ELT in de praktijk

Voelt het uitvoeren van ETL-processen al vertrouwd? Mooi, dan is het tijd om ELT-pipelines te proberen. Net als eerder zijn de functies extract(), load() en transform() al voor je gedefinieerd; jij hoeft ze alleen maar uit te voeren. Succes!

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

ETL en ELT in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik de juiste ETL-functie om data te extraheren uit het bestand raw_data.csv.
Laad de DataFrame raw_data in de raw_data-tabel in een datawarehouse.
Roep de functie transform() aan om de data in de brontabel raw_data te transformeren.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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"
)

Code bewerken en uitvoeren