数据工程师的数据架构：实用方法
构建可扩展、高效的数据解决方案，结合实际应用
学习内容：
* 根据特定的业务需求和数据特征评估和选择数据架构。
* 设计数据模型并实施结构化和非结构化数据的数据库策略。
* 使用 ETL/ELT 流程和实时数据处理构建可扩展、容错的数据管道。
* 在 AWS、Azure 和多云环境中实施基于云的数据解决方案。
* 区分现代数据架构（如数据湖、仓库、湖屋），以实现最佳数据存储。
* 在数据架构框架内应用数据治理、安全和合规性的最佳实践。
* 分析并选择适合混合和多云策略的数据集成和管理工具。
* 规划从数据工程师到数据架构师的职业道路，包括关键技能和认证。
课程内容主题：
* 介绍讲师和课程概述
* 数据架构简介（包括核心原则、架构类型、云架构用例等）
* 数据建模（数据库类型、规范化与反规范化、案例研究）
* 数据管道架构（ETL/ELT 流程、批处理与实时处理、案例研究）
* 现代数据架构（数据湖、仓库、湖屋、数据网格与数据织物）
* 云数据架构（AWS、Azure、混合/多云环境）
* 课程总结与职业路径规划
课程要求：
* 对数据概念的基本理解（熟悉数据结构、数据库和一般数据处理）。
* 具备 SQL 和数据存储的基础知识（如关系型数据库、云存储）。
* 对数据架构和云平台（如 AWS、Azure 或 Google Cloud）感兴趣。
* 初学者无需特定工具或高级技能，课程将从基础概念逐步深入。
课程详细描述：
* **课程目标**：帮助数据工程师、有志于成为数据架构师的专业人士掌握构建可扩展、高效数据解决方案的核心技能。
* **内容覆盖**：从传统架构（如单体架构、分布式架构）到现代架构（如数据湖、数据湖屋、数据网格），结合实际案例解析不同场景下的最佳实践。
* **技术重点**：涵盖数据建模、ETL/ELT 流程、批处理与实时处理、云平台（AWS/Azure）集成，以及数据治理与安全策略。
* **职业发展**：提供从数据工程师向数据架构师转型的路径规划，包括所需技能、认证建议和行业趋势分析。
* **适合人群**：数据工程师、分析师、BI 工程师、IT 管理人员，以及希望深入数据架构领域并提升技术能力的从业者。
* **课程特色**：通过案例研究、测验和实战示例，帮助学员快速掌握数据架构设计、云平台应用及行业合规性要求，适用于多行业场景。
