Dans ce cours, vous modéliserez, transformerez et servirez les données pour les cours d'utilisation analytique et d'apprentissage automatique. Vous explorerez diverses techniques de modélisation des données pour l'analyse par lots, y compris la normalisation, le schéma en étoile, le coffre-fort de données et une grande table, et vous utiliserez dbt pour transformer un ensemble de données basé sur un schéma en étoile et une grande table. Vous comparerez également les approches de modélisation des données Inmon et Kimball pour les entrepôts de données. Vous modéliserez et transformerez un ensemble de données tabulaires à des fins d'apprentissage automatique. Vous modéliserez et transformerez également des données textuelles et des images non structurées. Vous explorerez les cadres de traitement distribué tels que Hadoop MapReduce et Spark, et effectuerez du traitement de flux. Vous identifierez différentes façons de servir les données pour l'analytique et l'apprentissage automatique, notamment en utilisant des vues et des vues matérialisées, et vous décrirez comment une couche sémantique construite au-dessus de votre modèle de données peut soutenir l'entreprise. Au cours de la dernière semaine de ce cours, vous réaliserez un projet capstone dans lequel vous construirez un pipeline de données de bout en bout qui englobe toutes les étapes du cycle de vie de l'ingénierie des données pour servir des données qui fournissent une valeur commerciale.
Modélisation des données, Transformation de données et Serving
Ce cours fait partie de DeepLearning.IA Ingénierie de données Certificat Professionnel
Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
5 146 déjà inscrits
(67 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Modélisation des données et transformation de celles-ci en fonction des besoins des parties prenantes afin d'apporter une valeur ajoutée à l'entreprise
Choisir les outils de traitement des données appropriés à la conception de votre architecture
Traiter les données pour l'analytique par lots et les pipelines de données d'apprentissage automatique à l'aide de cadres de traitement distribués et non distribués
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Données en temps réel
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Accès aux données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Data Mart
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Intégration de données
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Schéma en étoile
- Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Détails à connaître
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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Cloud Computing
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Instructeur
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University of Maryland, College Park
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Avis des étudiants
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Révisé le 14 févr. 2025
I like this course since it wrap up everything we learn through these months in the final project.
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