آموزش مبانی علوم داده: مهندسی داده

Data Science Foundations: Data Engineering

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: با تسلط بر مهارت های اصلی مورد نیاز برای به کار انداختن داده ها برای تجارت خود ، با اطمینان به داده های بزرگ نزدیک شوید. این دوره اصول مهندسی داده ، طراحی سیستم ، تجزیه و تحلیل و هوش تجاری را پوشش می دهد. بن سالینز ، متخصص علوم داده ، نحوه جمع آوری و سازماندهی داده های شما را توضیح می دهد تا بتوانید نتایجی را که سازمان شما می تواند استفاده کند ، ارائه دهید. بن با بررسی اکوسیستم مدرن داده و چگونگی ارتباط آن با اجرای یک مرکز داده هوشمند و کارآمد شروع می کند. سپس ، او به شما نشان می دهد که چگونه وظایف اصلی مربوط به مدیریت ، بارگیری ، استخراج و تبدیل داده ها را انجام دهید. او همچنین شما را از طریق مرحله بندی ، پروفایل ، پاک سازی و مهاجرت به داده ها هدایت می کند. در طول راه ، او توصیه های عملیاتی را ارائه می دهد که برای متخصصان داده در سراسر سازمان - تحلیلگران ، مهندسان ، دانشمندان ، مدل سازها و موارد دیگر - قابل استفاده است.
موضوعات شامل:
  • کار با سیستم ها و طرح ها
  • مدیریت خط لوله داده خوب
  • تنظیم محیط
  • بارگیری و نمایه سازی داده ها
  • تست کیفیت
  • افزودن انواع داده
  • مدیریت مقادیر از دست رفته و اعضای استنباط شده
  • انجام جستجوی اصلی داده ها
  • بارگیری طرح ها و جداول
  • ایجاد دیدگاه

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • خوش آمدی Welcome

  • آنچه باید قبل از تماشای این دوره بدانید What you should know before watching this course

  • با استفاده از پرونده های تمرینی Using the exercise files

1. بررسی اجمالی اکوسیستم 1. Ecosystem Overview

  • بررسی اجمالی سیستم علوم داده Data science system overview

  • بررسی اجمالی طرحواره ستاره Star schema design overview

  • مهندسی داده کجا مناسب است؟ Where does data engineering fit?

  • مؤلفه های یک خط لوله داده خوب Components of a good data pipeline

  • تنظیم محیط Environment setup

2. مرحله بندی داده ها 2. Staging Data

  • بارگیری و نمایه داده ها Loading and profiling data

  • تست کیفیت داده ها Data quality testing

3. پاک کردن داده ها 3. Cleansing Data

  • افزودن انواع داده Adding data types

  • رسیدگی به مقادیر گمشده Handling missing values

  • تأیید آدرس ها Verifying addresses

4- سازگاری با داده ها 4. Conforming Data

  • انجام جستجوی داده های اصلی Performing master data lookups

  • رسیدگی به اعضای استنباط شده Handling inferred members

5. تحویل مجموعه داده های تحلیلی 5. Delivering Analytical Data Sets

  • بارگیری طرحواره ستاره Loading the star schema

  • جداول بعد بارگیری Loading dimension tables

  • بارگیری جداول واقعیت Loading fact tables

  • ایجاد نماها Creating views

نتیجه Conclusion

  • مراحل بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش مبانی علوم داده: مهندسی داده
جزییات دوره
53m 24s
20
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
81,606
- از 5
ندارد
دارد
دارد
Ben Sullins
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Ben Sullins Ben Sullins

کمک به پیشرفت شغلی خود در داده ها