数据工程

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

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大数据工程师技能树 想要成为一名合格的大数据工程师，需要掌握哪些技能呢？以下技能树为您提供方向： 基础技能: 编程语言：Java, Python, Scala 数据结构与算法 Linux 操作系统 数据库原理 大数据框架: Hadoop 生态系统：HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig Spark 生态系统：Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming NoSQL 数据库：HBase, Cassandra, MongoDB 消息队列：Kafka, RabbitMQ 数据处理与分析: 数据清洗与预处理 数据建模与分析 数据可视化 机器学习算法 其他技能: 云计算平台：AWS, Azure, GCP 数据安全与隐私 团队协作与沟通 掌握以上技能，您将具备构建和维护大数据平台的能力，并能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供数据支持。

O'ReillyMedia出版的《数据工程基础》介绍了数据工程的核心概念和实际应用，强调了数据管理和处理技术在现代信息时代的关键作用。本书通过深入的案例分析和实用指南，帮助读者掌握数据工程的基础知识和技能。

在大数据领域，有效的工程实践至关重要。

《工程认证-数据库应用实习》是一门专为计算机科学与技术、软件工程专业学生设计的专业课程，深化学生对数据库应用的理解和实践能力。这门课程要求学生在掌握数据库原理、软件工程基础以及C#或Java编程知识的前提下，通过实际项目来提升软件工程技能。课程的主要目标是支持毕业要求1.3，即掌握软件工程的基本理论和方法，包括数据库项目管理、生命周期管理等。同时，它也支持毕业要求3.2，使学生具备在指导下进行系统设计和开发的能力。此外，课程还关注4.2，即根据系统需求进行设计、模块划分和测试评估的能力。课程内容分为多个部分，详细讲解了数据库应用项目的各个阶段。介绍数据库应用项目管理概述，包括项目的基本概念、数据库项目的组成、管理特点、生命周期和相关术语，帮助学生理解项目管理和数据库项目的特性。接着，深入探讨需求规格说明书的编写，学习如何进行需求分析、数据流图设计和数据字典撰写，这是确保项目成功的基础。在概念设计和逻辑设计阶段，学生将学习如何根据需求规格说明书进行子系统划分，设计局部和全局的ER模型，并将其转化为关系模式。这个过程强调了理解和解决ER模型合并时可能出现的冲突。接下来，课程进入程序设计阶段，学生需要根据需求用C#或Java编写代码，实现解题步骤，同时注重代码的可读性、效率、扩展性和维护性。这部分的作业着重于代码编写规范，包括命名规则、格式标准以及异常处理等。课程涵盖了系统测试，包括测试方案设计、文档编写、测试报告撰写以及用户评价。学生会学习黑盒和白盒测试方法，以及大型软件系统的测试步骤，如模块测试、子系统测试、系统测试和验收测试。通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握数据库应用项目管理的理论知识，还能在实践中提升软件开发技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。在讨论环节，学生将进一步深化理解，如探讨性能优化的重要性、代码编写技巧以及测试策略的选择。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

提供适用于 Visual Studio 2010 的 sqlite 3070603 工程文件，方便您创建其他 IDE 工程。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些时间，具体取决于数据库的大小和复杂性。 反向工程完成后，您可以根据需要修改模型。

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。