Modélisation, Transformation et Service des Données : Les Fondations

Les organisations modernes fonctionnent grâce aux données, mais les données brutes sont rarement prêtes pour une analyse immédiate ou le machine learning. Comprendre comment structurer, nettoyer et fournir ces données est la clé pour en libérer la véritable valeur. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux de l'architecture des données, vous aidant à passer de l'ingestion de données brutes à un service de données structuré et performant. Vous apprendrez à concevoir des modèles de données robustes et à écrire des transformations efficaces qui alimentent à la fois les tableaux de bord de business intelligence et les flux de travail prédictifs de machine learning. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la modélisation des données, y compris la normalisation, les schémas en étoile, les méthodologies Inmon vs Kimball et les conceptions One Big Table (OBT). - Comparer les structures de données optimisées pour l'analytique d'entreprise traditionnelle par rapport à celles requises pour les jeux de données de machine learning tabulaires. - Transformer des jeux de données bruts en utilisant dbt (data build tool) pour construire des pipelines de données fiables, documentables et testables. - Appliquer des pratiques modernes d'ingénierie des données, y compris les couches sémantiques et les flux de travail de transformation versionnés. - Configurer des couches de service de données pour fournir efficacement des données propres et structurées aux outils d'analytique en aval et aux modèles ML. Le cours commence par des définitions clés et la théorie architecturale avant de passer à des scénarios de transformation pratiques. Vous lirez des modèles SQL et dbt étape par étape, explorant comment structurer les tables pour des performances de requête optimales et la préparation au machine learning. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes de données et débutants en bases de données qui souhaitent construire une base solide en structuration des données. Aucune expérience avancée en programmation ou en modélisation de données n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire des pipelines de données propres, fiables et performants.