8个在线课程，学习数据工程基础

数据工程涉及构建系统以收集、存储、分析和处理有意义的数据。它的用途涵盖了几乎所有行业，只要你能找到某种形式的数据。

数据工程师是这些行业的支柱。如果不能对可用的数据进行解读，组织和分析人员将感到困惑。

但是，你如何成为一名数据工程师？对于现在来说，这是一个好的职业选择吗？它有未来的潜力吗？

在本文中，我将提供所有问题的答案，并推荐一些课程，以便在你决定成为一名数据工程师时开始你的职业生涯。

如何成为一名数据工程师？

一名数据工程师需要掌握多种技能，这些技能是通过经验和认证获得的。为了快速入门，你需要精通像java、r、scala、python、sql和nosql这样的编程语言。

你将需要探索数据库、数据存储、自动化/脚本编写、机器学习、数据安全、大数据和云计算。当然，根据工作角色的需求可能会有所不同，但换句话说，你必须了解各种事物才能成为一名数据工程师。

因此，当你开始职业生涯时，很难立即成为一名数据工程师。你将需要从软件工程师或分析师的职位开始，并晋升为数据工程师。

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。

公司投入数万亿美元建立收集、处理和存储数据的方式。这不仅仅是关于你的个人信息，而是关乎世界上的一切。

而且它正在快速增长。

随着数据的价值和数量增加，对数据工程师的需求也将增加。

根据2021年linkedin的报告，数据工程是增长最快的职位之一。而且，预计在未来它也将是最热门的行业之一。

如果谈论它的潜力——只要数据存在，就会有构建处理系统并使其有用的需求。因此，作为职业选择，它肯定令人印象深刻。

如何选择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？你需要学习什么？

需要注意的是，大多数数据工程师在工作中学习，甚至自己都没有意识到。你可以从数据科学家或分析师的岗位开始，并磨炼你的技能以担任更好的数据工程师职位。

让我列举一些关键要点，帮助你了解如何在职业生涯中不断发展成为一名数据工程师：

• 编程技能是必备的：首先，你需要了解python和r的基础知识。这两种语言是该领域最重要的两种语言。你也可以探索更多的语言，但不能忽视这两种语言。
• 数据库知识：考虑到你将处理原始数据，你需要了解sql，如何优化sql查询，管理数据库系统（或rdms – 关系型数据库管理系统）。基础知识将帮助你入门，但你需要掌握管理复杂的企业数据库系统的知识。
• 数据仓库：虽然只有在实际工作中才能学到这一点，你将需要协助数据工程师管理非结构化数据并评估其对业务决策的影响。
• 操作系统知识：你应该熟练使用基于unix的系统、linux系统、solaris和windows系统。
• 机器学习：至少，掌握机器学习的基础知识对于数据建模和分析应该有所帮助。
• 大数据工具：考虑到你将处理大量数据，最好了解一些大数据工具的用例，比如apache hadoop。

请注意，这些不是你所希望的工作角色的确切先决条件。我们只是列出这些来让你入门并探索成为数据工程师所需的基础知识和必要条件。

随着职业发展的进展，你可能需要学习更多其他工具或编程语言。

除了以上一些信息，以下是一些建议的课程，以便你更容易学习成为一名数据工程师所需的知识：

数据工程实践基础（udemy）

udemy为几乎所有领域提供了有价值的学习资源，数据工程也不例外。 数据工程实践基础是一门评价很高的付费课程，它让你深入了解如何使用sql、python和spark等关键语言。

它重点关注一些实践任务和练习。

该课程让你建立一个开发环境，学习使用google cloud platform构建数据工程应用。你将学习一些基本知识和相关技能，以便练习各种事物。

如果你不喜欢一直阅读而想专注于实践，这门课程应该适合你。

面向所有人的数据工程基础课程（edx）

如果你想探索数据工程的基本概念和相关内容，这门课程应该非常合适。 面向所有人的数据工程基础课程处理了初学者需要进一步学习的必要基本概念。课程没有提供实践练习或高级解释，只是关于基础知识。

ibm通过 edx 提供了这门课程，edx是一个有信誉的在线平台，提供可靠的证书和高质量的课程。这是一门免费课程，如果你需要证书，还有一个可选的高级版。

如果你想快速了解数据工程的基础知识，你可能想尝试一下这门课程。你应该能够对这个领域的深度有一个很好的了解，看看是否有兴趣继续学习。

数据工程纳米学位（udacity）

udacity的纳米学位课程提供更高级的学科见解。与一些基础课程相比，你需要一些知识来追求纳米学位。

拥有“成为数据工程师”纳米学位，你应该能够从初级数据工程师角色迈向一个更好的生产就绪的技术候选人。该课程还将回顾一些基本概念，但你需要检查课程的先决条件。

请注意，纳米学位课程的费用比任何其他单独课程要高得多。因此，在购买之前，您可能希望检查其可信度以及是否需要它。

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。它为您提供关于数据工程基本原理以及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，您将被介绍到您应该承担的责任。

datacamp的课程是一种令人兴奋的学习方式，完成章节后可以获得积分/xp。您还可以选择付费课程，进行实践编码并获得访问各种项目以扩展您的技能。

现代sql大数据分析专项课程（coursera）

大数据分析课程由cloudera在coursera上提供。您可以免费审核内容。但是，如果您想要认证、测验和访问所有资源，您将需要coursera订阅，或者您可以申请助学金。

如果您希望专注于数据工程领域的特定工作，这将是一个很好的开始。您不需要任何先前的经验来参加这门课程。

但是，您应该能够在参加此课程后很好地掌握大数据和sql进行数据分析的能力。即使您有一些经验，这门课程也应该能够提高使用sql处理大规模数据所需的必要技能。

数据工程基础专项课程（coursera）

coursera上的另一门令人兴奋的课程专注于为您提供关于基础知识的见解，同时帮助您获得与编码和关系数据库相关的实践经验。

如果您对于可以提高基本数据工程知识的免费课程不满意，ibm的“数据工程基础专项课程”应该能够满足您的需求。

它还提供了一些实践练习，不会让人感到无所适从，但应该会派上用场。

数据工程简介

“数据工程简介课程”无论您是第一次学习还是巩固基础知识，都是一个很好的起点。

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，您将在此列表中找到各种入门课程。

成为数据工程师（linkedin）

在linkedin学习门户中可以找到的学习路径。它是一个包含不同课程的集合，帮助您学习数据工程概念。使用“成为数据工程师”学习路径，您将了解基础知识、nosql概述、大数据、实时应用、sql技巧等等。

您可以选择linkedin高级会员1个月免费试用，以访问资源并学习它们。如果您已经使用完了试用期，您将需要重新激活linkedin高级会员以访问这些课程。

linkedin learning提供适合初学者和专业人士的高质量资源。它还可以是一种快速将您的认证/技能添加到linkedin个人资料中的方便方式。

学习新概念，推动您的职业发展

有了多个在线课程和可用的平台，学习新概念变得比以往任何时候都更加容易。虽然每门课程都提供不同的内容，但它应该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，然后转向付费选项，以提高您的技能并深入了解该主题。提供实践练习的课程应该帮助您准备好在工作岗位上进行工作。

数据工程是一个不断增长和不断出现机会的行业。您可能希望尽快探索它。

以下是一些最佳的数据分析课程。