DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp

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主语言 Jupyter Notebook · 46,495 星 · 创建于 2021-10-21

数据工程免费课程数据管道入门学习
打开 GitHub 仓库

一门免费的数据工程入门课程,围绕从零搭建端到端数据管道展开,由结构化模块、动手工作坊和结课项目组成,属于课程型学习资源。

Stars 46,495 累计 star,越多说明被认可得越广
Watching 656 订阅该仓库变动的人数
Forks 9,010 被派生出去的仓库数
Issues 7 当前开放的 Issue 数
语言 Jupyter Notebook GitHub 自动判定的主语言
许可证 — 开源协议,用之前先确认能不能商用
24h 增长 — 数据积累中
7 日增长 — 数据积累中
30 日增长 — 数据积累中

仓库健康度

5 个维度
只看客观信号,不构成安全性结论
维护活跃度 数据完整
2026-10-15 21:49 最近推送

最近推送 2026-10-15 21:49(13 天前),属于活跃维护

社区响应 数据完整
7 开放 Issue

开放 Issue 7 个 · Fork 9,010 个

增长趋势 证据不足
— 7 日新增

star 记录还不够天数,增量算不出来

项目规范 部分数据
— 许可证

没有声明开源许可证 · 8 个 topics

版本发布 证据不足
— 发布次数

这一项暂无数据,不代表项目没有发布

「证据不足」表示这项数据暂时没有取到,不能读成「项目有问题」;「部分数据」表示只拿到一部分信号。版本发布要额外调 Releases 接口,下一版补。

Star 趋势

6 天记录
最近 90 天站内记录的星数
46,495当前 Star +148首尾差值 2026-10-23最早记录 2026-10-28最近记录

横轴 2026-10-23 → 2026-10-28,纵轴按这段时间的最小/最大值拉伸。趋势来自站内每天记录一次的星数,页面打开时不会实时请求 GitHub。

它解决什么问题

据 README 归纳
没有它会怎样

想入门数据工程的人往往缺少一条从工具到完整管道的实践路线,只能零散看资料,难以把容器化、工作流编排、数据仓库等环节串成可运行的系统。课程把这些内容组织成按周推进的学习路径,并配套作业和项目,让人有目标地动手练习。

核心能力

6 条
归纳自 README,不是功能列表照抄
  1. 1按模块讲授数据工程基础知识,覆盖容器化与基础设施即代码、工作流编排等主题
  2. 2用 Docker 与 Docker Compose 运行 PostgreSQL,练习容器化环境搭建
  3. 3用 Terraform 配置基础设施,体验基础设施即代码
  4. 4用 Kestra 编排工作流,理解数据管道的调度方式
  5. 5提供动手工作坊和期末项目,把各部分组合成端到端管道
  6. 6提供预录视频与仓库材料,可自行安排进度学习

项目画像

6 个角度
决定要不要用之前,先看这六条

项目定位

一门免费的数据工程入门课程,围绕从零搭建端到端数据管道展开,由结构化模块、动手工作坊和结课项目组成,属于课程型学习资源。

适合谁

具备基础编程经验、熟悉 SQL、想系统入门数据工程的人;Python 经验有帮助但非必需,适合自学或跟随带截止日期的学习周期。

典型场景

按模块顺序学习数据工程基础,并用 Docker 跑起 PostgreSQL;用 Terraform 配置基础设施,再用 Kestra 编排数据处理流程;通过期末项目从零搭建一条端到端数据管道,检验整体掌握程度。

部署难度

按仓库材料自学即可,需具备基础编程与 SQL 能力,并自行准备运行环境;课程以模块和作业推进,具体安装与部署步骤需跟随各模块内容操作。

风险限制

需要基础编程经验和 SQL 基础,Python 有帮助但非必需;没有强制的直播课,带评分作业、排行榜、互评和证书的周期有截止日期,自学模式则不评分、无证书。

最近维护

最近一次推送是 2026-10-15 21:49。 实现方式:课程以预录视频讲授概念,配合仓库中的材料与作业,让学习者在自己的环境里按模块动手搭建组件,最后通过一个完整的端到端数据管道项目把所学内容串联起来。

README 原文细节

3 个板块
项目自己写的功能与用法,原文照录

环境与依赖跑它之前要准备什么

Prerequisites

  • Basic coding experience
  • Familiarity with SQL
  • Experience with Python (helpful but not required)

限制与常见问题项目自己写明的坑与限制

FAQ

A few common questions. For everything else, see the full Data Engineering Zoomcamp FAQ.

Q: Is this course really free? A: Yes. All videos, materials, and homework are free and open-source.

Q: Do I need prior data engineering experience? A: No. You just need basic coding experience and some familiarity with SQL. Python helps but isn't required.

Q: What does "live cohort" mean? Are there live classes? A: No mandatory live classes. All lectures are pre-recorded. "Live" means deadlines, scored homework, a leaderboard, peer review, and certificate eligibility.

其它说明README 里剩下的内容

Quick Links

  • Course materials — GitHub repository
  • Video lectures — YouTube playlist
  • Documentation — Zoomcamp Logistics · Data Engineering Zoomcamp
  • Course platform (deadlines, homework) — courses.datatalks.club
  • Slack channel — #course-data-engineering
  • Announcements — Telegram
  • FAQ — FAQ document

How to Take the Course

There are two ways to follow the course: live and self-paced.

  • Start — January 2027 — Anytime
  • Lectures — Pre-recorded — Pre-recorded
  • Homework — Graded — Available but not scored
  • Leaderboard — ✅ Yes — ❌ No
  • Peer Review — ✅ Yes — ❌ No
  • Certificate — ✅ Yes — ❌ No
  • Cost — Free — Free
  • Register — Sign up here — Just start learning!
  • Follow the materials on GitHub
  • Ask questions and share progress in Slack
  • Do the homework (self-checked) and build a project for your portfolio

Module 1: Containerization and Infrastructure as Code

  • Introduction to GCP
  • Docker and Docker Compose
  • Running PostgreSQL with Docker
  • Infrastructure setup with Terraform

关于 data-engineering-zoomcamp 的常见问题

6 个问题
答案来自 README 归纳与 GitHub 实时数据
data-engineering-zoomcamp 是做什么的?

一门免费的数据工程入门课程,围绕从零搭建端到端数据管道展开,由结构化模块、动手工作坊和结课项目组成,属于课程型学习资源。 想入门数据工程的人往往缺少一条从工具到完整管道的实践路线,只能零散看资料,难以把容器化、工作流编排、数据仓库等环节串成可运行的系统。课程把这些内容组织成按周推进的学习路径,并配套作业和项目,让人有目标地动手练习。

data-engineering-zoomcamp 有哪些功能?

核心能力:按模块讲授数据工程基础知识,覆盖容器化与基础设施即代码、工作流编排等主题;用 Docker 与 Docker Compose 运行 PostgreSQL,练习容器化环境搭建;用 Terraform 配置基础设施,体验基础设施即代码;用 Kestra 编排工作流,理解数据管道的调度方式;提供动手工作坊和期末项目,把各部分组合成端到端管道;提供预录视频与仓库材料,可自行安排进度学习。

data-engineering-zoomcamp 适合谁用?

具备基础编程经验、熟悉 SQL、想系统入门数据工程的人;Python 经验有帮助但非必需,适合自学或跟随带截止日期的学习周期。

data-engineering-zoomcamp 是怎么工作的?

课程以预录视频讲授概念,配合仓库中的材料与作业,让学习者在自己的环境里按模块动手搭建组件,最后通过一个完整的端到端数据管道项目把所学内容串联起来。

用 data-engineering-zoomcamp 有什么门槛或限制?

需要基础编程经验和 SQL 基础,Python 有帮助但非必需;没有强制的直播课,带评分作业、排行榜、互评和证书的周期有截止日期,自学模式则不评分、无证书。

data-engineering-zoomcamp 现在还在维护吗?数据怎么样?

目前 46,495 星,9,010 个 Fork,主语言 Jupyter Notebook,创建于 2021-10-21,最近一次推送 2026-10-15 21:49。星数、Fork、推送时间都是 GitHub 返回的实时数据,「最近推送」离现在越近说明越活跃;长期不动要留意是否已停止维护。

这些内容来自哪

读法说明
中文整理据 README 归纳,数据取自 GitHub
中文说明据项目 README 归纳只写 README 能确认的内容,不替作者补功能与数字
关键数据与 GitHub 页面一致星数、Fork、语言与时间都不做二次加工
数据日期2026-10-23 18:00星数与介绍这份数据是哪一天的

项目数据取自 GitHub 官方接口与项目 README;星数、Fork、语言与时间以 GitHub 页面为准,档案更新于 2026-10-23 18:00。