Fondamenti di Modellazione, Trasformazione e Servizio dei Dati

Le organizzazioni moderne si basano sui dati, ma i dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi immediata o il machine learning. Comprendere come strutturare, pulire e fornire questi dati è la chiave per sbloccarne il vero valore. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali dell'architettura dei dati, aiutandoti a passare dall'ingestione di dati grezzi alla fornitura di dati strutturati e ad alte prestazioni. Imparerai a progettare modelli di dati robusti e a scrivere trasformazioni efficienti che alimentano sia i dashboard di business intelligence che i flussi di lavoro predittivi di machine learning. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della modellazione dei dati, inclusi normalizzazione, star schemas, metodologie Inmon versus Kimball e design One Big Table (OBT). - Confrontare le strutture di dati ottimizzate per l'analisi aziendale tradizionale con quelle richieste per i dataset tabulari di machine learning. - Trasformare i dataset grezzi utilizzando dbt (data build tool) per costruire pipeline di dati affidabili, documentabili e testabili. - Applicare pratiche moderne di ingegneria dei dati, inclusi semantic layers e flussi di lavoro di trasformazione con controllo di versione. - Configurare i livelli di servizio dei dati per fornire dati puliti e strutturati in modo efficiente agli strumenti di analisi a valle e ai modelli ML. Il corso inizia con definizioni fondamentali e teoria architetturale prima di passare a scenari di trasformazione pratici. Leggerai pattern SQL e dbt passo dopo passo, esplorando come strutturare le tabelle per prestazioni di query ottimali e prontezza per il machine learning. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri dei dati, analisti dei dati e principianti dei database che desiderano costruire una solida base nella strutturazione dei dati. Non è richiesta alcuna programmazione avanzata o esperienza precedente nella modellazione dei dati. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di dati pulite, affidabili e ad alte prestazioni.