Corso
ETL and ELT in Python
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 01/2026
PythonData Engineering4 h14 video53 Esercizi4,450 XP37,326Attestato di conseguimento
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Prova per il BusinessDescrizione del corso
Potenziare l'analisi dei dati con le pipeline di dati
Le pipeline di dati sono alla base di ogni piattaforma dati solida. Costruire queste pipeline è una competenza fondamentale per i data engineer, che danno un valore incredibile alle aziende pronte a entrare in un futuro guidato dai dati. Questo corso introduttivo ti aiuterà a migliorare le tue abilità per creare pipeline di dati efficaci, performanti e affidabili.Creazione e manutenzione di soluzioni ETL
Durante questo corso, ti immergerai nel processo completo di creazione di una pipeline di dati. Svilupperai competenze nell'uso di librerie Python comepandas e json per estrarre dati da fonti strutturate e non strutturate prima che vengano trasformati e conservati per un uso a valle. Lungo il percorso, imparerai a usare strumenti e tecniche affidabili come diagrammi di architettura, test unitari e monitoraggio, che ti aiuteranno a distinguere le tue pipeline di dati da quelle degli altri. Man mano che vai avanti, metterai alla prova le tue nuove abilità con esercizi pratici.
Potenzia i flussi di lavoro dei dati
Dopo aver finito questo corso, sarai pronto a progettare, sviluppare e usare le pipeline di dati per potenziare il tuo flusso di lavoro con i dati nel tuo lavoro, nella tua nuova carriera o nei tuoi progetti personali.Prerequisiti
Data Warehousing ConceptsStreamlined Data Ingestion with pandas1
Introduzione alle pipeline di dati
Preparati a scoprire come i dati vengono raccolti, elaborati e trasferiti tramite le pipeline di dati. Esplorerai le qualità delle migliori pipeline e ti preparerai a progettarne e costruirne di tue.
2
Creare pipeline ETL
Scopri come usare pandas per estrarre, trasformare e caricare i dati mentre costruisci le tue prime pipeline. Impara a rendere riutilizzabile la logica ETL e ad applicare logging e gestione delle eccezioni alle tue pipeline.
3
Tecniche ETL avanzate
Dai una marcia in più al tuo flusso di lavoro con tecniche avanzate di data pipelining, come lavorare con dati non tabulari e salvare DataFrame in database SQL. Scopri gli strumenti per affrontare trasformazioni avanzate con pandas e le buone pratiche per lavorare con dati complessi.
4
Distribuire e mantenere una pipeline di dati
In questo capitolo finale, creerai framework per convalidare e testare le pipeline di dati prima di portarle in produzione. Dopo aver testato la tua pipeline, esplorerai tecniche per eseguirla end-to-end, garantendo al contempo visibilità sulle prestazioni della pipeline.
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