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认证考试准备

数据工程

这一专家级认证将有利于实践或有抱负的数据工程师、数据科学家、数据管理员或任何负责管理或处理数据集的人。

从编程基础到数据安全和物联网数据,培养基本的数据工程技能。 

数据工程师在组织内设计、管理、分析和优化数据。对于众多行业的全球组织而言,它已成为一项亟需且极其重要的工作。数据工程师需要具备高级编程技能并了解数据管理系统和数据管道。我们的课程将挑战您学习从数据分析到面向终端用户的数据准备等所有方面的知识。 

课程模块

课程作为单独的模块提供,以满足不同的学习要求。每个模块都将为学员通过经 Dell Technologies 认证的专业人员数据工程工程师级认证考试的一个关键部分做准备。此外,还提供了涵盖每个模块的按需实验,以强化课程学习。  

数据工程简介 — 免费课程

10 多年来,各企业一直致力于从数据中提取业务价值。基于这一活动,一个被称为“数据科学家”的角色应运而生。然而,人们很快就发现,大多数数据科学家的时间都花费在数据准备或将分析模型迁移到生产环境上。因此,数据工程师也随之出现,成为分析项目团队中非常抢手且不可或缺的成员。本课程介绍数据分析的生命周期、数据工程的角色以及成功的数据工程师应具备的技能。 


使用 SQL 和 NoSQL 的数据仓库

随着数据量的快速增长,组织持续面临如何及时处理这些数据和进行后期分析的挑战。本课程介绍使用 SQL 的传统数据仓库和一些较新的方法,例如数据湖和 NoSQL 工具。此按需课程综合考虑了理论和实践两方面的知识,包括了录制的关于 Greenplum 数据库、Redis、Apache Cassandra 和 Apache CouchDB 的实验练习演示。 


针对大数据的数据监管、安全性和隐私

本课程介绍适用于各种应用场景的数据监管和数据管理方法。本课程重点介绍各种监管角色和模式,为学员做好实施和维护成功的数据监管计划的准备。此外,本课程还介绍了几种 Apache 工具:Atlas、Ranger 和 Knox,可在大数据环境(如 Hadoop)中实现对组织数据集的管理和控制。此按需课程包括录制的关于这些 Apache 工具的实验练习演示。 


处理流数据和物联网数据

由于智能设备的激增以及对实时分析的需求不断增长,传统的批处理方法已不足以支持现代应用程序,例如信用卡诈骗检测、网络安全保护和汽车导航等。本课程介绍了此类应用场景以及处理物联网 (IoT) 生成的流数据的方法。为处理和分析物联网数据,本课程介绍了几种 Apache 工具:Storm、Kafka、Spark Streaming 和 Flink。此外,还介绍了一种新的存储范式 Pravega,以及新兴物联网项目 Project Nautilus 和 EdgeX Foundry。此按需课程包括录制的关于 Apache 工具的实验练习演示。 


使用 Python 构建数据管道

数据工程师的主要职责之一是自动执行数据从源系统到数据存储库(如数据湖)的移动和转换。本课程介绍 Python 编程的基础知识以及如何构造数据管道。此按需课程包括录制的关于基本 Python 编程技术以及如何将 Python 用于处理和转换数据的实验练习演示。 


使用 Hadoop 和 Spark 的 ETL 卸载

随着数据量的持续增长,对数据仓库资源的需求与日俱增,不仅用于托管组织的数据,还用于合并和准备数据以供终端用户使用。本课程将介绍如何为数据仓库分担提取-转换-加载 (ETL) 流程,从而缩短交付时间并支持包含新数据源。此按需课程包括录制的关于若干 Apache Hadoop 生态系统工具的实验练习演示:Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Spark、Flume、Sqoop 和 Oozie。 


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