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数据etl前沿信息_数据ETL指的是(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

数据etl

𐟔 数据产品埋点全解析：从采集到应用 𐟌 数据生产链路：在数据采集过程中，埋点技术被广泛运用。为了确保数据的准确性和一致性，业内通常将埋点数据模型集成到可复用的SDK中，从而避免了每次业务开发时重新定义采集格式的繁琐。这些SDK包括iOS SDK、Android SDK、JS SDK，以及用于离线数据处理的backload批量导入工具。 𐟚€ 数据消费链路：采集到的数据通过ETL（Extract, Transform, Load）方式进入传输流，支持实时和离线两种消费模式。实时数据主要用于算法推荐和需要分钟、秒级实时响应的业务场景。而离线数据则通常按照数仓分层的原则，从ODS（操作数据存储）到DWD（数据仓库维度模型），再到ADS（应用数据服务层），逐步进行处理和应用。 𐟛᯸ 数据应用系统保障：为了确保数据的准确性和可靠性，埋点平台通常包含三个关键部分：元数据管理（标准化规范）、自动化验收（确保数据质量），以及质量监控和埋点治理（持续优化和改进）。这些措施共同构成了数据应用系统的坚实基础。

数据工程师 𐟔婚着2024年云数据工程师市场的火热，你准备好成为其中的佼佼者了吗？ 1️⃣ 𐟓œ获取云平台认证：想要脱颖而出？尝试获取AWS、Google或Microsoft的云数据工程师认证吧！ 2️⃣ 𐟒𛦎Œ握核心技术：深入学习Hadoop、Spark等大数据技术和SQL、NoSQL数据库。别忘了Python、Scala或Java编程语言哦！ 3️⃣ 𐟛𐯸实战经验：参与实际项目，无论是实习还是职业项目，都能让你积累宝贵经验。尝试使用Apache Airflow自动化数据管道和ETL过程。 4️⃣ 𐟓Š了解数据建模：学习数据仓库、数据湖等现代数据架构，并掌握如何在云中设计高效的数据系统。 5️⃣ 𐟔强大的分析技能：培养问题解决和分析能力，与数据科学家、业务分析师等团队合作，共同解读数据。 6️⃣ 𐟓š持续学习：跟上云数据工程的最新趋势，参加研讨会和会议，与行业专家交流。 7️⃣ 𐟤建立人脉：与其他数据专业人士建立联系，加入相关社区，拓展职业机会。遵循这些步骤，你将离顶级Cloud Data Engineer更近一步！𐟌Ÿ

数据管理八大核心概念，你了解几个？ 𐟔 什么是数据管理？数据管理是一套为了有效管理企业内部数据的架构、政策和措施。简单来说，就是确保数据的准确性、完整性和一致性。 𐟓Š 数据管理的核心维度数据管理框架包括三个关键维度：人、过程和技术。在这门课程中，我们会深入探讨这三个方面。 𐟓š 数据管理的八大核心部分元数据管理：管理关键数据元素和业务技术元数据，确保数据的一致性和准确性。数据质量：关注数据的准确性、完整性、一致性、有效性、及时性和唯一性，进行数据质量的评估和分析。数据治理：制定和执行数据标准和政策，建立数据治理原则和委员会，确保数据管理的规范性。主数据和参考数据管理：管理主数据和参考数据，确保数据的一致性和可靠性。数据集成：处理数据的实时和批处理，管理源数据和目标数据，实施ETL和ELT流程，实现数据的无缝集成。数据架构：设计和管理数据架构层，利用共享服务和数据仓库，处理大数据，确保数据架构的高效性。数据隐私：保护敏感和非敏感信息，制定和执行数据隐私政策，确保数据的安全性和隐私性。分析：利用仪表板、报告和分析工具进行数据分析，生成标准和临时报告，及时响应数据警报。 𐟎“ 欢迎来到数据管理课程！在这张图中，我们可以看到数据管理的八大核心部分。希望通过这门课程，你能更好地理解和管理企业数据！

DE单元测试秘籍𐟔劥•元测试不仅仅是一种软件开发的方法，在数据工程（DE）领域也非常重要。一个好的单元测试框架可以显著提高数据管道的稳定性。如果你正在考虑转行做DE，通过创建一个数据管道的单元测试框架，你可以快速熟悉整个ETL框架以及依赖关系的原理。以下是我对DE单元测试的一些理解，结合了我在工作中的实际经验。 ⭐️ unittest package 在我工作中，主要使用Python的unittest包来创建数据管道的单元测试。unittest非常简洁易懂，其中的测试用例、断言和测试套件等功能，对于快速创建和维护数据管道的测试案例非常有帮助。 ⭐️ 单元测试数据管道对于DE来说，单元测试可以划分为对ETL管道各个部分的测试。以我的工作为例，我们曾经创建一个从Atlassian API提取数据、进行转换并存储在GCP数据库的ETL管道。为了对ETL操作进行单元测试，我们将管道拆分为各个独立组件，并分别验证每个组件。提取测试（Extract test）：创建API数据提取的测试用例。数据模型测试（Data Model test）：为schema验证、约束检查和数据完整性添加测试用例。加载测试（Load test）：对GCP连接进行单元测试，验证数据是否正确加载到GCP数据库中。在我的例子中，数据从API提取并通过pandas进行转换，我们希望确保从json到table的转换函数运行正确。 ⭐️ 集成CI/CD和Airflow 在建立好管道单元测试框架后，最后一个步骤是将单元测试集成到CI/CD中，以便在代码库发生变化时自动运行测试。或者也可以集成到Airflow中，创建一个每天运行的DAG，这样就可以持续监控和验证ETL管道，确保管道的每个部分按预期工作。通过这些步骤，你可以创建一个强大的单元测试框架，帮助你更好地理解和维护数据管道的稳定性。

商务数据分析师简历撰写指南写简历的时候，尽量控制在两页以内，别放图片和照片，格式要简单明了，内容要丰富。以下是我总结的一些关键点，供大家参考。 1️⃣ Career Objectives 用两三句话概括一下你的成就，说说你在哪些行业工作过，以及你未来的职业目标。这样能让HR一眼就抓住你的重点。 2️⃣ Skills 作为数据分析师，技术方面主要包括数据处理、数据可视化和数据建模。你可以列出你擅长的工具，比如Python、SQL、Power BI等。软技能方面，如果你有特别突出的，可以写一下，没有的话也可以不写。 3️⃣ Work Experience 作为数据分析师，你的工作内容可以包括以下几个方面： ✅ Ad hoc analysis（日常帮不同团队提供他们需要的数据） ✅ Data quality checks（确保数据的准确性，解决数据中的问题如缺失、重复） ✅ ETL和data modelling（虽然大部分是数据工程师的工作，但数据分析师也会参与其中，比如用SQL做staging tables，创建视图） ✅ Requirements collection and stakeholder engagement（类似于业务分析师的任务，需要和业务团队对接沟通需求） ✅ Data visualisation（通过数据可视化发现数据中的洞察，帮助业务决策） 4️⃣ Education 在澳洲找工作时，学历不是特别重要，所以我把它放在后面。如果你在上学时有相关的课程，可以放在这里。 5️⃣ Certification 列出你考过的证书名称，链接可以放在领英上。之后可以单独写一篇关于哪些证书值得考的文章。 6️⃣ Reference 不需要放具体的参考人信息，写“available upon request”即可。等拿到offer再提供具体信息。希望这些建议能帮到你，祝大家都能找到心仪的工作！𐟒ꀀ

深圳数据分析培训 2024年深圳的土木工程行业真是太难了，公司发不出工资，大家都在想办法转行。听说数据分析师现在特别吃香，于是我决定紧急学三个月，没想到还真成功了！现在拿到9k的offer，心情简直不要太好！想分享一下我这三个月特训数据分析的经历，希望能帮到那些也想转行的小伙伴们！ 𐟌Ÿ 训练周期：3个月 𐟑袀𐟏렩⥐‘人群：零基础想转行求职数据分析，或者在职想提升数据分析能力的小伙伴们 𐟓š 学习阶段内容第①阶段：商业数据分析这一阶段主要学习Excel基础知识、Excel函数、Excel数据表等基本操作。第②阶段：数据可视化包括商业智能分析概念、PowerBI数据处理、FineBI基础操作、Tableau可视化表盘等。第③阶段：数据运营指标体系涉及数据分析标准流程、指标体系搭建、AARRR流量漏斗模型、行业分析方法等。第④阶段：Mysql数据库包含数据库系统概论、Mysql数据查询、Mysql应用等。第⑤阶段：Python数据分析学习Python语言基础、面向对象编程、网络爬虫框架、Python数据分析、Python办公自动化等。第⑥阶段：机器学习涵盖无监督机器学习、有监督机器学习、Adaboost集成算法等。第⑦阶段：ETL和数据仓库包括Linux基础知识、Hadoop圈、数据治理和ELT工具、Hive和数据仓库、数据挖掘算法等。第⑧阶段：就业指导包含简历撰写基本要求、面试模拟与技巧分享、笔试常见题型讲解、语言表达逻辑培养等。 𐟑‰ 学习模式：录播、直播、面授 𐟑‰ 就业薪资：签订就业培训协议 𐟑‰ 就业岗位参考：数据分析、数据运营、BI数据分析、商业分析、数据产品经理、数据挖掘、数据仓库、算法等还有试学名额哦！录播直播面授都可以参加！欢迎感兴趣的小伙伴们来找我！

数据分析学习路线：从零到专业嘿，刚入门数据分析的小伙伴们，欢迎来到这个充满挑战和机遇的世界！为了让你们少走弯路，我整理了一份详细的学习路线，赶紧收藏吧！𐟓š Excel：基础中的基础 𐟌Ÿ 首先，从Excel开始吧！这可是数据分析的入门神器。你需要掌握一些基本的函数，比如VLOOKUP和IF，熟悉数据处理，还要学会做透视表和透视图。相信我，这些技能会让你在后续的学习中如鱼得水。可视化工具：让数据更直观 𐟓Š 接下来，学习一些可视化工具吧，比如Power BI、Tableau和FineBI。这些工具不仅功能强大，而且非常直观，能让你轻松将数据转化为图表和可视化的形式。 MySQL：数据查询的基础 𐟔 了解MySQL的基础知识也是必不可少的。掌握SQL语言，能够进行数据查询和抽取，这对后续的学习和工作都非常有帮助。业务数据分析：理论与实践的结合 𐟓ˆ 这一阶段主要是结合业务场景，训练你的数据思维能力。你需要学会如何发现问题、分析问题和解决问题，并将数据分析结果转化为商业决策。 Python：编程语言的选择 𐟐 Python是数据分析中非常受欢迎的编程语言。你需要熟练掌握Python及其常用包，比如Pandas和Numpy，这些工具会让你在数据处理和分析上更加得心应手。 ETL：技能多样化 𐟛 ️ 掌握ETL技能会让你在数据分析岗位上更加抢手。作为ETL工程师、数据仓库工程师或数据清洗工程师，这些技能都是必不可少的。数据挖掘：深入探索 𐟔 如果你对数据挖掘感兴趣，那么SPSS和SAS是两个非常重要的工具。通过这些工具，你可以深入探索数据的内在规律和模式。机器学习：进阶之路 𐟚€ 如果你想在数据分析领域走得更远，掌握机器学习是关键。了解一些基本概念和算法，可能会让你在职业上获得更高的薪资待遇。项目实战：理论与实践的结合 𐟚€ 最后，别忘了实战项目。通过实战项目，你可以将理论知识与实际操作结合起来，全面理解和掌握数据分析的相关技术和工具。以上就是我的学习路线建议啦！希望对你们有帮助。根据自己的实际情况，可以选择自学或者参加一些靠谱的培训班来系统地学习。祝大家都能成为数据分析领域的佼佼者！𐟌Ÿ

数据仓库与ETL：数据整合的关键

𐟚넅转行常见误区大揭秘！ 𐟔 从DA成功转行DE的旅程中，有些误区是新手常常会踩的。避开这些陷阱，能让你更高效地迈向新的职业高峰！ ❌ 误区一：简历堆砌ML与modelling经历。DE的工作并不直接涉及下游的ML与modelling，因此，过度强调这些经验可能会降低你的匹配度。重点描述如何自动化整个modelling过程和模型存储，更能展现DE的思维。 ❌ 误区二：将DE视为简单的取数机和SQL执行者。随着技术的进步，DE的角色已远不止于此。他们需要熟悉各种云组件和ETL服务，利用大数据工具进行数据管理和存储。因此，转行时，别忘了提升自己的“码力”哦！ ❌ 误区三：认为必须掌握所有工具才能转行。其实，大多数公司主要使用2-3个技术栈。学习特定的工具，如S3、Spark等，就足够了。关键是关注工具能解决的问题，而非工具本身。 ❌ 误区四：误以为刷SQL和Python就能应对技术面试。现在，技术面试不仅考察基本的coding技能，还会涉及数据场景的解决能力，如数据倾斜、数据迁移等实际问题。 𐟒ᠩ🥼€这些误区，你的DE转行之路将更加顺畅！加油哦！𐟌Ÿ

𐟓Š数据集成的三大策略𐟔— 𐟌在数据驱动的世界里，数据集成是连接各种数据源的关键。根据不同的应用场景和目标，有三种主要的数据集成方法被广泛使用： 1️⃣ ETL（提取-转换-加载）：这是最经典的数据集成方法。首先从多个数据源中提取数据，然后进行必要的转换，最后加载到目标存储位置。这种方法的优势在于其灵活性和可控性，适用于需要复杂数据转换和处理的场景。 2️⃣ ELT（提取-加载-转换）：与ETL略有不同，ELT先提取数据并加载到临时存储中，然后再进行转换。这种方法在处理大量数据时更为高效，因为它减少了在转换过程中对数据的多次访问。 3️⃣ 实时数据集成：这种方法专注于实时数据的捕获、转换和加载。它允许数据在产生时就被立即集成，确保数据的时效性和准确性。实时数据集成对于需要快速响应市场变化或提供实时分析的应用来说至关重要。 𐟔选择哪种数据集成方法取决于你的具体业务需求、数据环境以及相关的安全性、合规性等因素。了解这些方法的特点和应用领域，将帮助你做出更明智的选择。

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