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CloverETL : Concevoir, analyser et optimiser les flux de travail

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Ce que vous apprendrez

  • Identifier les concepts ETL, analyser les structures des données et appliquer les outils CloverETL.

  • Concevoir des flux de travail, traiter des JSON/XML et valider des schémas avec des métadonnées.

  • Construire des pipelines de détection de la fraude et évaluer l'intégration dans des scénarios réels.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Gestion du flux de travail
  • Catégorie : Validation des données
  • Catégorie : Transformation des données
  • Catégorie : Langages extensibles et XML
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Intégration des données
  • Catégorie : Extraire, transformer, charger
  • Catégorie : Cartographie des données
  • Catégorie : Gestion des métadonnées
  • Catégorie : Conception
  • Catégorie : Structures de données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Langage de balisage extensible (XML)
  • Catégorie : JSON

Détails à connaître

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Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "ETL et entrepôts de données : SSIS, CloverETL et Azure"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Ce module présente aux apprenants les principes fondamentaux de CORE, en se concentrant sur les concepts ETL (Extraction, Transformation, Chargement), les structures de flux de travail et les outils de conception qui permettent une intégration transparente des données. Les apprenants découvriront comment construire des pipelines ETL efficaces, créer des métadonnées structurées et effectuer des conversions de fichiers de base, ce qui leur permettra d'acquérir les compétences pratiques nécessaires pour gérer diverses sources de données et rationaliser le traitement des données.

Inclus

10 vidéos4 devoirs

Ce module se penche sur les techniques avancées de traitement des données à l'aide de CloverETL, en se concentrant sur le traitement des formats JSON et XML complexes et sur la maîtrise du Mapping des données entre les sources et les cibles. Les apprenants découvriront comment analyser et transformer des données JSON imbriquées, résoudre les incohérences de champs grâce à un Mapping (R) efficace, et mettre en œuvre des workflows d'extraction, de validation et d'écriture XML. À la fin du module, les apprenants seront équipés pour traiter des structures de données hiérarchiques, assurer la conformité des schémas et fournir des sorties structurées pour une intégration transparente des données.

Inclus

9 vidéos3 devoirs

Ce module présente l'étude de cas Credit Card Fraud Detection (CCFD) dans CloverETL, en se concentrant sur les concepts fondamentaux et la conception du flux de travail. Les apprenants exploreront les diagrammes de flux, l'édition de métadonnées et la construction d'ensembles de données, en acquérant une compréhension claire de la façon de normaliser et d'intégrer de multiples sources de données pour la détection de la fraude.

Inclus

7 vidéos4 devoirs

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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