉庫：雖然這只有在您在工作中學習時才有可能，但您必須協助數據工程師管理非結構化數據並對其進行評估以做出業務決策。
• 操作系統知識：您應該熟悉使用基於 UNIX 的系統、Linux 系統、Solaris 和 Windows 系統。
• 機器學習：至少，數據建模和分析的機器學習基礎知識應該有所幫助。
• 大數據工具：考慮到您將處理大量數據，最好了解一些大數據工具的用例，例如 Apache Hadoop。

請注意，這些並不是您想要的工作角色的確切先決條件。 我們列出這些只是為了讓您搶先一步，並探索成為數據工程師的基礎知識/必需品。

隨著您在職業道路上的進步，您可能需要更多地了解其他工具或編程語言。

除了上述一些信息之外，這裡還有一些課程建議，可讓您輕鬆了解成為數據工程師所需具備的條件：

數據工程基礎實踐（Udemy）

Udemy 為幾乎任何事情提供有價值的學習資源，數據工程也不例外。 Data Engineering Essentials 是一門評價很高的付費課程，可讓您深入了解如何使用 SQL、Python 和 Spark 等關鍵語言。

它還側重於幾個動手任務和練習。

該課程可讓您設置開發環境，以學習使用 Google Cloud Platform 構建數據工程應用程序。 你學習了練習許多事情的要領和一些相關的能力。

如果您不喜歡一直閱讀，而是想專注於動手實踐，那麼本課程應該對您有幫助。

面向所有人的數據工程基礎 (edX)

如果您想探索與數據工程相關的基本概念和所有內容，那麼本課程應該是完美的選擇。 每個人的數據工程基礎都涉及必要的基本概念； 初學者需要進一步進行。 你不會找到任何動手練習或高級解釋，但它只是關於基礎知識。

IBM 通過 edX 提供此課程，edX 是一個擁有可靠認證和優質課程的知名在線平台。 如果您需要證書，這是一門免費課程，其中包括可選的高級課程。

如果您想搶先了解數據工程的基礎知識，您可能想嘗試這門課程。 您應該很好地了解該領域的深度以及繼續進行是否有趣。

數據工程師納米學位（Udacity）

Udacity 的納米學位課程讓您對某個主題有更深入的了解。 與一些基礎課程相比，你需要一些知識才能攻讀納米學位。

通過“成為數據工程師”納米學位，您應該能夠從入門級數據工程師角色升級為更好的生產就緒技術候選人。 該計劃還將重新審視一些基本概念，但您需要檢查課程的先決條件。

請注意，納米學位課程的成本明顯高於任何其他個人課程。 因此，您可能想在購買之前檢查它的可信度，如果您需要它。

面向所有人的數據工程（Datacamp）

面向所有人的數據工程是一門不涉及任何編碼的免費課程。 它為您提供有關其基礎知識以及數據工程涉及的工作類型的信息。

在獲得數據工程領域所需的技能後，您將了解您應該承擔的職責。

Datacamp 的課程是一種令人興奮的學習方式，在完成章節後可以獲得積分/XP。 您還可以選擇帶有動手編碼課程的付費課程，並可以訪問各種項目以擴展您的技能。

具有 SQL 專業化的現代大數據分析 (Coursera)

Cloudera 在 Coursera 上提供大數據分析課程。 您可以免費審核內容。 但是，如果您想要獲得認證、測驗和訪問所有資源，則需要 Coursera 訂閱，或者您可以要求經濟援助。

如果您希望專注於數據工程領域的特定工作，這應該是一個很好的開始。 您不需要任何先前的經驗即可參加本課程。

但是在學習完本課程後，您應該能夠很好地掌握大數據和 SQL 進行數據分析。 即使您有一些經驗，本課程也應該提高使用 SQL 處理大規模數據的必要技能。

數據工程基礎專業化（Coursera）

Coursera 上的另一門令人興奮的課程側重於讓您深入了解基礎知識，同時幫助您獲得編碼和關係數據庫的實踐經驗。

如果您對可用於完善數據工程基礎知識的免費課程不滿意，IBM 的數據工程基礎專業化應該可以很好地為您服務。

它還具有動手練習練習，這些練習不會讓人不知所措，但應該派上用場。

數據工程導論

數據工程入門課程應該是一個好的開始，無論您是第一次學習還是複習基礎知識。

一旦掌握了基礎知識，您就不需要幫助找出了解高級知識所需的資源。 因此，您會在此列表中找到各種介紹性課程。

成為數據工程師（領英）

您可以在 LinkedIn 學習門戶中找到的學習路徑。 它是幫助您學習數據工程概念的不同課程的集合。 通過“成為數據工程師”學習路徑，您可以了解基礎知識、NoSQL 概述、大數據、實時應用程序、SQL 技巧等。

您可以選擇領英 1 個月高級試用來訪問資源並從中學習。 如果您已經用完試用版，則需要響應 LinkedIn 高級版才能訪問這些課程。

LinkedIn Learning 提供適合初學者和專業人士的高質量資源。 這也是一種將您的認證/技能快速添加到您的 LinkedIn 個人資料的便捷方式。

學習新概念以​​提升您的職業生涯

有了幾門在線課程和可用的平台，學習新概念比以往任何時候都更容易，而無需付出很大的努力。 雖然每門課程都提供不同的東西，但它應該可以幫助您開始成為數據工程師的旅程。

您可以從免費課程開始，然後轉到付費選項以提高您的技能並探索有關該主題的更多信息。 提供動手練習的課程應該可以幫助您為您打算在您的工作角色中完成的工作做好準備。

數據工程是一個不斷增長和機遇的行業。 您可能想盡快探索它。

以下是一些最好的數據分析課程。