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掌握数据工程的10个GitHub仓库
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
数据工程师需求增长快，需要掌握容器化、基础设施即代码、工作流编排等操作性工作。云基础设施和管理服务也很重要。本文介绍了10个GitHub仓库，帮助数据工程师掌握核心工具和概念。
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关键要点
- 数据工程师的需求快速增长，企业招聘数据工程师的数量超过数据科学家。
- 数据工程师需要掌握容器化、基础设施即代码、工作流编排等操作性技能。
- 云基础设施和管理服务如Databricks和Snowflakes也非常重要。
- 本文介绍了10个GitHub仓库，帮助数据工程师掌握核心工具和概念。
- Awesome Data Engineering仓库提供数据工程工具、框架和库的列表，是入门的好起点。
- Data Engineering Zoomcamp是一个完整的课程，提供实践学习经验。
- The Data Engineering Cookbook包含数据工程各方面的文章和教程。
- Data Engineer Roadmap提供成为数据工程师的逐步指南。
- Data Engineering HowTo是一个适合初学者的资源，帮助建立数据工程基础。
- Awesome Open Source Data Engineering列出了开源数据工程工具，适合贡献和使用。
- Pyspark Example Project提供PySpark ETL作业的最佳实践示例。
- Data Engineer Handbook是涵盖数据工程各方面的综合资源集合。
- Data Engineering Wiki是一个社区驱动的维基，提供全面的数据工程学习资源。
- Data Engineering Practice提供实践项目和练习，帮助应用知识和技能。
- 掌握数据工程需要奉献、坚持和对新概念的热情，以上资源有助于成为专业数据工程师。
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