Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.udemy.com/course/data-engineerdata-scientist-power-bi-python-etlssis/

在当今数据驱动的时代,数据的收集、处理和分析变得尤为重要。对于许多组织而言,如何从多个来源以不同格式收集数据,并将其移至一个或多个数据存储中,是一个常见的问题。今天,我想向大家推荐一门非常实用的 Udemy 课程——《数据工程师/数据科学家 – Power BI/Python/ETL/SSIS》。

### 课程概述
这门课程的核心主题是提取、转换和加载(ETL)。ETL 是一种数据管道,旨在从各种来源收集数据,根据业务规则对数据进行转换,并将其加载到目标数据存储中。SQL Server Integration Services(SSIS)是一种功能强大的商业智能工具,特别适用于与 SQL Server 数据库的集成。

在课程中,你将学习如何利用 SSIS 进行数据集成、数据转换、更新数据仓库、清理数据、挖掘数据等一系列操作。此外,课程还将深入介绍 Power BI,这是一种商业分析解决方案,能够让你可视化数据并分享见解。你将学习如何连接到数百种数据源,创建实时仪表板和报告,从而快速获取数据洞察。

### Python 与数据科学
除了 ETL 和 Power BI,本课程还涵盖了数据科学的基础知识。数据科学是记录、存储和分析数据的学科,旨在有效提取有用信息。你将学习如何使用 Python 进行数据分析,这是一个现代化的面向对象编程语言,易于学习并广泛应用于数据科学领域。

课程将教你如何设置 Jupyter Notebook 环境,导入 Python 库,处理表格数据,探索 Pandas DataFrame 和 Series,数据清理和可视化等内容。

### 总结
无论你是数据领域的初学者,还是希望提升自己技能的从业者,这门课程都将为你提供丰富的知识和实践经验。通过学习 ETL、Power BI 和 Python,你将能够在数据分析和商业智能领域中脱颖而出。

如果你对数据工程和数据科学感兴趣,强烈推荐你参加这门课程!

### 课程链接
[点击此处查看课程](https://www.udemy.com/course/data-engineer-data-scientist-power-bi-python-etl-ssis/)

课程主页: https://www.udemy.com/course/data-engineerdata-scientist-power-bi-python-etlssis/

作者 CourseEye