Tutoriels d'ingénierie des données - Lisez, apprenez et développez vos compétences

Apprenez à utiliser Python est utilisé pour Redis dans ce guide destiné aux débutants.

Apprenez à utiliser .gitignore pour garder votre dépôt Git propre. Ce tutoriel couvre les bases, les cas d'utilisation courants et des exemples pratiques pour vous aider à démarrer !

Comprenez les bases de Databricks Unity Catalog dans ce guide d'introduction et d'installation.

Apprenez à créer différents types de tableaux dans Snowflake, notamment des tableaux permanents, temporaires, externes et dynamiques. Inclut des exemples pas à pas et les meilleures pratiques.

Apprenez à conteneuriser des applications d'apprentissage automatique avec Docker et Kubernetes. Un guide pour débutants sur la construction, le déploiement et la mise à l'échelle de modèles ML conteneurisés en production.

Découvrez comment WHERE filtre les données au niveau des lignes dans les requêtes SQL, tandis que HAVING filtre les données groupées après agrégation, et maîtrisez leurs utilisations distinctes dans les requêtes SQL.

Apprenez à gérer les fichiers dotfiles pour obtenir une configuration cohérente entre les systèmes et pour améliorer le flux de travail. Assurer la compatibilité avec les systèmes basés sur Unix.

Apprenez à installer Jenkins sur Windows, à configurer et à exécuter des agents et des pipelines Jenkins, et à construire des projets MLOps avec des pipelines Jenkins, de l'entraînement au service de modèles.

Apprenez à joindre efficacement trois tableaux en SQL. Découvrez des méthodes et des exemples pratiques pour améliorer vos compétences en matière de manipulation de données. Maîtrisez facilement les jointures SQL.

Ce tutoriel vous guide à travers Microsoft Fabric, vous montrant comment configurer, connecter des données, construire des pipelines et collaborer, le tout dans un seul guide pratique !

Apprenez à utiliser une API Python pour connecter des systèmes et donner à vos projets des données en temps réel. Découvrez comment récupérer, envoyer et traiter des données, et comment rendre vos applications dynamiques et réactives.

Python dlt est un excellent choix pour les ingénieurs de données qui veulent déplacer des données rapidement et en toute confiance. Il s'intègre à presque toutes les sources et destinations et vous permet d'écrire rapidement vos pipelines ELT/ETL. Ce tutoriel vous montre comment contrôler chaque étape du pipeline et travailler avec des fichiers locaux, le cloud, des bases de données et des API REST.