欢迎来到这门课程。它旨在为您提供在快速发展的数据工程领域中脱颖而出所需的基本技能和知识。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，都希望拓宽自己的技能范围，本课程都提供了一种详细的实践方法来掌握数据工程。

  课程概述：

数据工程是现代数据科学和分析的支柱，为收集、处理和分析大型数据集提供了基础。本课程从基础知识开始，逐渐发展到更复杂的主题，确保在继续下一个概念之前对每个概念都有扎实的理解。

第 1 部分：数据工程概述我们从数据工程的介绍开始，介绍其在数据生态系统中的作用。您将了解关键概念、术语和数据工程师的典型工作流程，从数据收集到分析。本节为接下来的更多技术方面奠定了基础。

第 2 部分：Python 环境设置Python 是数据工程师的基本工具。在本节中，您将学习如何在 Windows 和 macOS 上设置 Python 环境，包括创建和激活虚拟环境。我们还将介绍 Jupyter Notebook 和流行的文本编辑器等基本工具，为您高效的 Python 编程和数据操作做好准备。

第 3 部分：Python 编程基础设置好您的环境后，我们将深入研究 Python 编程。从基本表达式和语句开始，您将逐步学习更复杂的主题，例如数据类型、变量、列表、元组、字典、控制流语句和函数。本部分可确保您拥有坚实的 Python 基础，这对于数据工程任务至关重要。

第 4 部分：使用 Python 进行数据操作和可视化了解如何利用 Pandas 的强大功能进行数据操作。您将探索如何创建和管理 Series 和 DataFrame、加载和检查数据集、清理和转换数据以及使用各种技术可视化数据。在本节结束时，您将熟练地准备和分析数据以获得见解。

第 5 部分：机器学习基础知识本节向您介绍机器学习的基础知识。您将学习数据预处理、处理缺失值、编码分类变量和特征工程。我们将指导您训练和评估机器学习模型、进行预测和可视化结果。您还将学习如何保存和加载模型以备将来使用。

第 6 部分：使用 SSIS 和 SQL Server 创建和运行 ETL 包探索使用 SQL Server Integration Services （SSIS） 的提取、转换、加载 （ETL） 流程的世界。您将学习如何创建和管理 ETL 包、处理来自各种来源的数据以及自动化数据工作流。本节提供管理大规模数据集成任务的实用技能。

第 7 节：使用 Web Scraping 提取数据最后，我们介绍了使用 BeautifulSoup 和 Scrapy 的网页抓取技术。您将学习从网站提取数据，编写和测试 Web 抓取脚本，并保存抓取的数据以供分析。本部分为您提供从 Web 收集数据的技能，这对任何数据工程师来说都是宝贵的资产。

  目标学习者：

本课程非常适合有抱负的数据工程师、数据分析师、软件开发人员、学生、技术爱好者和过渡到数据工程角色的专业人士。不需要任何经验，使初学者可以上手。

  为什么要注册？

通过注册本课程，您将获得数据工程师使用的工具和技术的实践经验。您将学习构建强大的数据管道、操作和分析数据，以及创建和部署机器学习模型。我们的循序渐进的方法确保您可以自信地在真实场景中应用这些技能，使您成为数据驱动型行业的宝贵资产。

加入我们的旅程，掌握数据工程并解锁数据的力量！