L'ELT en action

Vous êtes à l'aise avec l'exécution de processus ETL? Il est temps d'essayer les pipelines ELT. Comme précédemment, les fonctions extract(), load() et transform() ont été définies pour vous; vous n'aurez qu'à les exécuter. Bonne chance!

Cette activité fait partie du cours

ETL et ELT en Python

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction ETL appropriée pour extraire les données du fichier raw_data.csv.
Chargez le DataFrame raw_data dans la table raw_data d'un entrepôt de données.
Appelez la fonction transform() pour transformer les données dans la table source raw_data.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Extract data from the raw_data.csv file
raw_data = ____(file_name="____.csv")

# Load the extracted_data to the raw_data table
load(data_frame=____, table_name="____")

# Transform data in the raw_data table
____(
  source_table="____", 
  target_table="cleaned_data"
)

Modifier et exécuter le code