原文：
www.kdnuggets.com/5-free-online-courses-to-learn-data-engineering-fundamentals
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如果你打算成为数据工程师，所需学习的工具和技能可能会让人感到不知所措。数据工程职位的描述要求很多，这使得很多人选择回避。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业轨道
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织 IT
然而，只要你掌握了基础知识，就不需要过于担心所有要求。学习数据工程的基础可以帮助你顺利开展数据工程师的职业生涯。
在这篇博客中，我将介绍五门免费在线课程，帮助你学习数据工程的基础知识。
链接: 面向所有人的数据工程
正如标题所述，无论你是刚开始还是已经完成了一半——这门由 DataCamp 提供的课程适合所有对数据工程感兴趣的人。这是一门无代码的数据工程入门课程，你将学习所有有关数据工程师的知识。
你将学习数据工程师如何奠定基础，以及这如何帮助数据科学家完成他们的任务。理解数据工程师和数据科学家的区别非常重要。从数据存储到数据处理技术，这将帮助你学习如何开发数据管道，以及如何在数据工程项目中使用并行计算和云计算。
链接: 数据工程初学者课程
也许你不喜欢按照书面的课程大纲学习，想要感觉像在课堂环境中。这门由 freeCodeCamp 提供的 3 小时数据工程初学者课程可以满足你的需求。
在这门面向初学者的课程中，你将学习数据工程的基本要素。你将了解数据库、Docker 和分析工程，探索像使用 Airflow 构建数据管道这样的高级主题，并参与使用 Spark 进行批处理和使用 Kafka 进行流数据处理。课程的最后一个部分是一个全面的项目，考验你创建完整端到端管道的技能。
链接：ASUx: 数据工程
在 5 周内，每周 1-9 小时，你将获得由亚利桑那州立大学提供的数据工程入门知识。在本课程中，你将通过互动视频来帮助你理解分析概念和软件。
该课程专注于数据工程中的数据库操作以及如何使用 SQL 与数据库进行交互。从学习数据库结构和如何从多个表中连接数据开始，你将能够建立坚实的数据工程基础知识，之后可以利用 SQL 创建报告并编写数据处理脚本。
精通 Python 和 Pandas 对你的数据工程职业生涯至关重要。作为非常流行的编程语言和库，掌握这些技能将提升你的数据工程之旅。
在不到 4 周的时间里，你将学习如何设置开发环境、操作数据并高效解决实际问题。你还将学习核心的 Python 语法和数据结构、用于数据操作的 pandas DataFrame 以及用于大数据的 Pandas 替代品。
链接：IBM 数据工程职业证书
假设你是那种从头到尾、从初学者到专家都致力于完成课程的人，那么这个课程可能适合你。由 IBM 提供的这个数据工程课程是一个包含 16 个系列的职业证书，如果每周投入 10 小时，可以在 6 个月内完成。
在本课程中，你将学习数据工程师在日常工作中使用的最新实用技能和知识。然后，你将深入创建、设计和管理关系型数据库，并将数据库管理（DBA）概念应用于如 MySQL、PostgreSQL 和 IBM Db2 的 RDBMS。随着时间的推移，你将通过使用 MongoDB、Cassandra、Cloudant、Hadoop、Apache Spark、Spark SQL、Spark ML 和 Spark Streaming 发展对 NoSQL 和大数据的实际知识。
到课程结束时，你将能够使用 Bash、Airflow 和 Kafka 实现 ETL 和数据管道；设计、填充和部署数据仓库；以及创建 BI 报告和互动仪表板。
在这个博客中，我旨在带你从小块课程到完整认证的过程中学习数据工程的基础知识。每个人的学习水平不同，我们的学习方式也各不相同。选择适合你的课程对学习数据工程的基础知识非常重要。
尼莎·阿雅 是一名数据科学家、自由撰稿人，同时担任 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程，以及围绕数据科学的理论知识。尼莎涵盖了广泛的话题，并希望探索人工智能如何有助于延长人类寿命。作为一个热衷学习者，尼莎寻求拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助他人指导。