7.数据转换(再次):在某些情况下,集成后需要进行额外的数据转换,特别是在处理复杂的数据管道时。更改可以包括数据聚合、非规范化和数据重塑。 8.数据存储:数据工程师设计存储解决方案以容纳大量数据。数据以结构化和有组织的方式存储。选择包括传统数据库、数据仓库、数据湖和基于云的存储。 9.数据服务和访问:用户和...
数据工程师通常会处理多种类型的数据,使用许多适合其单个组织的脚本或编码语言来执行许多操作。 数据类型 数据工程师将处理三种主要类型的数据。 结构化半结构化非结构化 结构化数据主要来自基于表的源系统(例如关系数据库)或平面文件(例如逗号分隔的 (CSV) 文件)。 结构化文件的主要元素是行和列在整个文件中一致对...
6.数据集成:来自不同来源的数据通常被集成以创建统一的视图。集成可能涉及数据连接、合并和数据丰富。目的是提供一个全面且统一的数据集。7.数据转换(再次):在某些情况下,集成后需要进行额外的数据转换,特别是在处理复杂的数据管道时。更改可以包括数据聚合、非规范化和数据重塑。8.数据存储:数据工程师设计存储解决方...
数据工程的主要研究内容包括数据建模、数据标准化、数据运维、数据开发利用和数据安全等理论和技术。 5.2.1 数据建模 数据建模是对现实世界中具体的人、物、活动和概念进行抽象、表示和处理,变成计算机可处理的数据,也就是把现实世界中的数据从现实世界抽象到信息世界和计算机世界。数据建模主要研究如何运用关系数据库设计...
数据湖是一种数据存储。 这是数据工程概念系列10部分中的第2部分。在这一部分中,我们将讨论数据存储。 内容:1.数据仓库2.数据湖3.数据Lakehouse4.数据网格5.数据虚拟化6.DataFabric 数据工程概念:第1部分,数据建模 什么是数据仓库 数据仓库是指从不同相关来源收集数据并在进行必要的转换以使数据适合分析后将其存...
数据工程是软件工程的一部分 数据工程不是传统软件工程在数据领域的简单重现 对于企业来说,数据工程包括三个战略环节:数据愿景对齐、数据工程落地实施、数据持续运营。 愿景对齐的第一步是通过定义、统一业务价值度量框架来识别业务价值场景。探索出的业务价值场景需要包含场景的背景、价值点、 所涉及的用户、需要什么样的...
1.数据仓库2.数据湖3.数据Lakehouse4.数据网格5.数据虚拟化6.DataFabric 数据工程概念:第1部分,数据建模 什么是数据仓库 数据仓库是指从不同相关来源收集数据并在进行必要的转换以使数据适合分析后将其存储到中央存储库的过程。 数据仓库解决方案: AzureSynapseAnalytics AmazonRedshift GoogleBigQuery 数据仓库的特点 ...
数据工程是信息系统的基础工程。围绕数据的生命周期,规范数据从产生到应用的全过程,目标是为信息系统的运行提供可靠的数据保障和服务,为信息系统之间的数据共享提供安全、高效的支撑环境,为信息系统实现互连、互通、互操作提供有力的数据支撑。它是实现这些目标的一系列技术、方法和工程建设活动的总称。
5.2 数据工程 文集:《信息系统项目管理师第四版攻略》 本节概要 数据工程是信息系统的基础工程。围绕数据的生命周期,规范数据从产生到应用的全过程,目标是为信息系统的运行提供可靠的数据保障和服务,为信息系统之间的数据共享提供安全、高效的支撑环境,为信息系统实现互连、互通、互操作提供有力的数据支撑。它是实现...
1、什么是大模型的数据工程-以数据为中心的AI 图片 什么是大模型的数据工程?现在大家去做GPT模型或者BERT等模型,都会有两个方向。第一个是以模型为中心,不怎么关注数据,不断地优化模型的结构;第二个是以数据为中心(Data-Driven),也是目前做算法的一个共识,算法本质上是在做数据,核心是说模型不变,通过改进数据...