Ingegneria dei dati di base: costruzione di pipeline ELT automatizzate

I dati sono la linfa vitale del business moderno, ma i dati grezzi sono inutili senza un'infrastruttura adeguata per spostarli ed elaborarli in modo efficiente.Questo corso fornisce una base solida e pratica nell'ingegneria dei dati, consentendo di progettare, costruire e mantenere robuste pipeline di dati automatizzate necessarie per l'analisi e il reporting dei dati moderni. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali di Data Warehousing (DWH) e Data Lakes, inclusi i modelli architettonici comuni. * Configurare e containerizzare l'infrastruttura dati locale utilizzando Docker per ambienti di sviluppo riproducibili. * Applicare Python e PySpark per un'efficiente elaborazione batch e trasformazioni di dati su larga scala. * Progettare e orchestrare flussi di lavoro complessi utilizzando Apache Airflow per la pianificazione e il monitoraggio dei lavori ETL / ELT. * Implementare controlli di qualità dei dati e modelli di osservabilità dei dati di base all'interno delle pipeline. * Praticare la costruzione di flussi di lavoro ELT modulari e testati utilizzando moderni framework di trasformazione dei dati come DBT. Il corso inizia con i concetti di base del database e i principi di modellazione dei dati prima di passare alla costruzione pratica della pipeline utilizzando ambienti containerizzati. Questo corso è progettato per principianti assoluti interessati all'ingegneria dei dati, nonché per analisti o sviluppatori di dati che cercano di passare alla costruzione di un'infrastruttura di dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegnerismi dati.Inizia oggi stesso a costruire l'infrastruttu... [-]