课程大纲
第 1 阶段
基础入门
- 1180 分钟
SQL精通
- 2180 分钟
数据建模基础
- 3
数据工程Python编程
面向准备在 Snowflake、Databricks、BigQuery 规模公司担任高级及以上数据工程师的 50 小时课程。你将用 dbt-core 1.8+ 构建生产级 ELT 管道,在 Iceberg 1.4+ / Delta Lake 3.x 上设计 lakehouse 架构,用 Kafka 3.7+ 与 Flink 1.19 跑亚秒级流式处理,并用 Great Expectations、Soda、数据契约把数据质量运营化。学完后:能从零重建 100 TB 仓库,用成本数据为每个工具选型辩护,通过 Stripe、Airbnb、Lyft、Shopify、Netflix 的高级数据工程师面试。
SQL精通
数据建模基础
数据工程Python编程
ETL/ELT管道模式
Airflow工作流编排
dbt数据转换
数据质量与测试
维度建模与星型模式
云数据仓库
数据湖架构
数据治理与编目
湖仓架构(Iceberg、Delta、Hudi)
实时分析与流式SQL
Apache Spark深入解析
Apache Kafka与事件流处理
流处理与批处理对比
数据契约与模式演化
数据工程师面试准备
数据管道CI/CD
管道监控与可观测性
数据网格与去中心化架构
系统设计与技术领导力
数据平台成本优化