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这是什么？
这是一份精选的数据工程学习资源手册，包括学习路线图、训练营材料、书籍、社区、公司工具清单、博客、白皮书，以及数据工程内容创作者目录。
这是一份精选的数据工程学习资源手册，包括学习路线图、训练营材料、书籍、社区、公司工具清单、博客、白皮书，以及数据工程内容创作者目录。这是一门课程、一份阅读清单，还是别的什么？它主要是一份精选的阅读清单，同时也是其他资源（训练营、书籍、博客、白皮书、工具）的索引，并不是一门自带课程内容的完整课程。
它主要是一份精选的阅读清单，同时也是其他资源（训练营、书籍、博客、白皮书、工具）的索引，并不是一门自带课程内容的完整课程。初学者应该从哪里开始？可以从 2024 年的 “breaking into data engineering” 学习路线图开始，也可以直接进入免费的 4 周初学者训练营或 6 周中级训练营的入门介绍和软件安装指南。
可以从 2024 年的 “breaking into data engineering” 学习路线图开始，也可以直接进入免费的 4 周初学者训练营或 6 周中级训练营的入门介绍和软件安装指南。跟着学需要购买付费工具或注册账号吗？不需要任何付费工具。手册链接了免费训练营（包括免费的 Databricks AI 训练营）以及免费的社区 Slack/Discord 服务器。
不需要任何付费工具。手册链接了免费训练营（包括免费的 Databricks AI 训练营）以及免费的社区 Slack/Discord 服务器。这份清单是经过筛选的，还是什么都会收录？社交媒体部分有一定的收录门槛，创作者需要在某个平台至少拥有 5,000 名粉丝才能被列入。除此之外，它是对许多工具和公司的广泛汇总，文中没有说明严格的审核标准。
社交媒体部分有一定的收录门槛，创作者需要在某个平台至少拥有 5,000 名粉丝才能被列入。除此之外，它是对许多工具和公司的广泛汇总，文中没有说明严格的审核标准。这份手册主要面向谁？面向有志成为或正在从事数据工程工作的人，包括按路线图和训练营学习的初学者，以及准备面试、或想通过书籍、订阅通讯和社区学习的人。
面向有志成为或正在从事数据工程工作的人，包括按路线图和训练营学习的初学者，以及准备面试、或想通过书籍、订阅通讯和社区学习的人。包含哪些动手实践内容？仓库中有一个单独的 projects 板块提供动手示例，此外还有偏理论的书籍、白皮书和博客链接。
仓库中有一个单独的 projects 板块提供动手示例，此外还有偏理论的书籍、白皮书和博客链接。推荐书籍涵盖哪些主题？首选书目包括 'Fundamentals of Data Engineering'、'Designing Data-Intensive Applications' 和 'Designing Machine Learning Systems'，既涵盖数据工程核心内容，也涵盖机器学习系统设计。
首选书目包括 'Fundamentals of Data Engineering'、'Designing Data-Intensive Applications' 和 'Designing Machine Learning Systems'，既涵盖数据工程核心内容，也涵盖机器学习系统设计。这份手册收录了哪些类型的工具？它列出了多个领域的公司和工具：编排（Airflow、Dagster、Mage）、数据湖/数据仓库（Snowflake、Databricks、Iceberg）、数据质量（dbt、Great Expectations）、数据集成（Fivetran、Airbyte），以及现代 OLAP 引擎（ClickHouse、DuckDB、StarRocks）。
它列出了多个领域的公司和工具：编排（Airflow、Dagster、Mage）、数据湖/数据仓库（Snowflake、Databricks、Iceberg）、数据质量（dbt、Great Expectations）、数据集成（Fivetran、Airbyte），以及现代 OLAP 引擎（ClickHouse、DuckDB、StarRocks）。What are similar projects?awesome-bigdata, data-engineer-roadmap, SDE-Interview-and-Prep-Roadmap, Best-websites-a-programmer-should-visit, Awsome-Front-End-learning-resource, awesome-design-patterns, full-stack-data-engineering, awesome-system-design-resources
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