《PIE工程师培训》课件

《工程师培训》课程大纲PIE本课程旨在帮助您成为一名专业的工程师您将学习平台的架构、功能PIE PIE和应用，并掌握实际操作技巧培训目标及预期收获专业技能提升项目实践经验职业发展路径

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3.123掌握工程师所需的专业知识和通过真实项目案例，积累实践经验，了解工程师的职业发展方向，P.I.E P.I.E技能，提升数据分析、建模、开发和并学习如何将理论知识应用于实际工并制定个人职业规划，为未来的发展管理能力作场景打下坚实的基础什么是工程师P.I.E数据分析数据建模数据开发数据应用工程师需要收集、分析和利用数据建模技术，工程工程师拥有软件开发技能工程师将数据分析结果转P.I.E P.I.E P.I.E P.I.E解释数据，识别业务需求并制师可以创建数据模型来预测未，能够构建数据平台、工具和化为可操作的见解，并与业务定解决方案来趋势，优化业务流程应用程序，支持数据分析和建团队合作，推动数据驱动的决模策和行动工程师的核心技能P.I.E数据分析能力数据建模能力熟练掌握数据分析方法，深入理能够根据业务需求设计并构建数解数据背后的意义，能够发现数据模型，将复杂的数据关系抽象据中的规律和趋势，并做出有效成可理解的模型，便于数据分析的预测和决策和应用数据可视化能力数据挖掘能力能够使用数据可视化工具将数据能够运用数据挖掘算法，从大量转化成直观的图表，帮助用户更数据中挖掘出有价值的信息，帮清晰地理解数据，并做出更有效助企业做出更准确的决策的决策主流工具及应用CASEPower BI强大的可视化数据分析工具，支持数据连接，数据建模和交互式仪表盘创建适合数据探索和数据展示Tableau用户友好且功能强大的数据可视化工具，可将数据快速转换为有见地的见解ERwin用于数据建模和数据库设计的专业工具，支持逻辑和物理模型创建，以及数据库生成和反向工程需求分析技巧理解用户需求收集用户反馈竞品分析需求文档撰写深入了解用户需求，分析用户通过问卷调查、访谈、用户测研究竞争对手的产品和服务，清晰、简洁地描述需求，确保痛点制定产品目标，明确功试等方式收集用户反馈分析分析其优势和劣势借鉴优秀各方理解一致使用标准化模能和价值数据，了解用户喜好和期待经验，避免重复错误板和规范，提高效率数据模型设计方法需求分析1理解业务需求，明确数据模型的目标和用途分析数据来源，识别关键数据元素概念模型设计2使用图描述数据之间的关系，定义实体、属性和联系采用标准化规范ERD，提高模型的清晰度和一致性逻辑模型设计3将概念模型转换为逻辑模型，确定数据类型、约束和主键使用数据库语言描述逻辑模型，确保数据库的逻辑一致性物理模型设计4将逻辑模型转换为物理模型，选择合适的数据库管理系统，确定表结构、索引和存储方式逻辑模型建立概念模型转化将概念模型中的实体和属性转化为逻辑模型中的表和字段关系映射将概念模型中的关系转化为逻辑模型中的表之间的关系数据类型选择为每个字段选择合适的数据类型，如数字、文本、日期等约束定义添加约束，如主键、外键、唯一性约束等，保证数据完整性和一致性规范化对逻辑模型进行规范化，消除数据冗余，提高数据一致性物理模型实现选择数据库1根据项目需求选择合适的数据库系统创建表2根据数据模型设计创建数据库表定义关系3在表之间建立关系，例如主外键关系添加索引4优化数据库性能，加快查询速度物理模型实现是将逻辑模型转化为实际数据库结构的过程这一步骤需要选择合适的数据库系统，并根据逻辑模型创建表，定义关系，并添加索引等优化措施，以确保数据库能够高效地存储和管理数据编写技巧SQL基础语法数据类型掌握基础语法了解数据类型SELECT,FROM,INT,VARCHAR,DATE,，并根据数据WHERE,ORDER BY,GROUP BY,TIMESTAMP,BOOLEAN特点选择合适的类型HAVING函数使用性能优化熟练使用聚合函数学习索引技巧，优化查询语句，使用SUM,AVG,SQL，以及常用日期函数分析执行计划COUNT,MAX,MIN Profiler和字符串函数日常数据计算技巧数据聚合条件计算时间序列分析数据排名聚合函数，例如、使用条件语句（如、对随时间推移的数据进行计算使用排名函数（如、SUM AVGIF CASERANK、、和，）根据特定条件执行不同的计，例如趋势分析、增长率计算）根据特定条COUNT MAXMIN DENSE_RANK用于汇总数据并生成有意义的算例如，根据订单状态计算或时间序列预测件对数据进行排序，并确定每见解例如，计算总销售额或不同的折扣个记录的排名平均客户价值数据清洗方法论缺失值处理异常值处理

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2.12数据缺失是常见的现象，需要识别并处理异常值是保证数据用合适的方法处理，比如删除质量的关键，方法包括剔除、、替换、插值等替换、平滑等数据规范化数据去重

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4.34将数据统一到一致的格式，比去除重复数据，确保数据完整如日期格式、数值范围等，方性和准确性，提高数据分析的便后续分析效率数据抽取及转换技能数据抽取工具数据转换数据映射数据抽取工具用于从不同数据源获取数据，数据转换将原始数据转换为可用于分析和建数据映射定义了源数据字段与目标数据字段例如数据库、文件和选择合适的工模的格式转换操作包括数据清洗、格式化之间的对应关系，确保数据在转换过程中保API具取决于数据源类型和复杂性、聚合和重塑持一致性数据可视化基础图表类型选择根据数据类型和目标选择合适的图表，例如柱状图、折线图、饼图等色彩搭配技巧使用合适的颜色组合，增强图表可读性和视觉效果信息传达图表应清晰、准确地传达信息，避免过度装饰或复杂化基于数据的决策支持数据驱动决策数据洞察利用数据分析结果，为业务决策提供参考挖掘数据背后的规律和趋势通过数据可视化，直观呈现关键指标趋势发现潜在的机会和风险，提高决策效率看板管理实践可视化项目进度提升协作效率看板提供直观的项目进度视图，看板促进团队成员之间的沟通和一目了然地展示任务状态，方便协作，通过任务卡片的移动和更团队成员跟踪项目进展新，实时同步信息，避免信息丢失持续改进流程看板帮助团队识别工作流程中的瓶颈和问题，并通过持续优化流程，提高工作效率和质量精益思维与敏捷实践减少浪费持续改进

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2.12精益思维专注于消除生产过程敏捷实践强调迭代开发，不断中所有非增值活动优化产品和流程客户至上团队协作

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4.34精益和敏捷都强调以客户为中高效的团队合作是精益和敏捷心，快速响应客户需求实践成功的关键工程师工作流规范团队合作与沟通版本控制与代码管理代码审查与质量保证项目管理与进度跟踪工程师团队协作完成项目，规使用版本控制工具，如，记定期进行代码审查，提高代码使用项目管理工具，跟踪项目Git范的流程至关重要通过协作录代码变更，方便协作、回溯质量，减少错误，确保项目稳进度，确保项目按计划完成工具和沟通机制，确保项目顺和管理代码定性利进行版本控制及部署管理版本控制系统版本控制系统，保证代码安全，方便回溯，协作开发Git部署管理或其他持续集成工具，实现自动构建、测试和部署流程Jenkins环境管理容器技术，提供一致的运行环境，简化部署过程Docker服务器运维基础服务器环境操作系统管理监控工具安全管理熟悉服务器硬件设施，包括服掌握或了解常用的服务器监控工具，熟悉服务器安全配置，包括防Linux WindowsServer务器类型、配置和网络拓扑操作系统的基本命令和配置例如、等火墙、入侵检测系统等Zabbix Nagios测试及质量控制单元测试集成测试每个代码单元都需要测试，以确多个代码单元组合在一起进行测保其符合设计要求并正常工作试，确保它们能协同工作系统测试用户验收测试测试整个系统，确保它能满足所最终用户测试系统，确保它符合有需求并按预期工作他们的需求并易于使用跟踪与监控数据指标预警系统

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2.12监控关键数据指标，例如数据建立实时预警系统，及时发现处理速度、延迟、系统资源使异常情况，并触发相应的告警用率机制数据分析

3.3定期分析监控数据，识别系统瓶颈，优化系统性能，提高整体效率项目管理要点计划与执行沟通与协作制定合理的项目计划，并按计划执行，确保持良好沟通，及时反馈项目进展保项目进度团队成员之间相互配合，共同完成项目目使用看板管理工具，跟踪任务进展，及时标调整计划团队协作及沟通技巧有效沟通共同目标团队精神清晰表达需求，积极倾听反馈，避免误解，明确共同目标，协同工作，提高团队凝聚力尊重团队成员，互相支持，共同努力，创造提升效率，提升效率高效协作氛围持续学习及职业发展持续学习技术拓展12数据领域发展迅速，持续学习关注数据领域的最新技术趋势至关重要，掌握新技术和工具，学习新的编程语言、框架和，保持竞争力算法行业趋势自我提升34了解数据行业最新动态和应用参加数据相关会议、研讨会，场景，拓宽职业发展方向提升专业知识和技能用户故事撰写实战用户故事的价值1清晰地表达用户需求用户故事的结构2谁、想要什么、为什么用户故事的写作3简洁明了、易于理解用户故事的应用4产品开发、项目管理用户故事是敏捷开发中常用的工具，用于描述用户需求学习撰写用户故事可以提高沟通效率，确保产品符合用户需求数据产品设计案例剖析通过实际案例，深入浅出地讲解数据产品设计流程，从需求调研到产品原型设计，再到最终产品实现案例涵盖不同行业和应用场景，例如电商平台数据分析、金融风控模型、个性化推荐系统等通过案例学习，学员可以掌握数据产品设计的基本原则和方法，并提升实际项目操作能力课程总结与展望回顾课程要点总结核心技能，梳理知识体系，巩固学习成果展望未来发展探讨行业趋势，规划职业发展方向，制定学习计划持续学习与交流保持学习热情，积极参与社区活动，与同行交流经验问答互动环节本环节是课程的最后阶段，也是大家学习成果的检验欢迎大家积极提问，老师会耐心解答通过互动，帮助大家更深入理解课程内容，解决学习过程中的疑难问题，促进学习效果最大化。