数据工程全栈项目班

澳洲第一个面向企业的数据工程师培训,掌握大数据整个流程。

通过4个项目贯穿数据分析,数据工程,数据科学学习

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Course Overview

课程概况

  • 课程难度

    初级

    中级

    高级

  • 先修知识

    有一定IT相关背景,学习过python

  • 课程安排

    小班授课 + 线上直播 + 线下授课

    (84小时)

  • 价格

    原价:$5200

    线下早鸟价:$4400

    线上早鸟价:$4400

    早鸟价截止时间请 咨询客服

    *以上价格exclude GST

适合人群

  • IT/CS毕业生、在校生
  • 数据科学在校生、毕业生
  • IS专业毕业生
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数据工程全栈项目班视频

课程视频, 学员故事, 匠人公开课

澳洲数据分析,数据工程师,数据科学家行业解析,并且有基于AWS的Data pipeline展示
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线上公开课之数据全栈(DA+DE+DS)入门攻略
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数据科学在市场营销当中的应用, 如何利用数据科学优化网络营销的资金分配
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数据分析和数据科学系列公开课之数据工程方向 IT匠人圈
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IT匠人圈数据分析和数据科学系列公开课之数据分析
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你将获得

通过4个项目增添简历

  • 同时掌握数据分析、数据工程、数据科学知识
  • 学习AWS,数据可视化,Snowflake等必备技能
  • 3个个人项目+1个团队项目,增添简历项目经验
  • 深度学习云大数据技术,把握未来公司数据技术转型方向

成为新时代数据工程师

  • 获得数据工程师必备技能
  • 获得高薪以及高需求的数据工程师
  • 通过4个项目提高简历竞争力
  • 4位一线大厂老师高强度解答课程问题
  • 超多知识点技术结合完成项目,一切以公司招聘要求为目标

面向公司岗位需求培训

  • 对优秀学员提供Reference帮助
  • 老师求职辅导答疑,简历,面试等
  • 结合澳洲各主流公司真实面试题
  • 优秀学员组队打Kaggle

Course Syllabus

课程大纲

数据工程全栈项目班技术栈

数据全栈

DBMS

DBMS

ER Model

ER Model

Snowflake

Snowflake

AWS

AWS

Data Engineering Pipeline

Data Engineering Pipeline

Data Wrangling

Data Wrangling

Python

Python

Jupyter

Jupyter

Pandas

Pandas

Power BI

Power BI

SQL

SQL

Agile

Agile

Prototype

Prototype

Linux

Linux

Machine Learning

Machine Learning

Statistical Modelling

Statistical Modelling

Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis

XGBoost

XGBoost

Data Visualisation

Data Visualisation

Spark

Spark

Hadoop

Hadoop

Git

Git

Datalake

Datalake

Kaggle

Kaggle

Scikit Learn

Scikit Learn

Databricks

Databricks

Data Warehouse

Data Warehouse

Tableau

Tableau

R

R

AWS-云大数据

AWS EC2

AWS EC2

AWS S3

AWS S3

AWS RDS

AWS RDS

Redshift

Redshift

AWS Lambda

AWS Lambda

AWS VPC

AWS VPC

Cloudformation

Cloudformation

AWS Athena

AWS Athena

AWS Glue

AWS Glue

Step Functions

Step Functions

AWS Sagemaker

AWS Sagemaker

AWS SQS

AWS SQS

AWS SNS

AWS SNS

Serverless

Serverless

课程内容

数据工程全栈班第五期

通过商业项目贯穿数据分析、数据工程、数据科学, 面向企业数据工程师培训

Curriculum Highlights

课程亮点

通过项目把数据工程、数据分析和数据科学串起来。

了解数据的行业背景,职业前景和职业发展方向

深度了解 DA, DE & DS。

灵活运跟着导师学习和实战,获得case经验和团队协作经验。

所有全栈课程同时配有模拟面试,简历修改和面试指导等服务。

同时获得匠人学院提供的reference letter哦~ 你的简历背景、数据相关实力/经验将获全方位提升。

如果你的职业目标是:

• Data Engineer

• Big Data Engineer

• BI Developer

• Data Analyst

• ETL Developer

• Database Developer

• Junior Data Engineer

• Associate Data Scientist

4个项目增添简历经验:

使用python以及房价数据做出预测分析

通过经典的泰坦尼克灾难幸存者预测项目全面了解数据建模过程

个人独立完成AWS 关于Video数据工程项目,结合真实公司常考面试题,面试前充分准备

团队项目: 通过分析和处理网络零售商客户的三百多万条订单和销售数据,搭建一个推荐系统来辅助产品的市场销售。

团队项目提高动手能力:

通过分析和处理网络零售商客户的三百多万条订单和销售数据,搭建一个推荐系统来辅助产品的市场销售。这个项目非常全面的涵盖了一个商业数据项目最实用的内容:从需求分析做起,一直到数据处理,数据架构搭建,机器建模和可视化。通过这个项目学生可以学习到如何在AWS云上搭建数据库以及数据流程,用大数据工具处理和转换数据,分析数据并且搭建模型,最后把项目产品化并且创造价值。此项目包含了多个数据文件,处理和建模的过程中用到了很多云上的解决方案,项目综合性很高,有很好的广度和深度,考验了学生如何处理在真实的商业环境中所遇到的问题。学生们在项目中所汲取的经验可以直接被应用到工作中。

What Will You Gain

你将学到什么

Syllabus

数据工程能力All in One

从入门到入职+四个项目||通过介绍数据工程,数据分析和数据科学带领学生理解数据全栈 • 了解数据的行业背景,职业前景和职业发展方向 • 深度了解 DA, DE& DS • 灵活运跟着导师学习和实战,获得case经验和团队协作经验

先修知识

有一定IT相关背景,学习过python

  • Data Engineering

    Database Concept

    DBMS - ER Model & DBMS - Relational Model

    SQL

    Unix/Linux Shell

    AWS part

    Data engineering pipeline

  • Data engineering pipeline 1

    学生通过on-line research找到可能存在于company, department, employee以及其他entities之间的联系 ,基于research结果,亲自设计和实现ER图 , 基于ER图设计数据库以及各个表的详细内容 。提高学生自学能力,深入了解ER图,完成ER图到数据库的实现。

  • Data engineering pipeline 2

    学生亲自搭建Snowflake数据库环境,根据源数据设计数据库以及各个表的详细内容,载入数据,并且根据需求完成相应的查询 ,让学生更加深入了解数据库,并且熟练掌握SQL。

  • Data engineering pipeline 3

    按照商业要求构建数据仓库,建立dimension和fact表 ,根据所学ETL知识,设计实现数据处理流程,目的是让学生深入了解data pipeline的相关知识。

  • Data engineering pipeline 4

    根据所提供数据集,构建表结构,并且完成简单的数据可视化任务,目的是让学习回顾数据仓库的知识,并且学习使用数据可视化工具,实现简单的数据分析。

  • Data Analysis

    Evolving production data

    Methodology

    Data preparation, exploration

    Deliver Value to Business - communication

    Data modeling and manipulation

  • Data Analysis pipeline 5

    通过旅游航空业数据,分析和预测,航班晚点可能性,各大城市旅客趋势 ,本练习侧重于在数据集中信息predicitive power有限的情况下,如何扩展数据,推导数据,获得相关第三方数据,这是在生产环境中经常遇到的情况 。学员将能获取实战经验同时,获得transferrable skills以及对应复杂项目和不清晰需求的信息,用于工作实践中。

  • Data Science

    Data wrangling with Python

    Statistical modelling for data analysis

    Exploratory data analysis (EDA)

    Machine Learning

  • Data Science pipeline 6

    此项目的目标是通过分析和处理零售行业客户的订单和销售数据,来预测客户下次最可能买入的商品。这个项目非常全面的涵盖了一个数据科学项目最实用的内容 。从需求分析做起,一直到数据处理,数据建模,机器建模和可视化,通过这个项目学生基本上可以学习到如何去构建,分析并且处理一个商业中常见到的问题:预测 。此项目包含了不止一个数据文件,建模的过程中也涉及到了很多的数据分析和处理,这样也考验了学生如何更好的处理在真实的商业环境中所遇到的问题。 学生们在项目中所汲取的经验可以直接被应用到工作中。

  • Support vector machine

    Unsupervised learning

    Gradient boosting model deep dive (XGBoost)

    Project case study

JR Tutor Team

匠人导师

Gucheng Zhu
Gucheng Zhu

Data Engineer

早年留学澳洲,蹉跎中练出一身本领。10年本地工作经验,非常熟悉澳洲市场(Tier1 – Tier 3)的需求。拥有良好的技术、业务与交际能力,经常被上层委派指导Junior。现任澳洲知名银行大数据工程师,目前专注于企业级Big Data, GDW 2.0和数据科学产品的开发与整合。

  • Common Wealth
Power BI
CBA
数据科学
数据工程师
10年经验
Chao Mu
Chao Mu

Big data engineer

澳大利亚新南威尔士大学(UNSW)拥有5年+大数据开发经验,精通数据处理全部流程(数据收集,清洗,验证,转换,存储,建立数据仓库,数据分析,报表可视化等等),目前就任于Contino,担任数据工程师,致力于运用当下最热门,最前沿的数据处理技术和平台解决客户的业务需求,对AWS的大数据架构有独特见解,为人热情好学耐心,喜欢帮助他人解决问题,乐于为大数据的普及贡献自己的一份力量。

5年+大数据开发经验
精通数据处理
Leo
Leo

数据科学家

李光宇,本科毕业于中山大学应用数学系,硕士毕业于墨尔本莫纳什大学商业信息系统系。本人从数据库开发做起,非常熟悉在Linux环境下的数据开发和设计,对大数据和NoSQL的应用也很有心得。最近几年职业方向逐渐从数据库开发转到了数据分析和软件开发,主要包括在AWS环境下大数据的处理和机器学习模型的创建,数据库的应用也逐渐转向了云计算。 现在在麦考瑞银行做数据科学家,主要从事银行数据的分析和处理,还有机器学习模型的创建。现在的兴趣是深度学习的应用和开发。

  • Macquarie Bank
数据科学家
机器模型
Ke Hu
Ke Hu

Senior Modelling Analyst

现任某澳洲知名银行高级模型分析师,UNSW通信与数据分析博士。曾在CSIRO担任数据科学家,也曾在中国移动公司担任项目经理。在Team招聘过程中负责参与多次面试,拥有丰富的面试经验,并对转行到数据分析领域与职业规划有着独特的见解和经验。

  • Common Wealth
Commonwealth Bank
Data Analyst
数据科学家

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Opening Time

开课时间

悉尼

线下时间
Aug - Jul 2020 (第5期)

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