Ce cours vous aide à construire une base solide en ingénierie analytique et vous donne les compétences pratiques nécessaires pour travailler avec des systèmes de données modernes. Vous commencerez par apprendre les composants de base de la pile de données moderne et les responsabilités des ingénieurs analytiques. De là, vous passerez au SQL analytique, aux concepts de modélisation dimensionnelle et à la structure des pipelines ELT. Le cours se termine par un développement pratique dans dbt Core, où vous créerez, testerez et documenterez des modèles de données de haute qualité. Avec une approche pratique et appliquée, le cours couvre des sujets essentiels tels que l'écriture de requêtes SQL efficaces, l'organisation de couches brutes, de staging et de mart, la conception de tables de faits et de dimensions, et la construction de transformations automatisées à l'aide de dbt. Vous apprendrez à structurer les modèles de données, à mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, à gérer le lignage et à prendre en charge des analyses évolutives dans des environnements de données modernes.

Introduction à l'ingénierie analytique
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Introduction à l'ingénierie analytique
Ce cours fait partie de Spécialisation "Ingénierie analytique avec dbt"

Instructeur : Edureka
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Rédiger des requêtes analytiques SQL pour préparer, explorer et analyser efficacement les données.
Analyse des faits, des dimensions et des schémas en étoile pour structurer les données en vue d'une analyse précise et efficace.
Construire des couches organisées de données brutes, de staging et de mart pour prendre en charge des transformations de données fiables et évolutives.
Créer, tester et documenter des modèles dbt pour automatiser les transformations et assurer la qualité et la transparence des données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Schéma en étoile
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Extraire, transformer, charger
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Data Mart
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Modélisation des données
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