or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
เริ่มต้นทำความเข้าใจว่าข้อมูลถูกรวบรวม ประมวลผล และเคลื่อนย้ายผ่าน data pipeline อย่างไร พร้อมสำรวจคุณสมบัติของ data pipeline ที่ดี และเตรียมพร้อมออกแบบและสร้าง pipeline ของคุณเอง
เจาะลึกการใช้ pandas เพื่อ extract, transform และ load ข้อมูล ขณะที่สร้าง data pipeline แรกของคุณ เรียนรู้วิธีทำให้ logic ของ ETL นำกลับมาใช้ซ้ำได้ และนำ logging รวมถึงการจัดการข้อผิดพลาดมาใช้กับ pipeline
ยกระดับ workflow ด้วยเทคนิค data pipeline ขั้นสูง เช่น การทำงานกับข้อมูลที่ไม่ใช่ตาราง และการบันทึก DataFrame ลงฐานข้อมูล SQL ค้นพบเครื่องมือสำหรับการแปลงข้อมูลขั้นสูงด้วย pandas และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อน
ในบทสุดท้ายนี้ คุณจะสร้างกรอบการทำงานเพื่อตรวจสอบและทดสอบ data pipeline ก่อน deploy ขึ้น production หลังจากทดสอบ pipeline แล้ว จะได้สำรวจเทคนิคการรัน data pipeline แบบ end-to-end พร้อมเฝ้าดูประสิทธิภาพของ pipeline ได้อย่างต่อเนื่อง
แบบฝึกหัดปัจจุบัน