Cette courte formation vous aide à construire et à valider des pipelines de données prêts pour le ML en toute confiance. Vous commencerez par apprendre à concevoir des flux de travail ETL qui ingèrent, nettoient et partitionnent de grands ensembles de données à l'aide d'outils comme Airflow et Spark. Vous verrez comment des équipes réelles gèrent les journaux de flux de clics, traitent les données nulles et préparent des données d'entraînement partitionnées à l'échelle. Ensuite, vous évaluerez la qualité des données, la gouvernance et le lignage afin que vos pipelines restent fiables et reproductibles. Vous travaillerez avec des techniques pratiques telles que les contrôles de dérive des schémas, les suites d'attentes et les enregistrements de lignage prêts pour l'audit. Grâce à de courtes vidéos, des lectures appliquées, des exercices pratiques et une évaluation finale notée, vous repartirez en sachant comment concevoir des pipelines fiables et les valider pour une utilisation en production.