Dieser Kurs richtet sich an Geschäfts- und Datenexperten, die die erste technische Phase des Data Science-Prozesses, bekannt als Extrahieren, Transformieren und Laden oder ETL, erlernen möchten.
Daten extrahieren, transformieren und laden
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Daten extrahieren, transformieren und laden
Dieser Kurs ist Teil von CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Stacey McBrine
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enthalten
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4.7
(30 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
- Kategorie: Reinigung
- Kategorie: Data-Mining
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die erste wirklich praktische technische Phase des Data-Science-Prozesses ist eigentlich eine Kombination miteinander verbundener Aufgaben, die als Extraktion, Transformation und Laden (ETL) bekannt sind. Hier beginnen Sie, der Data-Science-Experte, die Daten zu formen und zu gestalten, damit sie für die späteren Schritte des Data-Science-Prozesses so nützlich wie möglich sind. In diesem Kurs werden Sie jede ETL-Aufgabe der Reihe nach durchgehen, beginnend mit "E" (Extrahieren).
Das ist alles enthalten
12 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore
Der nächste Schritt im ETL-Prozess ist die Transformation. In diesem nächsten Modul werden Sie Ihre Daten so anpassen, dass sie in einem nützlicheren Zustand sind.
Das ist alles enthalten
9 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema4 Unbewertete Labore
Der letzte Schritt im ETL-Prozess ist das Laden. In diesem Modul werden die von Ihnen umgewandelten Daten in ein Zielformat und einen Zielspeicherort übertragen, wo sie für den weiteren Projektverlauf zur Verfügung stehen.
Das ist alles enthalten
6 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore
Sie werden an einem Projekt arbeiten, in dem Sie Ihr Wissen aus diesem Kurs auf ein praktisches Szenario anwenden werden.
Das ist alles enthalten
1 peer review1 Unbewertetes Labor
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