纳米学位项目

数据工程师 (英)

学习使用现代工具处理大数据,构建数据管道、数据仓库和数据湖

开放报名时间

11 月 7 日

开课时间

11 月 13 日

本期剩余席位

2

席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才

与知名企业联合制作

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  • 难度
    高级
  • 学习时间
    1 学期 - 共 5 个月

    建议每周学习 10 小时

  • 先修要求
    中级 Python、SQL 和线性代数知识
  • 课程专属服务
    硅谷授课,英文字幕

    点击查看详情

为什么学习数据工程师纳米学位?

数据工程领域的发展日新月异。本课程中,你将学习加入这一蓬勃发展的行业所需的技能和知识。在专家讲师和导师的帮助下,你将进行数据建模,构建数据仓库和数据湖,将数据管道自动化,以及如何处理大数据。在目前市场上,这些技能供不应求,许多公司亟需数据工程人才,而完成本课程后,你将具备成为数据工程师所需的技能。


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2018 年数据工程师职位增长97%!

数据来源:DICE

你将学到什么

课程大纲

数据工程师

学习如何进行数据建模,构建数据仓库和数据湖,将数据管道自动化,并处理大规模数据集。课程结束时,你将能运用所有所学技能完成一个毕业实战项目。

学习如何进行数据建模,构建数据仓库和数据湖,将数据管道自动化,并处理大规模数据集。

点击收起课程大纲与实战项目

约 5 个月完成

先修知识

你需要掌握中级 Python 编程基础、中级 SQL 和线性代数知识。

  • 第一部分:数据建模

    学习创建关系数据 SQL 模型和非关系数据 NoSQL 数据模型,以满足数据使用者的各种需求。使用 ETL 在 PostgreSQL 和 Apache Cassandra 中构建数据库。

    实战项目 1:Postgres 数据建模实战项目 2:Apache Cassandra 数据建模
  • 第二部分:云数据仓库

    学习数据仓库相关技能,加深对数据基础架构的理解。在 Amazon Web Services (AWS) 上创建云数据仓库。

    实战项目 3:构建云数据仓库
  • 第三部分:Spark 与数据湖

    了解大数据生态系统以及如何使用 Spark 处理大规模数据集。将大数据存储到数据湖并使用 Spark 进行查询。

    实战项目 4:构建数据湖
  • 第四部分:Airflow 数据管道

    使用 Apache Airflow 来计划、自动化并监控数据管道。在生产过程中运行数据质量检查、追踪数据沿袭,并处理数据管道。

    实战项目 5:Airflow 数据管道
  • 第五部分:毕业实战项目

    结合你在课程中学到的知识,构建数据工程实战项目作品。

    实战项目 6:数据工程毕业项目

与导师一同学习

Amanda Moran
Amanda Moran

DataStax 开发大使

Amanda 在 6 年间曾为 4 个不同的分布式数据库担任软件工程师,现担任 DataStax 开发大使。她致力于为客户实现不同的数据需求,拥有华盛顿大学和圣塔克拉拉大学学位。

Ben Goldberg
Ben Goldberg

SpotHero 主管工程师

Ben Goldberg 从事计算机视觉、自然语言处理等领域。在 SpotHero,他创立并扩大了数据工程团队,Airflow 是该团队使用的关键技术之一。

Sameh El-Ansary
Sameh El-Ansary

Novelari CEO,尼罗河大学副教授

Sameh 是 Novelari 的 CEO,尼罗河大学及开罗美国大学(AUC)副教授,教授安全,分布式系统,软件工程,区块链和大数据工程。

Olli Iivonen
Olli Iivonen

Wolt 数据工程师

Olli 在 Wolt 担任数据工程师。他经验丰富,能够在各种数据仓库环境中构建并管理数据管道。自 Apache Airflow 的最初版本发布以来,他一直都是忠实的活跃用户。

David Drummond
David Drummond

Insight 工程副总裁

David 是 Insight 的工程副总裁,他喜欢拆解困难问题,和帮助其他人学习数据工程。David 拥有加州大学河滨分校的物理学博士学位。

Judit Lantos
Judit Lantos

Split 数据工程师

Judit 曾在 Insight Data Science 担任讲师,帮助无数软件工程师和学术程序员顺利成长为数据工程师。她目前在 Split 担任数据工程师,负责全栈实验平台的统计引擎。

Juno Lee
Juno Lee

优达学城课程主管

Juno 是优达学城数据科学学院的课程主管。她一直致力于分享对数据和教学的热情,设计并打造了多个数据相关课程。

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数据工程师

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帮助与常见问题

    纳米学位概览
  • 为什么要学习“数据工程师“纳米学位?

    数据工程领域的发展日新月异。本课程中,你将学习加入这一蓬勃发展的行业所需的技能和知识。在专家讲师和导师的帮助下,你将进行数据建模,构建数据仓库和数据湖,将数据管道自动化,以及如何处理大数据。在目前市场上,这些技能供不应求,许多公司亟需数据工程人才,而完成本课程后,你将具备成为数据工程师所需的技能。

  • 从此纳米学位毕业后,我能胜任哪些工作?

    此纳米学位项目专门为成为数据工程师相关的工作角色而设计,包括分析工程师,大数据工程师,数据平台工程师等职务。数据工程技能对成为数据分析师,数据科学家,机器学习工程师或软件工程师也很有帮助。

  • 我如何知道这个纳米学位是否适合我?

    数据工程师纳米学位是经验丰富的程序员与数据分析师实现职业晋升的绝佳选择。如果你希望深化你在数据分析、机器学习、数据工程领域的专长,数据工程师纳米学位将会提供实战项目与练习帮助你掌握专业技能,让你成功构建完整的数据工程解决方案。

    报名与入学
  • 如何加入课程?

    课程将定期开放报名,无需申请。在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮,付款成功后,即可加入最近开课班次。你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?

    每个班次有固定的开课时间,你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 该纳米学位有哪些先修要求?

    你需要掌握中级 Python 编程基础、中级 SQL 和线性代数知识,可以参照数据分析(入门)纳米学位,或者已完成其他编程入门课程,如 Python 编程入门纳米学位。包括:

    • 字符串、数字和变量
    • 语句、运算符和表达式
    • 列表、元组和词典
    • 条件、循环
    • 程序、对象、模块和库
    • 故障排除和调试
    • 研究和文献
    • 解决问题
    • 算法和数据结构
    • 连接 (Joins)
    • 聚合 (Aggregations)
    • 子查询 (Subqueries)
    • 表定义和操作(创建、更新、插入、更改)
    纳米学位条款
  • 该纳米学位的课程结构是怎样的?

    数据工程师纳米学位由 (1) 个学期组成,每学期为期 (5) 个月。每期课程有固定的开课与结束日期。所有学员需要成功完成 (6) 个实战项目,方可顺利毕业。该纳米学位中的每一个实战项目都会由优达学城的审阅专家进行逐行代码审阅,并提供个性化的反馈。如果你没有成功通过某一项目,你会被要求重新修改并提交项目,直至顺利通过。

  • 该纳米学位的课程时长是多久?

    该纳米学位的课程访问时长如上所述。学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。

    软硬件设备
  • 我需要准备哪些软件或硬件,才能学习这个纳米学位?

    没有特别的硬件或软件要求,你可以在优达学城的在线教室中学习课程内容,完成实战项目。为保证良好学习体验,我们建议你使用最新版本的 Chrome 浏览器。点击此处了解正常学习所需的浏览器、网络、操作系统与硬件最低要求。

    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?

    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将在 7 个工作日内,将实际支付金额退款至原付款渠道。

  • 支付学费后,可以开具发票吗?

    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。

  • 如果还有其他问题怎么办?

    你可以点击这里提交问题,我们会为你提供帮助。

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