数据管道、ETL、数据仓库与数据治理
数据管道、ETL、数据仓库与数据治理
本课程路径为【数据工程师】量身设计,聚焦工程系统与基础设施方向。 岗位描述:数据管道、ETL、数据仓库与数据治理。 学习路径分3个阶段递进:基础筑基(39个知识点,涵盖数据库与存储系统) → 数据可信(80个知识点,涵盖数据科学与数据工程) → 工程系统(101个知识点,涵盖AI工程化、分布式系统与高并发设计)。 参考薪资:20-40K。需要掌握32个工具。 建议按顺序学习,基础阶段(了解级)快速建立概念框架,核心阶段(理解级)深入掌握关键技术,实践阶段(熟练级)达到工程应用能力。
数据是AI的燃料,数据工程师就是建造"输油管道"的人。没有高质量的数据管道,再好的算法也无法运转。在数据合规日益严格的背景下,数据工程能力已成为企业刚需,且不易被AI替代。
20-40K
数据来源于主流招聘平台 AI 岗位统计,一线城市 3-5 年经验参考。
完成全部 220 节课程并通过面试题测试,可获得 26560 成长积分,覆盖该岗位 32 个核心工具与全部技能要求。
基于Kafka+Flink的实时数据采集与处理管道,支持秒级延迟
分层数仓架构设计与开发,覆盖ODS/DWD/DWS/ADS全链路
自动化数据质量校验与告警系统,保障数据准确性与完整性
大规模离线数据处理与调度平台,支持Spark批处理与任务编排
数据资产血缘追踪与元数据管理平台,支持影响分析