你在上一支影片中看到了不少開源專案：Hadoop、Hive 和 PySpark。這些專案很容易混淆。
它們有幾個共同點：目前都由 Apache Software Foundation 維護，而且都曾用於大規模平行處理。你能分辨它們的差異嗎？
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在第一章中，你將走進資料工程的世界！你會了解資料工程師與資料科學家的差異，概覽資料工程師常用的各種工具，並加深對雲端技術在資料工程中所扮演角色的理解。
既然你已掌握資料工程師與資料科學家的主要差異，接下來就來探索資料工程師的工具箱吧！你會深入學習資料工程師使用的不同資料庫類型、瞭解平行運算為何是工具組的基石，以及如何使用排程框架來安排資料處理工作。
當前練習
在熟悉資料工程師的工具箱之後，現在該進入資料工程師日常工作的核心！透過 ETL，你會學到如何從各種來源擷取原始資料、將這些原始資料轉換為可行的洞見，並載入到合適的資料庫中，讓使用者可以直接取用。
把前三章所學整合起來，完成一個來自 DataCamp 的真實資料工程情境！你將執行並排程一個 ETL 流程，把原始的課程評分資料轉換為可用的課程推薦，提供給 DataCamp 學生參考。
