课程主页: https://www.udemy.com/course/etl-using-python-mysql-to-bigquery/
在当今数据驱动的时代，能够高效地处理和转换数据是每位数据工程师的重要技能。最近我在Udemy上找到了一门非常实用的课程，标题为《使用Python进行ETL：从MySQL到BigQuery》。这门课程的设计非常直接，旨在帮助学习者快速掌握从MySQL到BigQuery的数据提取、转换和加载(ETL)的技能。
这门课程的亮点在于其简洁明了的结构。课程内容被拆分为短小的操作指南，让你可以在周末轻松完成学习，并在周一向同事展示你的新技能。课程中涵盖的内容包括：
1. **环境搭建**：如何设置GCP账户、凭证和安全认证，确保数据传输的安全性。
2. **Python环境搭建**：如何配置Python环境，为接下来的数据操作做好准备。
3. **数据提取**：使用Python连接MySQL，利用pandas库导出数据，以及使用Python库将文件保存到指定路径。
4. **数据转换**：使用Python函数和pandas库对数据进行实时转换，学习如何在提取阶段使用内联SQL进行数据转换。
5. **数据加载**：使用BigQuery Python库连接BigQuery，并掌握数据加载的技巧。课程还会介绍增量加载与截断加载以及加载过程中其他数据处理的选项。
完成这门课程后，你将掌握以下技能：
– 使用Python连接MySQL，并确保数据库凭证的安全。
– 使用os模块来保存文件，从而减少硬编码。
– 在ETL的转换阶段使用Python和pandas库实时转换数据。
– 使用GBQ的模块/库来轻松加载数据。
总的来说，《使用Python进行ETL：从MySQL到BigQuery》是一门值得推荐的课程。无论你是数据初学者还是有一定基础的从业者，这门课程都能帮助你提升技能，增加职场竞争力。如果你想在数据处理方面有所突破，不妨考虑报名这门课程，相信它会为你的职业发展带来积极的影响！
课程主页: https://www.udemy.com/course/etl-using-python-mysql-to-bigquery/