Grundlagen von ETL- und ELT-Datenpipelines

Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in die Grundprinzipien von ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extraction, Loads, Transformation) und zeigt Ihnen, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Repository für die Analyse verschieben können. Sie lernen den gesamten Lebenszyklus der Datenintegration kennen, von der Extraktion von Daten aus verschiedenen Systemen bis hin zum Laden in ein Data Warehouse, bereit für die Analyse.Sie erhalten das Grundwissen, um Ihre eigenen einfachen Datenpipelines zu entwerfen und zu implementieren, sodass Sie in jeder datengesteuerten Rolle effektiver werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen ETL und ELT und wann Sie jeden Ansatz verwenden sollten. - Lernen Sie die drei Kernphasen kennen: Extrahieren aus APIs und Datenbanken, Transformieren von Daten für Qualität und Konsistenz und Laden in ein Data Warehouse. - Üben Sie das Entwerfen eines grundlegenden Datenpipeline-Schema für ein gängiges Geschäftsszenario. - Erkunden Sie die Konzepte hinter modernen Werkzeugen für Orchestrierung (wie Apache Airflow) und Transformation (wie dbt). - Wenden Sie grundlegende Datenqualitätsprüfungen an, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind. - Erstellen Sie eine vollständige, einfache Datenpipeline von der Quelle zum Ziel durch schriftliche Übungen. - Erfassen Sie die Grundlagen der Arbeit mit Cloud-Datenplattformen und -Warehouses. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Architekturkonzepten der Datenintegration, anschließend werden Sie durch geführte Erläuterungen jeder Pipeline-Phase führen und das Gelernte anwenden, um einen funktionalen Workflow zu erstellen. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger gedacht. Er ist ideal für angehende Dateningenieure, Datenanalysten, die den Datenfluss verstehen möchten, und alle, die neu im Bereich der Datenintegration sind. Beginnen Sie Ihre Reise ins Data Engineering und lernen Sie noch heute, den Datenfluss zu verwalten.