資料工程師養成之路｜自動化你的數據工作，從資料收集到打造 Data Pipeline 完整串接

試閱影片：帶你秒懂網路爬蟲起手式！ 

如何讓 Data Pipeline 自動化

# 利用爬蟲實現資料收集，善用工具增加作業效率

這堂課將帶你從網頁爬蟲延伸，帶你強化 Python 爬蟲技巧，學會擷取不同資料來源，並使用最熱門的 NoSQL 資料庫儲存及處理數據，再輔以現行最熱門的兩個工具「kafka」、「airflow」來實現「自動化資料流串接」的功能。

打造自動化 Data Pipeline，你一定會遇到以下這些困境

# 老師都幫你想好了，在這堂課裡就能找到相對應的解決工具

市面少見！一門課學到業界主流的三種資料流工具

# 完整學習從資料庫的整合，到數據載入自動化管理工具

｜適用於資料來源多樣、格式不確定、經常調整變動的情境｜

• 高效處理海量數據：即時處理 T 級量的資料，串聯後交給大數據
• 水平式設計易擴展：能在多台伺服器之間進行數據分割，提高儲存空間與效能。
• 新增欄位靈活：不需先定義 Schema，數據可直接寫入並自由添加欄位。
• 可處理 json 結構：將資料儲存為文件，以 field-value 為結構成對儲存。
• 查詢插入效率高：MongoDB 只需要更新一條數據，就能同時更新對應的嵌套文檔。

｜用戶行為追蹤、追蹤訂閱、日誌紀錄等場景都能高效處理｜

• 高吞吐、低延遲：kakfa 最大的特點就是收發消息非常快，每秒可以處理幾十萬條訊息，且只需寫入一次訊息，就可以支援任一應用讀取訊息。
• 高穩定性、高容錯率：確保資料已經同步到多個副本後才進行 commit，避免當 Producer 或是 Consumer 突然斷線時，資料也隨之遺失的情況。
• 限流削峰：在瞬間大流量的使用場景下，可以把請求寫入 Kafka 中，避免因為超過負載流量而停止運作。

｜協助監控流程，工作自動排程，維護管理都輕鬆｜

這些職位的必修課！完課後職涯之路更穩健

# 數據為王的時代，能將數據工作自動化將讓你的職場角色更穩固 

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