Ce cours est conçu pour vous fournir une compréhension fondamentale du fonctionnement des écosystèmes de données modernes. Des pipelines de données aux processus ETL, en passant par le traitement des Big data à l'aide d'Apache Spark, vous explorerez les outils, les techniques et les technologies essentiels qui favorisent la prise de décision dans le monde actuel axé sur les données. Que vous soyez un ingénieur de données en herbe ou une personne intéressée par la mécanique du traitement des données, ce cours jettera les bases de votre voyage dans le domaine passionnant de l'ingénierie des données. Ce cours est idéal pour les ingénieurs de données en herbe, les développeurs de logiciels, les administrateurs de bases de données et les professionnels de l'informatique qui cherchent à élargir leurs compétences en matière de manipulation et de traitement des données. En outre, les analystes et les professionnels des affaires intéressés par les technologies de données trouveront le cours bénéfique pour améliorer leur compréhension des processus fondamentaux derrière les écosystèmes de données et le Big data. Les participants doivent avoir un intérêt général pour les données et une compréhension de base des concepts de programmation. Une familiarité avec les systèmes de base de données sera utile, mais une expérience préalable avec Spark n'est pas nécessaire. Un intérêt pour le Big data et l'analytique des données enrichira votre expérience d'apprentissage tout au long du cours. À la fin de ce cours, les participants seront en mesure d'identifier les composants et l'importance des écosystèmes de données, de comprendre la structure et la fonction des pipelines de données et de reconnaître les étapes critiques impliquées dans les flux de travail ETL. En outre, vous acquerrez des connaissances introductives sur le traitement des Big data avec Apache Spark et ses applications dans le traitement des données à grande échelle.

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Ingénieur de l'Écosystème des données : Pipelines, ETL, Spark
Ce cours fait partie de Spécialisation Construire des pipelines de données plus intelligents : SQL, Spark, Kafka & GenAI


Instructeurs : Soheil Haddadi
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier et décrire les composantes et l'importance des écosystèmes de données.
Comprendre la structure et la fonction de base des pipelines de données.
Reconnaître les étapes des flux de travail ETL et leur rôle dans le traitement des données.
Acquérir une connaissance introductive du big data et de l'application d'Apache Spark.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Intégration de données
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
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Ce cours est un cours d'introduction visant à démêler les complexités des écosystèmes de données. Il est adapté aux individus au début de leur parcours d'ingénierie des données, mettant l'accent sur la construction, la gestion et l'optimisation des pipelines de données, les éléments essentiels des flux de travail ETL (Extraction, Transformation, Chargement), et une introduction au traitement des big data avec Apache Spark.
Inclus
12 vidéos4 lectures3 devoirs
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