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标签： 数据摄取

  • 深入学习数据源系统与管道：Coursera优质课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/source-systems-data-ingestion-and-pipelines

    在大数据时代，数据的获取与处理变得尤为重要。最近我发现了一门非常实用的Coursera课程——《Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines》，它为数据工程师提供了系统全面的学习内容，值得一试！

    课程内容丰富，涵盖了源系统的类型和连接技巧，帮助你理解不同系统如何生成与更新数据。特别是在数据摄取部分，课程深入讲解了批处理和流处理的不同模式，比较了ETL与ELT的优劣，非常适合希望提升数据Pipeline技能的学习者。

    此外，课程还涉及DataOps的自动化管理，包括使用Terraform等基础设施即代码工具进行资源管理，以及通过Great Expectations和Amazon CloudWatch实现数据质量和基础设施监控。这对于提升数据工程的自动化水平非常有帮助。

    最令人激动的是，课程还专门讲解了数据管道的调度与监控，特别是对Airflow的实战应用，从核心组件到DAG管理，都进行了详细介绍。这使得我们可以轻松搭建高效、可靠的自动化数据流程。

    总结来说，这门课程内容丰富、实用性强，非常适合数据工程师、数据分析师以及对数据Pipeline感兴趣的学习者。强烈推荐你们根据自己的学习需求报名学习，提升专业技能！

    赶快行动，开启你的数据工程师之旅吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/source-systems-data-ingestion-and-pipelines

  • 深度解析：Coursera《Microsoft Azure现代数据仓库分析》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-warehouse-analytics-microsoft-azure

    在大数据时代，数据仓库已成为企业决策的核心工具。近期我学习了一门非常实用的Coursera课程——《Modern Data Warehouse Analytics in Microsoft Azure》（微软Azure现代数据仓库分析），这门课程由微软官方提供，涵盖了在云环境中构建和管理数据仓库的基础知识与实操技能。课程内容丰富，适合数据工程师、BI分析师以及云计算爱好者深入学习。

    课程首先介绍了现代数据仓库的基本组成，包括数据摄取、存储和处理的关键概念。通过详细讲解Azure Synapse Analytics、Azure Databricks和Azure HDInsight的实际应用，帮助学员理解如何利用这些工具构建高效的数据分析解决方案。

    一个亮点是课程中的实操部分，特别是如何用Azure Data Factory实现数据摄取，以及如何在Azure环境中进行数据处理和分析。此外，关于Power BI的基础知识也涵盖其中，为后续的数据可视化打下坚实基础。

    我强烈推荐这门课程给希望提升云端数据仓库技能的朋友们。课程结构合理，实用性强，适合希望通过Azure平台实现数据分析自动化和优化的学习者。完成这门课程后，你将为微软DP-900数据基础认证打下坚实基础，也能在实际工作中快速应用所学知识，实现数据价值最大化。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-warehouse-analytics-microsoft-azure