Phone Data Set

错误、解释可能具有多种含义的特定数据以及删除重复数据。 检查 数据工程师必须执行数据完整性检查以确保数据可用。可以使用多种类型的数据完整性检查，包括聚合、异常、类别、空值和唯一性。例如，聚合检查可确保数据在经过 ETL 过程时保持完整。 储存 数据工程师使用专门的存储技术，例如关系数据库、NoSQL 数据库、Hadoop、Amazon S3 和 Azure。

管理 数据管理包括维护元数据，即有关数据的信息。它可能包括波兰电报放映格式、数据所关联的技术、数据集的大小、数据的来源以及数据的所有者。 固定 与所有技术功能一样，数据管理需要关注安全性和治理。数据工程师使用轻量级目录访问协议 (LDAP)、加密和审计数据访问等方法。 数据工程师使用什么工具？ 数据工程师在工作中使用各种工具。以下列出了其中一些。

ETL 工具。ETL工具用于访问来自各种来源的数据，将其转换为可供分析的形式，并将其移动到另一个位置。示例包括 Informatica 和 SAP Data Services。 SQL。数据工程师使用结构化查询语言 (SQL) 来查询关系数据库并在其中执行 ETL 任务。许多应用程序都支持 SQL。 Python。Python是另一种编程语言，用于执行 ETL 任务，有时会替代 ETL 工具。