Ingénieur professionnel en données en Python

Découvrez les composants clés de l'architecture de données moderne, de l'ingestion et du service à la gouvernance et à l'orchestration.

Apprenez les fondamentaux des machines virtuelles, des conteneurs, de Docker et de Kubernetes. Comprenez les différences pour vous lancer.

Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.

Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !

Dans cette introduction DevOps, vous maîtriserez les bases et découvrirez les concepts, outils et techniques pour améliorer la productivité.

Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous d'un code sans erreur avec pytest et unittest.

Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.

Découvrez Docker et son importance dans la boîte à outils du professionnel des données. Découvrez les conteneurs Docker, les images et bien plus encore.

Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.

This chapter introduces the exciting world of Big Data, as well as the various concepts and different frameworks for processing Big Data. You will understand why Apache Spark is considered the best framework for BigData.

The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is the fundamental and backbone data type of this engine. This chapter introduces RDDs and shows how RDDs can be created and executed using RDD Transformations and Actions.

In this chapter, you'll learn about Spark SQL which is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as a distributed SQL query engine. This chapter shows how Spark SQL allows you to use DataFrames in Python.

Step into a data engineer's shoes and master data cleaning with PySpark on an e-commerce orders dataset!

In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.

In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.

Différenciez le traitement par lots et le streaming, la mise à l'échelle des systèmes de streaming et les applications concrètes.

Apache Kafka : des concepts clés à l'architecture avancée, créez, gérez et dépannez Kafka pour relever les défis réels du streaming de data.

Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux de Kubernetes et à déployer et orchestrer des conteneurs à l'aide de Manifests et d'instructions kubectl.

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