Vous mettrez en œuvre des tests automatisés de qualité des données à l'aide d'une configuration YAML et d'outils conformes aux normes du secteur, afin de créer des systèmes de validation prêts pour la production, dotés de contrôles de qualité et de fonctionnalités de surveillance.

Vous apprendrez une méthodologie systématique d'analyse des causes profondes des anomalies dans les pipelines de données, grâce à l'analyse des tableaux de bord de surveillance et à des techniques d'investigation méthodiques.

Vous mettrez en œuvre des stratégies efficaces pour garantir l'intégrité des canalisations grâce à des interventions ciblées, des techniques de validation et des procédures de remise en état systématiques.

Vous apprendrez des approches systématiques de débogage à l'aide de points d'arrêt conditionnels, de l'inspection de la mémoire et de techniques d'analyse méthodiques, afin de passer d'un débogage par essais et erreurs à une résolution efficace des problèmes dans les pipelines de données Python.

Vous développerez des approches systématiques pour interpréter des traces de pile complexes, établir des corrélations entre les modèles de journaux et reconstituer des scénarios de défaillance dans des environnements Python multithread, afin d'identifier les problèmes de concurrence tels que les blocages (deadlocks) et les conditions de course (race conditions).

Vous mettrez en place un système complet de surveillance de la qualité des données en développant des tests automatisés, en analysant les anomalies dans les données et en résolvant les problèmes complexes liés aux pipelines. Ce projet intègre des cadres de référence en matière de qualité des données, des techniques d'analyse des causes profondes et des compétences avancées en débogage au sein d'une solution unique prête à être déployée en production.

Vous découvrirez comment les outils d'IA générative améliorent les workflows d'ingénierie des données dans les domaines du DevOps, de l'optimisation des performances et de l'assurance qualité. Vous découvrirez des applications concrètes de l'assistance par l'IA dans le contrôle de version, la conteneurisation, l'automatisation CI/CD, l'optimisation des requêtes et le débogage.