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  3. ETL et ELT en Python
  • 1

    Introduction aux pipelines de données

    Free

    Préparez-vous à découvrir comment les données sont collectées, traitées et déplacées à l'aide de pipelines de données. Vous explorerez les qualités des meilleurs pipelines de données et vous vous préparerez à concevoir et à construire le vôtre.

  • 2

    Construire ETL Pipelines

    Plongez dans l'exploitation de pandas pour extraire, transformer et charger des données et créez vos premiers pipelines de données. Apprenez à rendre votre logique ETL réutilisable et à appliquer la journalisation et la gestion des exceptions à vos pipelines.

  • 3

    Techniques avancées ETL

    Optimisez votre flux de travail grâce à des techniques avancées d'acheminement des données, telles que l'utilisation de données non tabulaires et la persistance des DataFrames dans les bases de données SQL. Découvrez les outils permettant de réaliser des transformations avancées avec pandas, et découvrez les meilleures pratiques pour travailler avec des données complexes.

  • 4

    Déploiement et maintenance d'un pipeline de données

    Dans ce dernier chapitre, vous créerez des cadres pour valider et tester les pipelines de données avant de les envoyer en production. Après avoir testé votre pipeline, vous explorerez les techniques permettant d'exécuter votre pipeline de données de bout en bout, tout en offrant une visibilité sur les performances du pipeline.

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