吴恩达《数据工程（导论，源系统、数据摄取和管道，数据存储和查询|1-2-3课）|DeepLearning.AI Data Engineering》

https://www.coursera.org/professional-certificates/data-engineering
DeepLearning.AI 数据工程专业证书是一个全面的在线项目，面向希望开始或发展职业生涯的数据工程师和从业者。

各种规模和各行各业的组织都在以不断加快的速度捕获和生成数据。在这些组织中，从高管、销售和市场营销、财务和运营、产品和工程，到客户服务的每个团队，都可以从组织数据中获得洞察和价值。无论最终用例是数据科学、机器学习还是分析，数据工程都能将原始数据转化为业务价值。这就是为什么数据工程师是当今科技行业需求最高的工作之一。

在这个项目中，你将学习数据工程的基础知识，同时获得使用 AWS 和开源工具设计和实施数据架构的实践经验。

该证书由行业专家 Joe Reis（《数据工程基础》的合著者）讲授，为你提供在高需求领域脱颖而出所需的技能和知识，重点关注数据的摄取、处理、转换、存储和提供给数据利益相关者，以推动组织和业务目标。实践实验室是与 AWS 和 Factored.AI 合作开发的，为你提供在云上构建数据系统的真实体验。

有了这个证书，你将拥有进一步发展数据工程职业生涯的工具。

应用学习项目

在这个项目中，你将：

将利益相关者的需求转化为系统需求，并选择适当的工具来构建系统。

在 AWS 上为产品推荐系统构建端到端的批处理和流处理管道。

应用良好数据架构的原则来评估 AWS 上数据系统的安全性、性能、可靠性和可扩展性。

探索各种类型的源系统并解决常见的连接问题。

使用基础设施和管道即代码工具来编排、自动化和监控你的数据管道。

为各种用例设计数据湖和数据湖仓库存储架构。

探索数据存储选择对查询性能和成本的影响。

为分析和机器学习用例建模和转换数据，并比较集中式处理框架（如 Pandas）与分布式处理框架（如 Spark）。

为下游数据利益相关者提供数据，用于商业分析和机器学习用例。