Python/Pandas生产级ETL管道实战课程
从零构建可部署的ETL数据工程系统，掌握生产环境最佳实践
学习内容：
- 学习如何在Python中编写专业的ETL（Extract-Transform-Load）数据管道
- 掌握编写生产级Python代码的完整流程与标准
- 理解并应用函数式编程与面向对象编程在数据工程中的区别与优劣
- 使用元文件（Meta File）进行任务控制与调度
- 学习日志记录、异常处理、单元测试与集成测试的实现
- 掌握Docker容器化、依赖管理与性能分析（Profiling）技巧
- 构建ETL管道以从AWS S3源数据提取、转换并加载到目标S3存储
- 应用Git、Docker、VS Code等工具完成完整数据工程开发与部署流程
本课程包括：
- 7小时按需视频课程
- 1篇教学文章
- 78个可下载资源
- 可在手机与电视上访问
- 终身访问权限与结课证书
- 30天退款保证
价格：$11.99（原价$59.99，限时优惠80%，剩余2天）
教程评分：4.2 / 5 （共875条评价，6,662名学员）
教程语言：英语（English）
教程字幕：中英文字幕
课程要求：
- 具备基础的Python与Pandas知识（推荐）
- 了解ETL流程与AWS S3基本概念（推荐）
- 适合数据工程师、数据科学家或开发者
课程描述：
《Python/Pandas生产级ETL管道实战课程》专为希望掌握数据工程实战技能的学员设计，从零开始带你构建可在生产环境中部署的ETL数据处理系统。课程以Python 3.9为核心，结合Pandas、boto3、pyyaml、awscli等工具，完整展示ETL的开发、测试、优化与部署流程。
课程内容涵盖函数式与面向对象编程两种数据工程实现思路，系统讲解项目结构设计、代码规范（Clean Coding）、日志记录、异常处理、单元测试、依赖管理与Docker容器化。通过AWS S3上的Xetra（德意志交易所电子交易系统）真实数据集，学员将完成从数据提取、转换到加载的全过程，实现可重复、可扩展、可部署的ETL流程。
最终，你将学会如何构建一个完整的生产级ETL管道：从Jupyter Notebook的原型设计，到Docker环境下的生产部署，并掌握GitHub、DockerHub、Kubernetes与Argo Workflows或Apache Airflow等主流生产工具的集成方法。
无论你是数据工程师、分析师，还是想进入数据开发领域的程序员，这门课程都能帮助你快速掌握企业级ETL管道的构建思维与实战能力。
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