Name: ETL и ELT в Python
Rating: 4.820633850303439 (2966 reviews)

Описание курса

Расширение возможностей аналитики с помощью конвейеров данных

Конвейеры данных лежат в основе каждой сильной платформы данных. Создание таких конвейеров — важнейший навык для инженеров данных, которые приносят огромную пользу бизнесу, готовому шагнуть в будущее, основанное на данных. Этот вводный курс поможет вам отточить навыки создания эффективных, производительных и надежных конвейеров данных.

Создание и поддержка ETL-решений

На протяжении всего этого курса вы погрузитесь в полный процесс создания конвейера данных. Вы освоите навыки работы с библиотеками Python, такими как pandas и json, чтобы извлекать данные из структурированных и неструктурированных источников до их преобразования и сохранения для последующего использования. Попутно вы освоите инструменты и техники для повышения уверенности, такие как архитектурные диаграммы, модульные тесты и мониторинг, которые помогут выделить ваши конвейеры данных среди остальных. По мере продвижения вы будете проверять свои новые навыки на практике с помощью практических упражнений.

Ускорьте рабочие процессы с данными

После завершения этого курса вы будете готовы проектировать, разрабатывать и использовать конвейеры данных, чтобы вывести ваш рабочий процесс с данными на новый уровень в работе, новой карьере или личном проекте.

Предварительные требования

Data Warehousing Concepts Streamlined Data Ingestion with pandas

Программа

План курса

Введение в конвейеры данных

Узнайте, как данные собираются, обрабатываются и перемещаются с помощью конвейеров данных. Вы изучите качества лучших конвейеров данных и подготовитесь к проектированию и созданию собственных.

Начать главу

Построение ETL-конвейеров

Погрузитесь в использование pandas для извлечения, преобразования и загрузки данных, создавая свои первые конвейеры данных. Узнайте, как сделать логику ETL переиспользуемой, и научитесь применять логирование и обработку исключений в своих конвейерах.

Начать главу

Продвинутые техники ETL

Усовершенствуйте свой рабочий процесс с помощью продвинутых техник построения конвейеров данных, таких как работа с нетабличными данными и сохранение DataFrame в базы данных SQL. Познакомьтесь с инструментами для выполнения сложных преобразований с помощью pandas и узнайте лучшие практики работы со сложными данными.

Начать главу

Развёртывание и поддержка конвейера данных

В этой заключительной главе вы создадите фреймворки для проверки и тестирования конвейеров данных перед их внедрением в эксплуатацию. После тестирования конвейера вы изучите техники его сквозного запуска, обеспечивая при этом прозрачность производительности конвейера.