课程链接: https://www.coursera.org/learn/spark-hadoop-snowflake-data-engineering
近年来，数据驱动已成为各行各业的核心动力。如何高效构建和管理大数据处理平台，成为众多学习者和从业者关注的焦点。本文将为大家详细介绍一门由Coursera提供的优质数据工程课程——《Spark、Hadoop与Snowflake数据工程实战》，帮助你全面掌握现代数据处理的核心技术与实践技能。
课程亮点：
1. 精选平台：深入学习Hadoop、Spark、Snowflake，全面覆盖大数据存储与处理的主流平台。
2. 实战导向：通过丰富的实战案例，掌握PySpark DataFrames、Snowflake操作及Databricks的机器学习流程。
3. 全面技能：涵盖数据管道构建、平台优化、工作流管理及数据Ops等前沿内容。
课程内容：
– PySpark入门：学习如何使用PySpark进行数据处理，理解分布式计算的核心概念。
– Hadoop基础：掌握大数据存储与管理的基础架构。
– Snowflake平台：实战掌握云端数据仓库的架构设计与操作技巧。
– Azure Databricks与MLFlow：学习在Databricks环境中进行机器学习实验的完整流程。
– DataOps与运营：理解Kaizen、DevOps和DataOps的集成应用，提升数据工程的效率与质量。
结语：
这门课程适合对数据工程充满兴趣的本科生、研究生及行业从业者，无论你是刚入门还是希望深化平台应用，都能在这里找到实用的技能与知识。强烈推荐喜欢编程、数据分析和平台管理的朋友们一试，开启你的大数据工程师之路！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/spark-hadoop-snowflake-data-engineering