课程主页: https://www.coursera.org/learn/etl-and-data-pipelines-shell-airflow-kafka
ETL和数据管道课程综述
在大数据时代,数据处理的重要性愈发凸显。Coursera上的”ETL和数据管道:使用Shell、Airflow和Kafka”课程,无疑是希望提升数据处理能力的学习者的理想选择。本课程深入讲解了两种将原始数据转换成可分析数据的方法:提取、转换和加载(ETL)以及提取、加载和转换(ELT)。
课程大纲解析
课程的第一部分涵盖了数据处理技术。您将了解ETL和ELT的基本概念,及其在数据仓库和数据湖中的应用。这部分内容帮助学员理解这些方法在灵活性、速度、可扩展性等方面的不同,为后续的学习奠定了基础。
接下来,课程将引导您进入ETL和数据管道的工具与技术。通过使用Bash脚本以及调度器Cron,学员将学会如何创建ETL管道,并了解批处理和流处理的区别。在这部分内容中,您还会学到如何描述数据管道的性能,包括延迟和吞吐量等关键指标。
随后,课程讲解了如何使用Apache Airflow构建数据管道。Airflow以代码表示数据管道的优势使其更具可维护性、可测试性和协作性。在这里,学员将熟悉Airflow的用户界面,学习如何在图形或树形视图中可视化DAG(有向无环图)。
最后,您将学习Kafka的使用,Kafka作为一个开源事件流处理管道的核心概念、主题、分区、复制、生产者以及消费者等知识都将在此部分涉猎。通过Kafka Streams API,您还会了解流处理拓扑中的源处理器和接收处理器。
课程实践
课程的最终作业将让学员将所学的理论知识应用于实践,在“使用Apache Airflow创建ETL数据管道”和“使用Kafka创建流式数据管道”的实际操作中,探索如何利用真实场景建立ETL管道。这一环节对巩固学习的理论知识,提升实践能力具有重要作用。
推荐理由
我强烈推荐这门课程给所有对数据工程、数据科学及相关领域感兴趣的学习者。无论是刚入门的学生还是希望提高技术水平的职场人士,这门课程都能提供丰富的知识和实用的技能。此外,课程采用的案例和实际应用场景,确保了学员可以学以致用。
如果你想在数据处理领域打下坚实的基础,不妨考虑报读这门课程!
课程主页: https://www.coursera.org/learn/etl-and-data-pipelines-shell-airflow-kafka