Corso
Introduzione al Data Engineering
IntermedioLivello di competenza
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Inizia con l'ingegneria dei dati
Ti interessa una carriera nel campo dell'ingegneria dei dati ma non sai da dove cominciare? O forse vuoi saperne di più su cosa fanno i data engineer prima di fare il prossimo passo? Questo corso di quattro ore è un'introduzione all'ingegneria dei dati e ai concetti, alle tecniche e agli strumenti fondamentali che devi conoscere per svolgere questo lavoro.Impara i concetti e le tecniche dell'ingegneria dei dati
Inizierai imparando le differenze tra un ingegnere dei dati e un data scientist (e come lavorano insieme) prima di scoprire di più sugli strumenti del mestiere, parlando in particolare di cloud computing e calcolo parallelo. Alla fine del secondo capitolo, capirai come usare SQL e NoSQL, come usare i DataFrame e perché il calcolo parallelo è così importante.Fai ETL con esercizi pratici
Il processo ETL è fondamentale nel flusso di lavoro di un ingegnere dei dati. Imparerai come estrarre, trasformare e caricare i dati per prepararli all'analisi e generare informazioni utili. Alla fine del corso, metterai in pratica tutto quello che hai imparato facendo e programmando un processo ETL da solo con dati reali.I nostri esercizi e test interattivi ti aiutano a ripassare e consolidare le nuove conoscenze, così potrai sentirti sicuro nel discuterne e metterle in pratica una volta ottenuto il tuo attestato di completamento.
Questo corso introduttivo fa parte di un percorso di data engineering che ti aiuta a capire meglio questo campo e ti dà una serie di passi chiari da seguire per diventare un ingegnere dei dati professionista.
Prerequisiti
Intermediate PythonIntermediate SQL1
Introduction to Data Engineering
In this first chapter, you will be exposed to the world of data engineering! Explore the differences between a data engineer and a data scientist, get an overview of the various tools data engineers use and expand your understanding of how cloud technology plays a role in data engineering.
2
Data engineering toolbox
Now that you know the primary differences between a data engineer and a data scientist, get ready to explore the data engineer's toolbox! Learn in detail about different types of databases data engineers use, how parallel computing is a cornerstone of the data engineer's toolkit, and how to schedule data processing jobs using scheduling frameworks.
3
Extract, Transform and Load (ETL)
Having been exposed to the toolbox of data engineers, it's now time to jump into the bread and butter of a data engineer's workflow! With ETL, you will learn how to extract raw data from various sources, transform this raw data into actionable insights, and load it into relevant databases ready for consumption!
4
Case Study: DataCamp
Cap off all that you've learned in the previous three chapters by completing a real-world data engineering use case from DataCamp! You will perform and schedule an ETL process that transforms raw course rating data, into actionable course recommendations for DataCamp students!
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