Dans ce cours avancé, vous acquerrez une expertise pratique dans la mise à l'échelle des systèmes d'ingénierie des données en utilisant des outils et des techniques de pointe. Ce cours est conçu pour les scientifiques de données, les ingénieurs de données et toute personne ayant une compréhension fondamentale du traitement des données qui souhaite escalader leurs compétences pour traiter efficacement des ensembles de données plus grands et plus complexes. Tout au long du cours, vous maîtriserez l'application de technologies telles que Celery avec RabbitMQ pour la consommation de données évolutive, Apache Airflow pour la gestion optimisée des flux de travail, et les bases de données Vecteur et Graph pour une gestion robuste des données à l'échelle. Le cours culminera avec des projets pratiques qui offrent une expérience du monde réel, où vous mettrez vos compétences acquises à l'épreuve en résolvant les défis de l'ingénierie des données. Vous apprendrez non seulement à créer des systèmes de données évolutifs, mais aussi à analyser leurs performances et à effectuer les ajustements nécessaires pour obtenir des résultats optimaux. Cette expérience inestimable des techniques avancées d'ingénierie des données vous préparera aux tâches exigeantes de la manipulation d'ensembles de données massifs, de la rationalisation de flux de travail complexes et de l'optimisation des opérations de données pour les entreprises de toute échelle.
Ingénierie avancée des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
Instructeurs : Noah Gift
2 732 déjà inscrits
Inclus avec 
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer et gérer des pipelines de données et leur cycle de vie
Connecter et travailler avec des files d'attente de messages pour gérer le traitement des données
Utilisation de bases de données vectorielles, graphiques et clé/valeur pour le stockage des données à l'échelle
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bases de données en ligne
- Catégorie : File d'attente
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Détails à connaître
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14 devoirs
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à connaître les bases de données et les files d'attente. Vous découvrirez l'objectif et les composants de RabbitMQ, y compris son utilisation des files d'attente et son intégration avec Celery. Grâce à des exercices pratiques, ils acquerront de l'expérience en connectant Celery à RabbitMQ au sein d'une application Flask et en mettant en œuvre des modèles de tâches comme le fire and forget et la récupération de résultats. Le cours couvre également les compétences de base de MySQL comme l'interaction via l'interface de la ligne de commande, la manipulation des bases de données et l'intégration avec les applications web Python. À la fin du cours, les étudiants auront une compréhension fondamentale de RabbitMQ, Celery et MySQL qui leur permettra de commencer à construire des applications modernes et asynchrones soutenues par une base de données.
Inclus
22 vidéos14 lectures4 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Inclus
17 vidéos13 lectures4 devoirs
Dans ce module, nous explorons les bases de données vectorielles et de graphes, des outils puissants pour gérer et extraire des informations de grands ensembles de données complexes. Les volumes de données ne cessant de croître, l'évolutivité est cruciale. Nous apprendrons comment les bases de données vectorielles et graphiques peuvent stocker efficacement les données tout en maintenant les relations, ce qui permet des analyses plus avancées. À travers des exemples concrets, vous verrez comment ces bases de données débloquent l'évolutivité pour l'apprentissage automatique, la détection des fraudes, les réseaux sociaux et bien plus encore.
Inclus
14 vidéos11 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Dans ce module final, vous travaillerez sur des projets avancés d'ingénierie des données dans le monde réel, en appliquant tout ce que vous avez appris. Vous rencontrerez des défis de données complexes et concevrez des solutions en utilisant les derniers outils et techniques. C'est l'occasion de rassembler les concepts d'ingénierie des données couverts tout au long du cours et de les mettre en œuvre de manière holistique pour obtenir des résultats impactants.
Inclus
13 vidéos9 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés
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