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学习 Python 并非一朝一夕之事。通常，每天花 10-20 分钟学习比一次性学习几个小时更有价值。

如果你觉得自己进步得不够快，不要灰心。重要的是你要坚持下去，并始终关注结果。

走出你的舒适区
一旦你对 Python 有了一定的了解，并创建了一些简单的项目，那么继续提升技能的唯一方法就是走出舒适区，从事更具挑战性的项目。使用各种模块从事更复杂的项目将帮助你学习完成更大、更复杂的项目所需的技能。

虽然一开始可能会令人生畏，但完成这样的项目需要的策略和方法与用于较短的程序和工具的方法不同。一旦你熟悉了 Python 的基本语法和数据结构，继续进行更重要的项目将增加你在各种情况下使用每种技能的知识。

学习 Python 脚本时，没有一种方法或特定路径最有效。但是，遵循这些步骤应该可以让用户熟练掌握任何类型的编码环境，包括 Web 开发、科学计算、大数据分析、机器学习、人工智能等。

提取、转换和加载 ( ETL) 技术是企业必不可少的程序。公司从数据源收集信息，并通过商业智能 (BI) 工具将其复制到数据仓库等目的地。ETL 工具和服务使公司能够通过自动化快速建立数据管道，同时还可以提取大量数据。

ETL 管道可能很复杂，每天可能要处理数百万个数据点。您使用的数据必须准确可靠。虽然可以使用 Python 编写自己的 ETL，但使用 Integrate.io 等 ETL 平台可以为您节省数百小时的工作和挫 保加利亚电话数据 折。Integrate.io 为您提供满足所有数据移动、转换和加载需求的单一来源，并在流程的每个步骤中提供易于使用的服务。

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合来自不同来源的数据，以便您可以运行实时报告，从而提高商业智能。然而，数据仓库的作用不只是生成 大数据分析。如何将其用作 数据源 而不仅仅是目的地？您可以将数据从仓库移动到网络中的其他系统，例如 Salesforce 或 Zendesk，并改进现有操作。

从 仓库 中移动数据 是一个相对较新的过程，称为运营分析，它完全依赖于一种称为反向 ETL 的数据集成方法。在这里，传统 ETL 的“提取”和“加载”阶段在仓库内部进行，然后 大数据管道 将其移动到第二个位置。

反向 ETL 并不适合所有企业。它比常规 ETL 更复杂，并且可能存在数据冲突和合 规性 问题。但是，从仓库移动数据可以实现高级数据分析并增强现有运营。