课程主页: https://www.coursera.org/professional-certificates/data-engineering
近年来，数据工程的需求不断攀升，为了帮助大家在这一领域脱颖而出，我最近参加了由 DeepLearning.AI 和亚马逊网络服务（AWS）联合推出的 DeepLearning.AI 数据工程课程。这门课程不仅为我打开了数据工程的世界，还丰富了我在这个高需求领域所需的专业知识。接下来，我将详细介绍这门课程的结构、学习内容以及我的学习体验。
课程总览：
- 数据工程简介：通过这部分课程，我学习到了数据工程生命周期的基本概念。从数据收集到数据处理，这一过程的每个环节都至关重要。
- 源系统、数据摄取与数据管道：了解不同类型的源系统以及如何高效进行数据摄取，构建稳定的数据管道，这是数据工程师必须掌握的技能。
- 数据存储与查询：本模块我学习了用于存储数据的原材料和相关处理流程，尤其是在选择合适的存储解决方案时，需要考虑数据的种类与使用场景。
- 数据建模、转换和服务：这一部分涉及如何建模、转换和提供数据以用于分析和机器学习，帮助我更好地理解数据如何为决策提供支持。
从学习内容来看，这门课程内容丰富且实用，帮助我构建了清晰的知识框架。讲师的讲解深入浅出，使得复杂的概念变得容易理解。此外，课程还结合了许多实际案例，这对于我在真实项目中应用知识大有裨益。
如果你对数据工程感兴趣，或者希望提升自己的数据处理能力，强烈推荐你参加此课程。通过学习，你不仅可以掌握数据工程领域的基础知识，还可以获得 AWS 的相关实践经验，提高在职场中的竞争力。
更多课程信息可访问以下链接：引导数据工程入门 | 源系统与数据摄取与管道 | 数据存储与查询 | 数据建模、转换与服务
课程主页: https://www.coursera.org/professional-certificates/data-engineering