作成した DAG を有効にして、毎日決まったスケジュールで実行できるようにしましょう。
右側に Airflow のインターフェースが表示されています。作成した DAG の名前は recommendations です。
recommendations
DAG を有効にする方法を見つけられますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この第1章では、データエンジニアリングの世界を体験します。データエンジニアとデータサイエンティストの違いを学び、データエンジニアが使う各種ツールの概要をつかみ、クラウド技術がデータエンジニアリングでどのような役割を果たすかを理解します。
データエンジニアとデータサイエンティストの主な違いが分かったところで、次はデータエンジニアのツールボックスを詳しく見ていきます。データエンジニアが使うさまざまな種類のデータベース、並列計算がツールキットの中核である理由、そしてスケジューリングフレームワークでデータ処理ジョブをどのように予約実行するかを学びます。
データエンジニアのツールボックスを学んだら、次はいよいよワークフローの中心であるETLに取り組みます。ETLでは、さまざまなソースから生データを抽出し、それを有用なインサイトへと変換し、活用可能な形で適切なデータベースにロードする方法を学びます。
前の3章で学んだ内容の総仕上げとして、DataCampの実データを用いたデータエンジニアリングのユースケースに取り組みます。コース評価の生データを変換し、DataCampの受講生に向けた実用的なコースレコメンデーションを生成するETLプロセスを実行し、スケジュール設定します。
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