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如何使用DataCamp学习数据科学第一章：DataCamp简介DataCamp是一家在线学习平台，专注于数据科学和编程的教育。
它提供了广泛的课程和实践项目，旨在帮助学习者快速掌握数据科学的技能。
第二章：注册与登录要开始使用DataCamp，首先需要注册一个账号。
打开DataCamp官方网站，点击“注册”按钮，填写所需信息，包括用户名、密码和电子邮件地址。
完成注册后，使用提供的信息登录账号。
第三章：课程选择DataCamp提供了多个数据科学相关的课程，包括Python、R、数据可视化、机器学习等。
学习者可以根据自己的兴趣和需求选择适合的课程。
第四章：课程进度与测验在学习课程时，DataCamp会根据学习者的进度自动保存学习记录，并提供测验题来测试学习效果。
学习者可以根据自己的节奏进行学习，并通过测验检查自己的理解程度。
第五章：实践项目除了理论课程，DataCamp还提供了丰富的实践项目，帮助学习者将所学知识应用到实际场景中。
学习者可以通过完成实践项目来提升实际操作的能力和经验。
第六章：学习社区DataCamp拥有一个活跃的学习社区，学习者可以在社区中与其他学习者交流、分享学习心得和解决问题。
社区也有专业的导师和教练，可以提供帮助和指导。
第七章：学习路径DataCamp提供了学习路径，即一系列按顺序组织的课程，帮助学习者系统地学习数据科学领域的知识。
学习者可以根据自己的水平和兴趣选择合适的学习路径进行学习。
第八章：学习进度追踪DataCamp会记录学习者的学习进度和成绩，并根据学习者的表现提供个性化的学习建议。
学习者可以通过学习进度追踪功能来监控自己的学习情况，并进行调整和优化。
第九章：学习证书完成DataCamp的课程和项目后，学习者可以获得相应的学习证书。
这些证书可以作为学习成果的证明，并在求职和职业发展中起到一定的作用。
第十章：付费会员DataCamp提供了免费和付费的会员服务。
免费会员可以访问部分课程和实践项目，而付费会员则可以享受更多的学习资源和服务，如完整的课程、项目和优先支持等。
DATESTAGE 使用实用指南1.DataStage官方文档学习笔记1.1通过右键添加link鼠标右键点击起始stage，按住右键移动鼠标到目标stage。
还有一种方法就是把鼠标放在起始stage的边缘等到变为一个小圆圈里面有一个叉的时候拖动鼠标到目标stage。
1.2DataStage中默认和隐式类型转换时注意的问题当从源向目标映射数据时，如果类型不一致，对于有些类型我们需要在modify或transfomer stage中通过函数进行转换，对于有些系统会自动完成类型转换，在类型转换过程中，注意以下几点：1 在变长到固定长度字符串的默认转换中，parallel jobs用null（ASCII 0）字符来填充剩余长度。
联系到前面做的一个parallel job，当目标是变长时（当时源也是变长，但是好像源的精度要小些），但是字符串实际的长度没有指定的变长那么长的话，系统会自动用空格（ASCII 20）来填充（具体在哪个stage 填充的不知），而且环境变量APT_STRING_PADCHAR的默认值也是空格（ASCII 20）。
2 通过环境变量APT_STRING_PADCHAR可以改变默认的填充字符null（ASCII 0）。
注：联系上面两点，感觉文档讲的与实际不符，难道我们项目的administrator改变了该环境变量的默认值？3 有个PadString 函数可以用来用指定的字符来填充一个变长的字符串到指定的长度。
这个函数的参数不能使固定长度字符串，如果是固定长度的先转化为变长。
1.3Copy Stage作为占位符在job开发中，当你暂时不知道该使用哪个stage时，可以使用copy stage作为占位符，注意不要把Force 属性设为True，在不把Force设为True时，复制将在运行时进行优化。
使用Schema file来指定meta data1 可以通过列定义和schema file两种方式来指定meta data，值得注意的一点是Note that, if you usea schema file, you should ensure that runtime column propagation is turned on. Otherwise the column definitions specified in the stage editor will always override any schema file.即，如果想通过schema file来指定meta data，必须勾上runtime column propagation，否则总是使用列定义来作为meta data。
简介DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。
Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。
Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。
本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。
Server Job一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。
Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。
通过Server Job，可以实现以下功能。
1.定义数据如何抽取2.定义数据流程3.定义数据的集合4.定义数据的转换5.定义数据的约束条件6.定义数据的聚载7.定义数据的写入Parallel JobServer Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。
Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。
Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。
Sequence JobSequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。
数据源的连接DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用围非常大，可连接的数据源包括：•文本文件•XML 文件•企业应用程序，比如SAP 、PeopleSoft 、Siebel 、Oracle Application•几乎所有的数据库系统，比如DB2 、Oracle 、SQL Server 、Sybase ASE/IQ 、Teradata 、Informix 以及可通过ODBC 连接的数据库等•Web Services•SAS 、WebSphere MQServer JobServer Job 中的Stage 综述Stage 是构成Datastage Job 的基本元素，在Server Job 中，Stage 可分为以下五种：1.General2.Database3.File4.Processing5.Real Time本节中将介绍如何使用Datastage 开发一个Server Job。
简介DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。
Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。
Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。
本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。
Server Job一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。
Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。
通过Server Job，可以实现以下功能。
1.定义数据如何抽取2.定义数据流程3.定义数据的集合4.定义数据的转换5.定义数据的约束条件6.定义数据的聚载7.定义数据的写入Parallel JobServer Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。
Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。
Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。
Sequence JobSequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。
数据源的连接DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用范围非常大，可连接的数据源包括：•文本文件•XML 文件•企业应用程序，比如SAP 、PeopleSoft 、Siebel 、Oracle Application•几乎所有的数据库系统，比如DB2 、Oracle 、SQL Server 、Sybase ASE/IQ 、Teradata 、Informix 以及可通过ODBC 连接的数据库等•Web Services•SAS 、WebSphere MQServer JobServer Job 中的Stage 综述Stage 是构成Datastage Job 的基本元素，在Server Job 中，Stage 可分为以下五种：1.General2.Database3.File4.Processing5.Real Time本节中将介绍如何使用Datastage 开发一个Server Job。
1、【第一章】datastage简介与工作原理1、简介数据中心（数据仓库）中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是不同硬件平台上，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在不同的数据库中。
如何获取并向数据中心（数据仓库）加载这些数据量大、种类多的数据，已成为建立数据中心（数据仓库）所面临的一个关键问题。
针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，专业的数据抽取、转换和装载工具DataStage是最好的选择。
Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。
DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普通的文件系统等，以下列出它所能处理的主要数据源：大型主机系统数据库：IMS,DB2,ADABAS,VSAM 等开放系统的关系数据库：Informix,Oracle,Sybase,DB2,Microsoft SQL Server等ERP 系统：SAP/R3,PeopleSoft系统等，普通文件和复杂文件系统，FTP 文件系统，XML等IIS,Netscape,Apache等Web服务器系统Outlook等Email系统。
DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。
其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。
其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
