Dans ce cours, vous découvrirez les ingrédients bruts et les processus utilisés pour stocker physiquement les données sur disque et en mémoire. Vous explorerez différents systèmes de stockage, y compris le stockage d'objets, de blocs et de fichiers, ainsi que les bases de données, qui sont construits au-dessus de ces ingrédients bruts. Vous aurez également l'occasion d'utiliser le langage Langage de requête pour interroger une base de données graphique Neo4j, et d'effectuer une recherche de similarité vectorielle, une fonctionnalité clé derrière l'IA générative et les modèles génératifs (LLM). Vous explorerez l'évolution des abstractions de stockage de données, des entrepôts de données aux lacs de données, en passant par les data lakehouses, tout en comparant les avantages et les inconvénients de chaque paradigme architectural. Grâce à la pratique, vous concevrez un lac de données simple à l'aide d'Amazon Glue, et construirez un lac de données à l'aide d'AWS LakeFormation et d'Apache Iceberg. Dans la dernière semaine de ce cours, vous verrez comment les requêtes fonctionnent en coulisses, vous vous entraînerez à écrire des requêtes SQL plus avancées, vous comparerez les performances des requêtes dans le stockage orienté ligne par rapport au stockage orienté colonne, et vous exécuterez des requêtes en streaming à l'aide d'Apache Flink.
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Stockage des données et requêtes
Ce cours fait partie de DeepLearning.IA Ingénierie de données Certificat Professionnel

Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
7 363 déjà inscrits
(78 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Concevoir des architectures de stockage pour différents cas d'utilisation et sélectionner les technologies appropriées pour mettre en œuvre ces architectures
Pratiquer des schémas d'interrogation courants et identifier les moyens d'améliorer les performances des requêtes et d'accroître la valeur de vos systèmes de données
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Amazon S3
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Systèmes de base de données
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
- Catégorie : Systèmes de fichiers
- Catégorie : Architecture des données
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Stockage des données
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Stockage dans le Cloud
- Catégorie : Bases de données
- Catégorie : Apache Kafka
- Catégorie : Lacs de données
- Catégorie : Langage de requête
- Catégorie : SQL
Détails à connaître

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- 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
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Il y a 3 modules dans ce cours
Inclus
16 vidéos12 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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Inclus
15 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
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Avis des étudiants
78 avis
- 5 stars
82,27 %
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2,53 %
- 2 stars
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- 1 star
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Affichage de 3 sur 78
Révisé le 24 avr. 2025
This is a really excellent course covering a number of topics that anyone going into data engineering should be familiar with.
Révisé le 24 mai 2025
Excellent course, Iceberg is still a new thing but the way the tutor take us from the need of data lake to data lake house and then iceberg it's great.
Révisé le 18 nov. 2024
Insightful overview of a simple yet complicated concept such as storage and queries.
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