什么是数据工程?

数据工程是创建和维护数据系统的过程。这包括设计、构建、测试和部署数据管道。数据工程师使用软件工具来清理、组织、准备、分析、可视化和报告数据。数据工程师使用数据库、商业智能系统、应用程序编程接口 (API) 和机器学习算法来构建帮助组织理解其数据的解决方案。

Python在数据工程中的作用

Python 是一种通用语言,可用于从数据操作到数据科学的各种任务。 Python 特别适合数据工程,因为它有各种各样的模块和库。

Python 是数据工程的最佳语言的原因有很多。首先,它有各种各样的模块和库,可以轻松构建数据管道。其次,它易于学习并且具有类似于英语的语法。第三,它是一种非常强大的语言,可用于复杂的数据工程任务。

有许多用于数据工程的优秀 Python 库,但其中一些最受欢迎的包括 Apache Beam、Luigi 和 PySpark。

Apache Beam 是构建数据管道的绝佳工具。它提供了一组丰富的原语,可用于轻松构建复杂的管道。 Luigi 是另一种流行的工具,可用于构建复杂的工作流程。 PySpark 是一个出色的库,用于以分布式方式处理大型数据集。

这些众多的库使构建复杂的数据管道变得容易。 Python 也经常用于 ETL(提取、转换、加载)任务。

在开始使用 Python 进行数据工程之前,您需要设置开发环境。这包括安装 Python 和设置您的 IDE(集成开发环境)。

安装 Python 很简单,您可以使用 Anaconda 或 Miniconda 之类的工具开始安装。安装 Python 后,您需要选择一个 IDE(集成开发环境),例如 Visual Studio Code。

一些要使用的库包括:

• 熊猫

Pandas 是一个用于操作和处理数据帧的库。数据框是一个表格数据集,其中每一行代表一个观察值,列代表变量。 Pandas 提供了广泛的操作,包括读/写、过滤、分组、聚合、排序、加入、重塑和导出为各种格式。

• NumPy

NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包。它提供了用于线性代数、数组处理、积分、插值、随机数生成、优化、特殊数学函数和可视化的工具。 NumPy 由社区支持的 SciPy 项目维护。

• Matplotlib

Matplotlib 是一个用于出版质量图形制作的 Python 模块。它适用于 GUI 和文本用户界面。它支持矢量输出、动画和交互性。

-PySpark

PySpark 是一个开源库,允许将 python 用于数据工程。它为用户提供了一组库和工具,可用于创建可扩展的大数据应用程序。

总之,我们刚刚介绍了使用 python 进行数据工程的基础知识以及如何设置 python 环境。感谢您阅读本文。