WS DATA

数据工程是收集和准备数据以供实际应用和分析的过程。它是一种将原始数据修改为有价值信息的技术。数据工程师通常与数据科学家和分析师合作，管理和优化从一个点到另一个点的数据流。 在现代系统架构中，许多应用程序需要数据输入才能运行。随着应用程序数量的增加，管理和组织数据的复杂性也随之增加。这使得手动管理和设计数据集的过程非常繁琐且耗时。 数据工程师使用称为数据工程工具的特殊工具来处理所有数据。这些工具有助于自动化和简化开发，使工程师能够处理算法和数据管道。它们还可以缩短开发时间，并且是一种经济高效的分析方法。 当今市场上使用的重要数据工程工具 内容[显示] 以下是当今工程师用于管理数据和处理 ETL 管道的一些最流行的数据工程工具。


1. Tableau Tableau 是当今市场上一。它可以帮 澳大利亚电话号码 助工程师理解、可视化和组织数据以供最终用户使用。它非常容易理解，全球许多大公司都在使用它。 Tableau 将数字和文本信息转换为可视化仪表板，让您能够理解数据并产生见解。它还使您能够发现数据中的模式。此外，它是一种低代码工具，可以轻松与现有架构和应用程序集成。 2. Python Python 是全球最流行的脚本语言之一。它被广泛用于机器学习和数据科学项目，但它还可以用于许多其他用途。许多组织更喜欢在数据工程项目中使用它。



Python 非常用户友好，可以帮助公司缩短开发时间。 数据工程师使用 Python 编写 API、自动化管道并处理 ETL 框架。他们还使用它通过连接和聚合来重塑来自不同数据源的数据集。此外，Python 有许多用于统计建模的库。 3.亚马逊Redshift Redshift 是一款基于云的数据仓库和管理工具，利用 Amazon Web Services (AWS) 来分析和存储数据。它使用 SQL 跨操作数据库、数据仓库和数据湖处理半结构化和结构化数据。 它允许数据科学家查询并将新数据源（包括实时数据）集成到他们的数据集中。