2021年3月数据工程考试笔记与Jupyter Notebook实践

标题中提到的“Exam_DataEngineering_March_2021”很可能是指一场数据工程领域的考试或测试的名称，而考试的日期被指定为2021年3月。从这个标题可以推断出，考试可能涉及数据工程的概念、实践和工具等知识点。数据工程是数据科学的一个分支，它专注于构建系统和框架来获取、存储、处理和分析数据。 描述中提供了一个路径信息“/notebook/TU_Zhekun_Exam_DataEngineering_March_2021.ipynb”，这可能是指一个Jupyter Notebook文件。Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，允许用户创建包含代码、可视化元素和解释性文本的文档。它广泛用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等应用场景。通过提供这个路径信息，可能是在告诉考生或用户在哪里可以找到与考试相关的学习材料或参考资料。文件名中的“TU_Zhekun”可能是个人名称，暗示这个笔记本文件与某位名叫Zhekun的个体有关，也可能是创建该文件的用户或学生的名字。 标签中提到了“JupyterNotebook”，这进一步证实了之前的假设，即考生在准备考试时应该熟悉Jupyter Notebook环境。Jupyter Notebook支持多种编程语言，其中最常用的是Python。在数据工程的上下文中，Python因拥有众多数据处理和分析的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）而变得非常流行。因此，考试中可能会涉及使用这些库来完成各种数据工程任务。 文件名列表中只有一个文件“Exam_DataEngineering_March_2021-main”，这似乎指向了本次考试或测试的主文件或核心文件。在文件名中的“main”一词可能意味着这是一个包含所有主要信息或功能的文件，可能是一个包含多个部分和小节的综合性文档。由于“main”一般表示主体或核心部分，这可能表明该文件是整个考试材料或学习材料的入口点。 结合以上信息，可以进一步推断出考生在准备这场数据工程考试时，应着重关注以下几个关键知识点： 1. Jupyter Notebook的使用：熟悉Jupyter Notebook的界面，能够高效使用其进行代码编写、调试、数据可视化以及结果展示。 2. Python编程：在数据工程中，Python是一个不可或缺的工具。考生需要掌握Python基础，并且能够运用相关库（如Pandas用于数据处理，NumPy用于数值计算，Matplotlib用于数据可视化等）。 3. 数据处理和分析：理解数据工程的核心概念，比如数据清洗、数据转换、数据建模以及如何从大规模数据集中提取有价值信息。 4. 文件操作：在数据工程中，文件处理是一个重要方面。这包括从各种文件格式（如CSV、JSON、Excel等）读取数据，以及将数据保存为不同的格式。 5. 系统和框架知识：了解并能够使用数据工程中常用的系统和框架，例如Hadoop、Spark等，这些用于分布式数据处理。 6. 版本控制：熟悉使用版本控制系统，如Git，对于代码的管理和协作开发至关重要，尤其是在处理大型项目时。 综合上述知识点，考生应该准备充分，确保他们不仅理解这些概念，而且能够将它们应用于实际问题。此外，考生还应该检查提供的Jupyter Notebook文件中的任何具体任务或问题，并确保他们已经按照考试要求进行了练习。由于描述中提到的是2021年3月的考试，如果考生是在之后的时间查看这些信息，他们可能需要关注是否有相关的更新或变化，例如新的工具、库或数据工程的最新趋势。