IBM数据工程证书在线

IBM认证大数据工程师培训课程和专业证书将为您优化处理提供装备, 分析, 大数据的应用与提取.

mg不朽情缘游戏网址与Coursera Campus合作，为寻求进步的学习者提供尖端证书. 课程对所有学习者开放. 无需申请.

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你会学到什么

• 学习设计、开发和管理关系数据库，包括IBM DB2、MSQL和PostgreSQL
• 使用Linux命令, shell脚本, SQL和NoSQL数据库以及数据库即服务(DaaS)产品
• 了解大数据处理工具, 如Hadoop和Apache Spark, 然后把它们涂在提取物上, 转换和加载(ETL)用于机器学习工作流用例
• 探索数据提取, 导出和转换, 以及使用Bash在数据管道中移动数据, 气流和Kafka

关于IBM数据工程专业证书

IBM数据工程专业证书对于任何想要以卓越的成绩开始数据工程职业生涯的人来说都是理想的. 这种专门化非常适合自启动, 希望在设计方面获得知识和技能的问题解决者, 部署和管理结构化和非结构化数据.

有了这个13门课程的计划，你将按照自己的节奏学习，因为你训练数据工程师的角色-不需要先前的数据工程或编程经验.

该证书课程将帮助您开发诸如使用Python编程和Linux/UNIX shell脚本来提取ETL()等急需的技能, 转换和加载)数据. 您将学习使用关系数据库(RDBMS)和大数据引擎，如Hadoop和Spark, 以及使用流行的商业智能工具提取和分析见解.

你将通过实验作业和实践项目应用你所学到的知识, 为您提供实践经验，为您担任数据工程角色做好准备. 您不仅要构建数据管道，还要管理数据库并使用数据仓库. 你还需要完成一个涉及设计的顶点项目, 部署和管理端到端数据工程平台. 甚至更好的, 这个顶点项目使用了一个真实的场景，因此您将获得事务性数据仓库的相关经验, NoSQL和大数据存储库, 以及连接它们的数据管道.

本专业证书课程将帮助您掌握数据工程的基础知识, 包括SQL, RDBMS, ETL, 数据仓库, NoSQL, 大数据与Spark, 为您提供所需的技能和信心，使您成为数据工程师的目标成为现实.

要求IBM数据工程证书课程

数据工程概论

初级|信息技术|自学| 13小时

在这个初学者友好的数据工程课程中开始您在今天增长最快的职业之一的旅程! 你将被介绍到核心概念, 流程, 以及您需要了解的工具，以便获得数据工程的基础知识. 以及数据工程师、数据科学家和数据分析师在生态系统中扮演的角色. 您将通过了解什么是数据工程以及数据工程师的角色来开始本课程, 数据科学家, 和数据分析师在这个令人兴奋的领域工作. 接下来，您将了解数据工程生态系统, 不同类型的数据结构, 文件格式, 数据来源, 以及数据专业人员在日常工作中使用的语言. 您将熟悉数据平台的组件，并了解几种不同类型的数据存储库，如关系数据库(RDBMS)和NoSQL数据库, 数据仓库, 数据集市, 数据湖和数据湖屋. 然后，您将了解大数据处理工具，如Apache Hadoop和Spark. 您还将熟悉ETL, ELT，数据管道和数据集成. 本课程为您提供典型的数据工程生命周期的理解，包括构建数据平台, 设计数据存储, 和采集, 进口, 争吵, 查询, 分析数据. 您还将了解安全性、治理和遵从性. 您将了解数据工程领域的就业机会，以及作为数据工程师可以采取的不同途径. 您将听到几位经验丰富的数据工程师分享他们的见解和建议. 这门课结束的时候, 您还将完成几个动手实验，并使用关系数据库, 将数据加载到数据库中, 并执行了一些基本的查询操作.

Python for 数据科学, AI & 发展

初学者|数据科学|自定进度| 27小时

通过这个由专家教授的初学者友好的自定节奏课程开始您的Python学习. Python是编程和数据科学领域最流行的语言之一，对有能力应用Python的个人的需求从未像现在这样高. 这门Python入门课程将在几个小时内带你从零到用Python编程——不需要之前的编程经验! 您将学习Python基础知识和不同的数据类型. 您将熟悉Python数据结构，如列表和元组, 还有逻辑概念，比如条件和分支. 您将使用Pandas、Numpy等Python库 & 美丽的汤. 您还将使用Python执行任务，例如使用api进行数据收集和web抓取. 您将通过使用Jupyter笔记本的动手实验室练习和应用您所学到的知识. 这门课结束的时候, 你会觉得创建基本程序很舒服, 处理数据, 以及使用Python自动化现实世界的任务. 本课程适合任何想要学习数据科学的人, 数据分析, 软件开发, 工程数据, AI, 和DevOps以及其他一些工作角色.

Python数据工程项目

中级|信息技术|自学| 15学时

在这个数据工程项目中展示你的Python技能! 这个短期课程旨在通过实现各种收集和操作数据的技术来应用您的基本Python技能. 您将扮演数据工程师的角色，从多个数据源提取数据, 并将数据转换为特定格式，以便加载到数据库中进行分析. 您还将展示您的网络抓取和利用api提取数据的知识. 在这个实践项目结束时, 您将熟练掌握使用IDE提取转换和加载(ETL)数据的重要技能, 当然, Python编程. 完成本课程后，您也将有一个伟大的新添加到您的投资组合! 先决条件: **Python for 数据科学, IBM的AI与开发**课程是本项目课程的先决条件. 请确保在学习本课程之前，您已经完成了Python for 数据科学, IBM的AI和开发课程，或具有Python和数据的同等熟练程度. 注意:本课程不打算教你Python，也没有太多新的教学内容. 它旨在让您主要应用先前的Python知识.

关系型数据库(RDBMS)简介

初级|信息技术|自学| 19学时

你准备好进入数据工程的世界了吗? 在这个初级水平的课程, 您将对数据的存储方式有深入的了解, 加工过的, 并在关系数据库(rdbms)中进行访问. 您将使用适合各种数据处理需求的不同类型的数据库. 您将从介绍关系数据库概念开始本课程, 以及一些行业标准的关系数据库, 包括IBM DB2, MySQL, 和PostgreSQL. 下一个, 您将使用专业人员(如phpMyAdmin和pgAdmin)使用的RDBMS工具来创建和维护关系数据库. 您还将使用命令行和SQL语句来创建和管理表. 本课程包含实际操作练习，以帮助您展示您的学习成果. 您将使用真实的数据库并探索真实世界的数据集. 您将创建数据库实例，并用表和数据填充它们. 在课程结束时, 你将完成一份期末作业，其中你将运用本课程积累的知识，并证明你具备以下技能:为特定的分析需求设计数据库, 规范化的表, 在数据库中创建表和视图, 加载和访问数据. 不需要数据库或编程的先验知识. 任何人都可以免费旁听这门课程. 如果你选择参加这门课程并获得Coursera课程证书, 成功完成课程后，您还可以获得IBM数字徽章.

数据库和SQL的数据科学与Python

初学者|数据科学|自定进度| 20小时

像数据科学家这样的数据专业人员必须具备SQL(或结构化查询语言)的工作知识, 数据分析师和数据工程师. 世界上的大部分数据都存储在数据库中. SQL是一种强大的语言，用于与数据库通信和从数据库中提取数据. 在本课程中，您将从内到外学习SQL -从Select语句的基本知识到 像join这样的高级概念. 你会: 编写基本的SQL语句，如:SELECT, INSERT, UPDATE和DELETE -过滤结果集，使用WHERE, COUNT, DISTINCT和LIMIT子句 -区分DML & DDL -创建，修改，删除和加载表 -use string patterns and ranges; ORDER and GROUP result sets, and built-in database functions -构建子查询并从多个表中查询数据 -作为数据科学家使用Jupyter笔记本与SQL和Python访问数据库 熟悉高级概念，如存储过程，视图，ACID事务，内部 & 外部连接通过动手实验和项目 您将练习构建SQL查询, 使用云上的真实数据库, 使用真正的数据科学工具. 在最后的项目中，你将分析多个真实世界的数据集来展示你的技能.

Linux命令和Shell脚本的动手介绍

初学者|计算机科学|自定进度| 27小时

本课程提供了对常见Linux / UNIX shell命令的实际理解. 在这个初学者友好的课程, 您将学习Linux基础知识, Shell命令, 和Bash shell脚本. 您将从介绍Linux开始本课程，并探索Linux架构. 您将与Linux终端进行交互, 执行命令, 浏览目录, 编辑文件, 以及安装和更新软件. 接下来，您将熟悉常用的Linux命令. 您将使用像id这样的通用命令, 日期, uname, ps, 前, 回声, man; directory management commands such as pwd, cd, mkdir, 删除文件夹, 找到, df; file management commands like cat, wget, 更多的, head, 尾巴, cp, mv, 触摸, 焦油, 邮政编码, un邮政编码; access control command chmod; text processing commands - wc, grep, tr; as well as networking commands - hostname, 平, Ifconfig和curl. 然后，您将继续学习shell脚本编写的基础知识，以自动执行各种任务. 您将创建涉及元字符的简单到更高级的shell脚本, 引用, 变量, 命令替换, I / O重定向, 管道 & 过滤器和命令行参数. 您还可以使用crontab调度cron作业. 本课程既包括视频讲座，也包括动手实验，让你练习和应用所学知识. 您将免费访问虚拟Linux服务器，您可以通过web浏览器访问该服务器, 所以你不需要下载和安装任何东西来完成实验室. 本课程将以期末专题和期末考试结束. 在最后的项目中，您将通过执行自己的Extract来展示您对课程概念的了解, 变换, 和加载(ETL)进程并创建定时备份脚本. 本课程是数据工程师的理想课程, 数据科学家, 软件开发人员, 以及想要熟悉Linux上常用命令的云从业者, MacOS和其他类unix操作系统，以及开始创建shell脚本.

关系数据库管理(DBA)

中级|信息技术|自学| 21学时

在这个自定进度的课程中开始学习关系数据库管理和数据库管理! This course begins with an introduction to database management; you will learn about things like the Database Management Lifecycle, 数据库管理员(DBA)的角色以及数据库存储. 然后你会发现其中的一些活动, 技术, 以及管理数据库的最佳实践. 您还将了解数据库优化, 包括更新统计数据, 慢速查询, 索引的类型, 以及索引的创建和使用. 您将了解如何配置和升级数据库服务器软件及相关产品. You’ll also learn about database security; how to implement user authentication, 分配角色, 并分配对象级权限. 并了解在系统发生故障时如何执行备份和恢复过程. 您将学习如何优化数据库的性能, 监控数据库, 收集诊断数据, 并访问错误信息，以帮助您解决可能发生的问题. 其中许多任务都是重复的, 因此，您将了解如何安排维护活动和定期诊断测试，以及如何发送任务成功或失败的自动消息. 本课程既包括视频讲座，也包括动手实验，让你练习和应用所学知识. 本课程以一个最终项目结束，在这个项目中，你将扮演数据库管理员的角色，并完成许多不同数据库的数据库管理任务.

ETL和数据管道与Shell，气流和Kafka

中级|信息技术|自学| 17学时

深入研究将原始数据转换为可供分析的数据的两种不同方法. 一种方法是提取、转换、加载(ETL)过程. 另一种对比方法是提取、加载和转换(ELT)过程. ETL流程适用于数据仓库和数据集市. ELT过程适用于数据湖, 请求/调用应用程序根据需要转换数据的位置. 在本课程中, 您将了解与ETL和数据管道一起使用的不同工具和技术. ETL和ELT都是从源系统提取数据, 在数据管道中移动数据, 并将数据存储在目标系统中. 在本课程中, 您将体验到ELT和ETL处理的不同之处，并确定两者的用例. 您将确定用于提取数据的方法和工具, 从逻辑上或物理上合并提取的数据, 以及将数据加载到数据存储库. 您还将定义应用于源数据的转换，以使数据可信, 上下文, 并且可供数据用户访问. 您将能够概述一些用于将数据加载到目标系统的多种方法, 验证数据质量, 监测负载故障, 在失败的情况下使用恢复机制. 这门课结束的时候, 您还将了解如何使用Apache气流构建数据管道，以及使用这种方法的优势. 您还将学习如何使用Apache Kafka构建流管道以及Kafka的核心组件，其中包括:代理, 主题, 分区, 复制, 生产商, 和消费者. 最后, 您将完成一个可共享的最终项目，使您能够展示您在每个模块中获得的技能.

数据仓库和BI分析入门

中级|信息技术|自学| 17学时

启动您的数据仓库和商业智能(BI)分析之旅与这个自定进度的课程. 您将学习如何设计、部署、加载、管理和查询数据仓库和数据集市. 您还将使用BI工具来分析这些存储库中的数据. 您将通过了解不同类型的分析存储库(包括数据集市)开始本课程, 数据仓库, 数据的湖泊, 数据lakehouses, 数据储存库, 以及它们的功能和用途. 它们旨在通过准确灵活的报告和数据分析实现快速的业务决策. 数据仓库是目前使用的最基本的商业智能工具之一, 也是成功的数据工程师必须理解的. 在本课程中, 你将学会设计, 建模和实现数据仓库，并探索数据仓库架构，如S焦油和Snowflake模式. 您还将学习如何使用ETL和ELT流程填充数据仓库, 验证数据, 查询数据以及如何使用多维数据集, 汇总, 物化视图/表. 您将熟悉行业专家(如IBM Cognos Analytics)使用的不同BI工具, 表, 和微软PowerBI. 您还将使用BI工具创建数据可视化并构建交互式仪表板，以从数据中获得见解. 本课程中的动手实验将使您能够应用所学知识并获得数据仓库和BI分析的实用知识. 您将使用MySQL、PostgreSQL和IBM Db2等存储库. 您还将使用Cognos Analytics等BI工具. 在课程结束时, 你将完成一个项目来展示你在每个模块中获得的技能.

NoSQL数据库简介

初级|信息技术|自学| 18学时

从这个初学者友好的入门课程开始使用NoSQL数据库! 本课程将为您提供NoSQL数据库和数据库即服务(DaaS)产品的技术实践知识. 随着大数据和敏捷开发方法的出现, NoSQL数据库已经在数据库领域获得了很多相关的内容. 它们的主要优点是能够有效地处理现代应用程序提出的可伸缩性和灵活性问题. 您将通过学习历史和NoSQL数据库的基础知识开始本课程，并发现它们的主要特征和优点. 您将了解NoSQL数据库的四种类型以及它们之间的区别. 您还将探索ACID和BASE一致性模型之间的差异, 分布式系统的优点和缺点, 以及何时使用RDBMS，何时使用NoSQL. 下一个, 您将探索几种不同的NoSQL数据库实现的体系结构和特性, 即MongoDB, 卡珊德拉, 和IBM Cloudant. 您将了解它们各自执行的常见任务以及它们的关键和定义特征. 然后，您将获得使用这些NoSQL数据库执行标准数据库管理任务的实际经验, 例如创建和复制数据库, 加载和查询数据, 修改数据库权限, 索引和聚合数据, 以及对数据进行分片(或分区). 在课程结束时, 你将完成一个最终项目，你将把所有的课程知识应用到一个特定的场景中，并使用几个NoSQL数据库. 本课程适合任何想要扩展数据管理和信息技术技能的人.

使用Spark和Hadoop介绍大数据

中级|信息技术|自学| 30学时

这门自定进度的IBM课程将教你所有关于大数据的知识! 您将熟悉大数据的特点及其在大数据分析中的应用. 您还将获得大数据处理工具(如Apache Hadoop和Apache Spark)的实践经验. Bernard Marr将大数据定义为mg不朽情缘游戏网址在这个数字时代产生的数字痕迹. 您将通过了解大数据是什么并探索如何将大数据的见解用于各种用例来开始课程. 您还将探索大数据如何使用并行处理等技术, 扩展, 数据并行性. 下一个, 你将学习Hadoop, 一个允许分布式处理大数据及其生态系统的开源框架. 您将发现与Hadoop密切相关的重要应用程序, 比如分布式文件系统(HDFS), MapReduce, 和HBase. 你会熟悉Hive的, 一种数据仓库软件，它提供了类似sql的接口，可以有效地查询和操作大型数据集. 然后，您将深入了解Apache Spark, 一个开源处理引擎，为用户提供存储和使用大数据的新方法. 在本课程中，您将了解如何利用Spark提供可靠的见解. 本课程提供了一个平台的概述，进入组成Apache Spark的组件. 您将学习有关DataFrame的知识，并执行基本的DataFrame操作，以及使用SparkSQL. 探索Spark如何处理和监控应用程序提交的请求，以及如何使用Spark应用程序UI跟踪工作. 本课程有几个动手实验来帮助你应用和实践你学到的概念. 您将使用各种工具和技术完成Hadoop和Spark实验室, 包括码头工人, Kubernetes, Python, 以及木星笔记本.

机器学习与Apache Spark

中级|数据科学|自学| 15学时

通过这门IBM课程探索令人兴奋的机器学习世界. 首先学习ML基础知识，然后解锁Apache Spark为数据工程应用程序构建和部署ML模型的功能. 深入研究监督和无监督学习技术，并通过教学阅读和视频发现生成式人工智能的革命性可能性. 获得Spark结构化流的实践经验, 了解数据工程和机器学习管道, 并熟练使用SparkML评估ML模型. 在实际实验室中, 您将使用SparkML进行回归, 分类, 和集群, 使您能够构建预测和分类模型. 对接Spark集群, 分析SparkSQL数据集, 执行ETL活动, 并使用Spark ML和scikit learn创建ML模型. 最后，通过期末作业展示你获得的技能. 本中级课程适合有抱负和经验丰富的数据工程师, 以及数据分析和机器学习方面的专业人士. 本课程强烈推荐具有大数据，Hadoop, Spark, Python和ETL的先验知识.

数据工程顶点项目

ADVANCED |信息技术|自定进度| 25小时

在这个数据工程项目中展示您的技能! 在本课程中，您将应用以前在IBM数据工程专业证书课程中学到的各种数据工程技能和技术. 您将通过扮演最近加入组织的初级数据工程师的角色来展示您的数据工程知识，并向您展示需要构建和实现数据分析平台的实际用例. 在这个顶点项目中，你将完成许多动手实验. 您将使用关系数据库和NoSQL数据库(如MySQL和MongoDB)创建和查询数据存储库. 您还将使用PostgreSQL和IBM Db2设计和填充数据仓库，并编写查询以执行Cube和Rollup操作. 您将从数据仓库中的数据生成报告，并使用Cognos Analytics构建仪表板. 你还将展示你对Extract的熟练程度, 变换, 通过创建用于从不同存储库移动数据的数据管道来加载(ETL)流程. 您将使用Apache Spark执行大数据分析，并在机器学习模型的帮助下进行预测. 本课程是IBM数据工程专业证书的最后一门课程. 建议您在开始本课程之前完成本专业证书的所有先前课程.

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