8 个学习数据工程基础知识的在线课程

数据工程涉及构建收集、存储、分析和创建有意义的数据的系统。它的用例涵盖可以找到某种形式数据的每个行业。

数据工程师是支持这个行业的人。如果不了解可用数据，组织和分析师就会被蒙在鼓里。

那么，如何才能成为一名数据工程师呢？这是一个不错的职业选择吗？未来还有可能吗？

本文提供了您所有问题的答案以及一些推荐课程，以帮助您开启数据工程师的职业生涯。

我如何成为一名数据工程师？

数据工程师需要培养一些具有经验和认证的技能。为了抢占先机，您应该学习 Java、R、Scala、Python、SQL 和 NoSQL 等编码语言。

应考虑数据库、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，不同的工作可能有不同的要求，但换句话来说，你需要广泛的知识才能成为一名数据工程师。

因此，您不太可能在职业生涯一开始就立即成为一名数据工程师。您应该从软件工程师或分析师开始，然后进入数据工程角色。

数据工程是一个有前途的职业吗？

即使与石油等自然资源相比，数据也是当今最有价值的资产。

公司正在投资数万亿美元来构建收集、处理和存储数据的方法。这不仅仅是关于您的个人信息，而是关于世界上的所有信息。

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在增加。

根据LinkedIn 2021 年的一份报告，数据工程是正在增加的职位之一。预计也将成为未来最热门的领域之一。

谈到数据的潜力，只要它存在，我们就需要构建系统来处理和利用它。所以这绝对是一个令人印象深刻的职业选择。

如何将数据工程作为职业道路？

数据工程可能是一条充满挑战的职业道路。你到底需要学习什么？

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。从数据科学家或分析师开始，磨练你的技能，以提高你作为数据工程师的地位。

以下是您需要了解的一些重要事项，以提高您作为数据工程师的职业生涯。

• 需要编程技能。首先，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。这两种语言都不容忽视。
• 数据库知识：鉴于您将使用原始数据，您需要 SQL 知识、如何优化 SQL 查询以及如何管理数据库系统（或 RDMS（关系数据库管理系统））。了解基础知识将为您带来领先优势，但您需要具备管理企业复杂数据库系统的知识。
• 数据仓库：这只有在您在工作中学习时才有可能，但您需要帮助管理非结构化数据并评估数据工程师以做出业务决策。
• 操作系统知识：还必须熟悉使用基于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会有所帮助。
• 大数据工具：考虑到您将处理大量数据，最好了解大数据工具（例如 Apache Hadoop）的一些用例。

请注意，这些并不是所需职位的确切先决条件。列出这些只是为了帮助您了解并抢先了解成为数据工程师的基础知识/必要条件。

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和编程语言。

除了上面的一些信息之外，这里还有一些推荐的课程，可以帮助您轻松学习成为数据工程师所需的知识。

数据工程基础知识实践 (Udemy)

Udemy 拥有几乎所有内容的宝贵学习资源，数据工程也不例外。 Data Engineering Essentials是一门评价最高的付费课程，深入了解 SQL、Python 和 Spark 等关键语言的使用。

它还侧重于一些实际任务和练习。

在本课程中，您将学习如何使用 Google Cloud Platform 设置开发环境并构建数据工程应用程序。学习练习各种事物的基础知识和相关能力。

如果你不喜欢一直阅读，但想专注于实践，这门课程会对你有所帮助。

任何人都可以学习的数据工程基础知识 (edX)

如果您想探索基本概念以及与数据工程相关的所有内容，本课程适合您。 每个人的数据工程基础知识涵盖了您需要的基本概念。初学者应该走得更远。没有实际练习或高级解释，只有基础知识。

IBM 通过 edX 提供此课程，edX 是一个信誉良好的在线平台，拥有值得信赖的认证和高质量的课程。如果您想要证书，这是一门免费课程，并且可以选择付费。

如果您想抢先了解数据工程的基础知识，您可能想尝试本课程。你需要很好地了解该领域的深度以及是否有兴趣继续下去。

数据工程师纳米学位（Udacity）

Udacity 的纳米学位项目让您对主题有更深入的了解。与一些基础课程相比，纳米学位需要一些知识。

成为数据工程师纳米学位将帮助您从入门级数据工程师角色晋升为出色的生产就绪技术候选人。该计划还复习了一些基本概念，但您应该复习课程先决条件。

请注意，纳米学位课程的费用比其他单独课程高得多。因此，在购买之前，建议先检查其可靠性，并根据自己的需求进行购买。

大家的数据工程（Datacamp）

适合所有人的数据工程是一门免费课程，不涉及任何编码。提供有关数据工程基础知识及其涉及的工作类型的信息。

了解获得数据工程领域的必要技能后您将承担的职责。

Datacamp 课程是一种令人兴奋的学习方式，同时在完成章节后还可赚取积分/XP。您还可以选择付费课程，其中包括动手编码课程并访问各种项目来扩展您的技能。

最新的 SQL 专业化大数据分析 (Coursera)

大数据分析课程由 Cloudera 在 Coursera 上提供。您可以免费审核您的内容。但是，如果您想获得认证、测验和所有资源，则需要订阅 Coursera，或者可以寻求经济援助。

如果您想专注于数据工程领域的特定任务，这应该是一个很好的开始。参加本课程不需要任何经验。

然而，学完本课程后，您应该能够熟练使用大数据和 SQL 进行数据分析。即使您有一些经验，本课程也将培养您使用 SQL 处理大规模数据所需的技能。

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提供对基础知识的深入了解，同时帮助您获得编码和关系数据库的实践经验。

如果您对用于强化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课程可能会有所帮助。

它还具有实用的练习，这些练习虽然不会让人不知所措，但应该会有所帮助。

数据工程概述

无论您是第一次学习还是想温习基础知识， 我们的数据工程简介课程都是一个很好的开始。

一旦掌握了基础知识，您将不需要帮助来查找学习更高级内容所需的资源。该列表包含各种入门课程。

成为一名数据工程师 (LinkedIn)

在 LinkedIn 学习门户上找到的学习路径。这是帮助您学习数据工程概念的不同课程的集合。 成为数据工程师学习路径概述了 NoSQL、大数据、实时应用程序、SQL 技巧等。

选择 LinkedIn Premium 1 个月试用版来访问资源并从中学习。如果您已用完试用版，则需要重新激活 LinkedIn Premium 才能访问这些课程。

LinkedIn 学习提供适合初学者和专家的高质量资源。这也是快速将资格和技能添加到您的 LinkedIn 个人资料的好方法。

学习新概念以推进您的职业生涯

有了多个在线课程和平台，无需付出太多努力就可以比以往更轻松地学习新概念。每门课程都提供不同的内容，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，然后继续学习付费课程，以磨练您的技能并进一步探索该主题。提供实践练习的课程可以帮助您为您打算从事的工作做好准备。

数据工程是一个持续增长和机遇的行业。尽快调查可能是个好主意。

以下是一些最好的数据分析课程。