4大核心能力 一站式掌握
专题围绕数据工程师日常工作场景，每篇都是可直接落地的实战指南
数据采集清洗
掌握爬虫、ETL工具，解决数据源头与质量问题
计算引擎实战
精通Spark/Flink，处理TB级离线与实时数据
可视化分析
将数据转化为直观报表，支撑业务决策
生产环境优化
保障数据链路稳定、高效、可靠
第一章：数据采集与清洗
2篇实战文章，从数据获取到质量治理，解决数据链路的源头问题
文章①：Python爬虫实战（反爬+MySQL存储）
详解requests+BeautifulSoup爬虫框架，解决IP封禁、动态渲染问题，实现电商数据批量采集
文章②：数据清洗高效技巧（Pandas+正则）
掌握缺失值填充、重复值处理、格式标准化方法，用Pandas实现10万条数据分钟级清洗
第二章：计算引擎实战
2篇核心文章，掌握大数据处理的“心脏”工具
Spark SQL实战
文章③：Spark SQL离线数仓搭建
基于Spark构建分层数仓，实现用户行为数据的ETL与多维分析
Flink实时处理
文章④：Flink实时流处理实战
搭建实时用户行为分析系统，实现秒级数据监控与告警
第三章：可视化与分析
1篇实战文章，让数据“说话”
文章⑤：Tableau+Python可视化实战
结合Tableau的交互性与Python的灵活性，打造电商用户画像可视化看板
第四章：生产环境优化
3篇进阶文章，保障数据链路稳定运行
数据Pipeline调优
文章⑥：数据Pipeline性能调优指南
解决Spark/Flink任务延迟问题，实现资源利用率提升50%
Airflow调度实战
文章⑦：Airflow任务调度与监控
搭建自动化数据调度系统，实现任务依赖管理与失败告警
数据质量监控
文章⑧：数据质量监控体系搭建
实现数据完整性、准确性校验，避免脏数据流入业务系统