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南通数据库开发核心技能,小白学起来!

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随着云时代的到来,云数据库的应用,给DBA带来了许多积极的变化。 云数据库具有免部署,高性能,高可靠性,强大的灵活性和可扩展性等特点,可以大大简化DBA的重复性和琐碎的日常工作。

1. 什么是数据工程师

数据工程师负责构建和维护数据科学项目的数据架构,他们必须确保服务器和应用程序之间的数据流是连续的。改进数据基础应用程序,将新的数据管理技术和软件集成到现有系统中,构建数据收集管道及其他各种各样的事情,都属于数据工程师的职责。

数据工程中较受欢迎的技能之一是设计和构建数据仓库的能力。数据仓库是收集、存储和检索所有原始数据的地方,如果没有数据仓库,一个数据科学家做的所有任务就会变得要么太昂贵,要么太大,以至于无法拓展。

ETL(提取、转换和载入)是数据工程师构建数据管道所遵循的步骤,它实际上是一份关于如何处理、转换收集来的原始数据以备分析的蓝图。

数据工程师通常有着工程背景,与数据科学家不同的是,这个角色不需要太多的学术和科学知识。因此,对构建大规模结构和体系结构的开发人员或工程师非常适合这个角色。

2. 数据工程核心技能及其学习资源

数据工程简介

基本语言要求:Python

扎实的操作系统知识

丰富、深入的数据库知识-SQL和NoSQL

数据仓库-Hadoop、MapReduce、Hive、Pig、Apache Spark、Kafka

基本的机器学习知识

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