In diesem Kurs modellieren und transformieren Sie Daten und stellen sie für Analyse- und Machine-Learning-Anwendungen bereit. Sie lernen verschiedene Datenmodellierungstechniken für Batch-Analysen kennen, darunter Normalisierung, Sternschema, Data Vault und eine große Tabelle, und Sie werden dbt verwenden, um einen Datensatz auf der Grundlage eines Sternschemas und einer großen Tabelle zu transformieren. Sie werden auch die Datenmodellierungsansätze von Inmon und Kimball für Data Warehouses vergleichen. Sie modellieren und transformieren einen Tabellendatensatz für maschinelles Lernen. Sie werden auch unstrukturierte Bild- und Textdaten modellieren und umwandeln. Sie werden verteilte Verarbeitungsframeworks wie Hadoop MapReduce und Spark erkunden und Stream Processing durchführen. Sie lernen verschiedene Möglichkeiten kennen, Daten für Analysen und maschinelles Lernen bereitzustellen, einschließlich der Verwendung von Ansichten und materialisierten Ansichten, und Sie werden beschreiben, wie eine semantische Schicht, die auf Ihrem Datenmodell aufbaut, das Unternehmen unterstützen kann. In der letzten Woche dieses Kurses führen Sie ein Abschlussprojekt durch, in dem Sie eine End-to-End-Datenpipeline erstellen, die alle Phasen des Data-Engineering-Lebenszyklus umfasst, um Daten bereitzustellen, die einen geschäftlichen Nutzen bieten.
Datenmodellierung, -umwandlung und -bereitstellung
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Joe Reis
TOP-LEHRKRAFT
5.130 bereits angemeldet
(66Â Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Modellierung und Umwandlung von Daten auf der Grundlage der Anforderungen von Interessengruppen, um einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen
Wählen Sie die geeigneten Datenverarbeitungswerkzeuge für Ihr Architekturdesign
Verarbeitung von Daten fĂĽr Batch-Analysen und Datenpipelines fĂĽr maschinelles Lernen unter Verwendung verteilter und nicht verteilter Verarbeitungsframeworks
Wichtige Details
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5 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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GeprĂĽft am 14. Feb. 2025
I like this course since it wrap up everything we learn through these months in the final project.
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