Metti in pratica le competenze di Data Engineering con nuovi progetti pratici

Il moderno stack tecnologico per il data engineering continua a crescere insieme alla dimensione e alla complessità dei dataset aziendali.

Con l’avvento dei big data, le aziende cercano professionisti che non solo sappiano raccogliere ed elaborare i dati, ma anche archiviarli e gestirli in modo efficiente nei data warehouse cloud. In particolare, Google BigQuery, Snowflake e Amazon Redshift.

Anche se conoscere Python e SQL è essenziale, un data engineer dovrebbe avere anche esperienza pratica con le particolarità dei data warehouse cloud, come dialetti SQL, tipi di dato, opzioni di scalabilità e altro ancora.

Oltre al percorso professionale Data Engineer with Python, che già offre un percorso completo per acquisire le competenze fondamentali di data engineering, siamo felici di annunciare il nuovo progetto Exploring London’s Travel Network disponibile per esercitarti con Snowflake, Google BigQuery e Amazon Redshift.

Dentro il progetto Exploring London’s Travel Network

Ogni giorno si effettuano oltre 1,5 milioni di viaggi sulla vasta rete di Transport for London (TFL).

Con un volume così elevato di pendolari, turisti e residenti in movimento ogni giorno, come si spostano per lo più i londinesi?

In questo progetto introduttivo Exploring London’s Travel Network, scriverai query SQL per trovare i mezzi di trasporto più popolari, esaminare le ore di punta e identificare i rari periodi in cui la metropolitana (nota come "tube" per i locali) era meno affollata. Inoltre, potrai interagire direttamente con i moderni data warehouse cloud: scegli tra Snowflake, BigQuery o Redshift, oppure completa tutte e tre le varianti del progetto.

Se hai già completato altri progetti DataCamp, dovresti conoscere DataLab, il moderno notebook di data science nel cloud di DataCamp.

DataLab offre integrazioni senza soluzione di continuità con i database SQL e i data warehouse cloud più popolari e ti fa risparmiare ore in configurazioni e setup. Inoltre, puoi accelerare l’apprendimento con il DataLab AI Assistant, che può suggerire buone pratiche per scrivere codice SQL e aiutarti a correggere gli errori.

Se vuoi esplorare il lavoro con i data warehouse cloud oltre l’ambito del progetto, vai su DataLab ed esercitati con integrazioni di dati di esempio preconfigurate.