À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure d'identifier les concepts ETL de base, d'analyser les structures de données, d'appliquer les outils CORE, de construire des définitions de métadonnées, de traiter les formats JSON et XML, de concevoir des flux de travail optimisés et d'évaluer des études de cas réels de détection des fraudes. Grâce à un mélange de formation de base et de projets avancés, les participants acquerront une expertise pratique dans la construction de pipelines de données fiables et la résolution de défis d'intégration complexes. Les apprenants bénéficieront d'un parcours étape par étape qui commence par les bases de la conception de flux de travail, les conversions de fichiers et la création de métadonnées, puis progresse vers des sujets avancés tels que la validation des schémas, le Mapping (Rapping) XML et l'analyse de la détection des fraudes. Grâce à des leçons pratiques basées sur des exemples, le cours garantit que les apprenants ne comprennent pas seulement les processus ETL sur le plan conceptuel, mais qu'ils peuvent les mettre en œuvre en toute confiance dans des scénarios d'entreprise réels. Ce qui rend ce programme unique, c'est l'intégration de la profondeur conceptuelle avec des applications basées sur des bases, en particulier le projet de détection de la fraude par carte de crédit. Cette approche fait le lien entre la théorie et l'exécution, aidant les apprenants à renforcer leurs compétences techniques et analytiques tout en devenant prêts à relever les défis modernes de l'intégration des données et de la détection des fraudes.