data-engineer-handbook

数据工程学习资源与行业洞察的综合指南

数据工程资源社区公司博客 Github 开源项目

该项目汇集了数据工程领域的丰富资源,包括推荐书籍、社区平台、公司简介、技术博客、白皮书、视频频道、播客和新闻通讯等。内容涵盖数据工程的方方面面,从入门基础到高阶主题,为数据工程从业者和学习者提供了全面的学习材料和行业洞察。无论是初学者还是资深专业人士,都能在此找到提升技能和把握行业动态的有价值信息。

Github

介绍相关项目

awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南

Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库

本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。

data-engineering-wiki - 数据工程开源学习平台与社区知识库

GitHubGithubwiki学习资源开源项目数据工程

Data Engineering Wiki是数据工程社区维护的开源知识库，汇集概念解释、常见问题、决策指南、工具介绍、教程等全面实用资源。支持离线使用和知识管理工具集成，鼓励社区贡献，持续更新。这个系统化的平台致力于成为权威的数据工程学习场所，为初学者和专业人士提供全面的学习体验。

Data-Engineering-Roadmap - 数据工程师成长路线图及关键技能学习资源

Github开源项目数据处理数据工程数据库机器学习编程语言

该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图，涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富，包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术，为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具，旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能，而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者，为数据工程职业发展提供了清晰指导。

awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库

Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

path-to-senior-engineer-handbook - 软件工程师进阶资源汇总

Github开源项目技术学习系统设计职业发展软件工程师领导力

该项目汇集了软件工程师进阶所需的多元化资源，包括通讯、书籍、课程、论文等。内容涵盖技术深度、软技能、领导力和系统设计，为工程师提供全面的学习材料，助力职业发展和能力提升。

data-engineering-roadmap - 数据工程师职业发展路线图

DataBurstGithub协作开源开源项目数据工程路线图

data-engineering-roadmap是一个开源项目，为数据工程师提供全面的职业发展路线图。该项目涵盖从初级到高级的所有层次，提供行业指导和最佳实践。作为一个动态文档，项目欢迎社区贡献，持续优化以服务整个数据工程领域。

data-engineering-interview-questions - 2000多道数据工程面试题集助力大数据职业发展

ApacheGithub云服务大数据框架开源项目数据工程数据库

该项目收集整理了2000多个数据工程师面试问题,涵盖数据库、数据仓库、大数据框架、云服务等多个领域。除详细问题清单外,还提供各技术的官方链接和学习资源,为数据工程师备战面试和技能提升提供全面支持。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

dl-engineer-guidebook - 介绍深度学习工程师所需的知识，硬件配置与软件环境详解

GithubLinux命令Python环境macOS环境开源项目深度学习深度学习工作站

本指南详细介绍深度学习工程师所需的知识，包括深度学习工作站配置、操作系统选择和硬件推荐、macOS和Ubuntu环境搭建与优化、Python环境设定、常用Linux命令等。还涵盖CV学习资源及数据集、经典预训练模型和TensorBoard的使用方法，助力工程师在深度学习领域发展。

engineering-blogs - 汇集全球顶尖科技公司和开发者的工程博客资源

Github个人贡献者公司开源开源项目技术博客软件工程

engineering-blogs项目汇集了全球知名科技公司和优秀开发者的工程博客。项目按字母顺序整理了包括Facebook、Google、Netflix在内的众多公司及个人技术博客链接。这一资源为开发者提供了解行业动态和学习最佳实践的宝贵参考。此外，项目还收录了针对特定技术和产品的专业博客，内容广泛全面。

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