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Data类面试常说常考的ETL究竟是何方神圣？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
ETL分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是诸多数据类项目重要的一个环节。 通常情况下，在相关项目中ETL会花掉整个项目很大比例的时间时间,ETL设计的好坏直接关接到项目的成败。
大家在北美面试数据类岗位是，经常遇到ETL相关的要求和问题，那么如何学习这一概念，如何应对相关的面试问题呢？今天的直播和大家一起讨论。
【什么样的人值得付出 1hour 来学习？】
立志要从事Data相关工作的小伙伴
准备转行Data相关岗位的小伙伴们
正在为找工作发愁的北美留学生
为将来做准备，不断提升技能水平的Professional
【1hour 极速补课，你能收获什么样的干货？】
ETL技术面试的难点在哪里
如何高效率的在短时间之内学习ETL
Data Scientist面试如何准备
【所有成功注册并全程出席的同学将获得特别礼品】
获得资格加入北美求职互助群
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