Veri Modelleme, Dönüşüm ve Hizmet Temelleri

Çağdaş kuruluşlar verilerle çalışır, ancak ham veri nadiren anında analiz veya makine öğrenimine hazırdır.Bu verilerin nasıl yapılacağını, temizleneceğini ve teslim edileceğini anlamak, gerçek değerinin kilidini açmanın anahtarı. Bu metin tabanlı kurs, veri mimarisinin temel ilkeleri boyunca size rehberlik ederek, ham veri tüketiminden yapısal, yüksek performanslı veri sunumuna geçiş yapmanıza yardımcı olur. Güçlü veri modelleri tasarlamayı ve hem iş zekası tablolarını hem de öngörülebilir makine öğrenimi çalışma akışlarını güçlendiren verimli dönüşümleri yazmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Normalizasyon, yıldız şemaları, Inmon karşı Kimball metodolojileri ve One Big Table (OBT) tasarımları da dahil olmak üzere temel veri modelleme kavramlarını anlamak. - Geleneksel iş analizi için optimize edilmiş veri yapılarını tablosal makine öğrenimi veri kümeleri için gerekli olanlarla karşılaştırın. - Güvenilir, belgelenebilir ve test edilebilir veri boru hatları oluşturmak için dbt (veri oluşturma aracı) kullanarak ham veri kümelerini dönüştürün. - Anlam katmanları ve sürüm kontrollü dönüşüm çalışma akışları da dahil olmak üzere modern veri mühendisliği uygulamalarını uygulayın. - Aşağı akış analiz araçları ve ML modellerine temiz, yapısal verileri verimli bir şekilde teslim etmek için veri servis katmanlarını ayarlayın. Kurs, pratik dönüşüm senaryolarına geçmeden önce temel tanımlamalar ve mimari teori ile başlar. SQL ve dbt paternlerini adım adım okuyarak, en iyi sorgu performansı ve makine öğrenme hazırlığı için tabloları nasıl yapacağınızı keşfedeceksiniz. Bu kurs, veri yapılandırmada sağlam bir temel oluşturmak isteyen umut vadeden veri mühendisi, veri analisti ve veritabanı yeni başlayanları için tasarlanmıştır. Gelişmiş programlama veya önceden veri modelleme deneyimi gerekmez. Temiz, güvenilir ve yüksek performanslı veri boru hatları inşa etmeye bugün başlayın.