现代数据工程技术栈在不断扩展，同时组织数据集的规模与复杂性也在持续增长。
随着大数据的兴起，企业正在寻找不仅能采集和处理数据、还能够在云数据仓库中高效存储与管理数据的专业人士。具体而言，包括 Google BigQuery、Snowflake 和 Amazon Redshift。
尽管掌握 Python 和 SQL 至关重要，数据工程师还应具备云数据仓库细节的实操经验，例如 SQL 方言、数据类型、扩展选项等。
在已有的Python 数据工程师职业路径之上（已提供系统的入门技能培养路线），我们很高兴宣布全新的探索伦敦交通网络项目上线，可用于练习 Snowflake、Google BigQuery 和 Amazon Redshift 技能。
“探索伦敦交通网络”项目详解
每天有超过 150 万次出行发生在伦敦交通局（TFL）的庞大网络中。
在如此庞大的通勤者、游客与居民的日常流动下——大多数伦敦人平时如何出行？
在这门入门级的“探索伦敦交通网络”项目中，您将编写 SQL 查询，找出最受欢迎的出行方式、分析高峰时段，并识别地铁（当地人称为 "the tube"）相对冷清的罕见时段。此外，您可以直接与现代云数据仓库交互——可在 Snowflake、BigQuery 或 Redshift 之间任选其一，或完成三个变体的全部练习。
如果您之前完成过其他 DataCamp 项目，应该已经熟悉 DataLab，这是 DataCamp 在云端提供的现代数据科学笔记本。
DataLab 与最流行的 SQL 数据库与云数据仓库无缝集成，可为您节省大量配置与安装时间。此外，您还能借助 DataLab AI Assistant 加速学习，它可为编写 SQL 代码提供最佳实践建议并帮助修复错误。
如果您希望在项目范围之外进一步尝试云数据仓库的实际操作，不妨前往 DataLab，使用预配置的示例数据集成来练习您的技能。
现代数据工程技术栈在不断扩展，同时组织数据集的规模与复杂性也在持续增长。
随着大数据的兴起，企业正在寻找不仅能采集和处理数据、还能够在云数据仓库中高效存储与管理数据的专业人士。具体而言，包括 Google BigQuery、Snowflake 和 Amazon Redshift。
尽管掌握 Python 和 SQL 至关重要，数据工程师还应具备云数据仓库细节的实操经验，例如 SQL 方言、数据类型、扩展选项等。
在已有的Python 数据工程师职业路径之上（已提供系统的入门技能培养路线），我们很高兴宣布全新的探索伦敦交通网络项目上线，可用于练习 Snowflake、Google BigQuery 和 Amazon Redshift 技能。
“探索伦敦交通网络”项目详解
每天有超过 150 万次出行发生在伦敦交通局（TFL）的庞大网络中。
在如此庞大的通勤者、游客与居民的日常流动下——大多数伦敦人平时如何出行？
在这门入门级的“探索伦敦交通网络”项目中，您将编写 SQL 查询，找出最受欢迎的出行方式、分析高峰时段，并识别地铁（当地人称为 "the tube"）相对冷清的罕见时段。此外，您可以直接与现代云数据仓库交互——可在 Snowflake、BigQuery 或 Redshift 之间任选其一，或完成三个变体的全部练习。
如果您之前完成过其他 DataCamp 项目，应该已经熟悉 DataLab，这是 DataCamp 在云端提供的现代数据科学笔记本。
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