Dans ce cours, vous modéliserez, transformerez et servirez les données pour les cours d'utilisation analytique et d'apprentissage automatique. Vous explorerez diverses techniques de modélisation des données pour l'analyse par lots, y compris la normalisation, le schéma en étoile, le coffre-fort de données et une grande table, et vous utiliserez dbt pour transformer un ensemble de données basé sur un schéma en étoile et une grande table. Vous comparerez également les approches de modélisation des données Inmon et Kimball pour les entrepôts de données. Vous modéliserez et transformerez un ensemble de données tabulaires à des fins d'apprentissage automatique. Vous modéliserez et transformerez également des données textuelles et des images non structurées. Vous explorerez les cadres de traitement distribué tels que Hadoop MapReduce et Spark, et effectuerez du traitement de flux. Vous identifierez différentes façons de servir les données pour l'analytique et l'apprentissage automatique, notamment en utilisant des vues et des vues matérialisées, et vous décrirez comment une couche sémantique construite au-dessus de votre modèle de données peut soutenir l'entreprise. Au cours de la dernière semaine de ce cours, vous réaliserez un projet capstone dans lequel vous construirez un pipeline de données de bout en bout qui englobe toutes les étapes du cycle de vie de l'ingénierie des données pour servir des données qui fournissent une valeur commerciale.
Modélisation des données, Transformation de données et Serving
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Modélisation des données, Transformation de données et Serving
Ce cours fait partie de DeepLearning.IA Ingénierie de données Certificat Professionnel

Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
8 669 déjà inscrits
91 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Modélisation des données et transformation de celles-ci en fonction des besoins des parties prenantes afin d'apporter une valeur ajoutée à l'entreprise
Choisir les outils de traitement des données appropriés à la conception de votre architecture
Traiter les données pour l'analytique par lots et les pipelines de données d'apprentissage automatique à l'aide de cadres de traitement distribués et non distribués
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Data Access
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Star Schema
- Catégorie : Feature Engineering
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Apache Spark
Détails à connaître

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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Cloud Computing
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de DeepLearning.AI

Il y a 4 modules dans ce cours
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Statut : Essai gratuitMicrosoft
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Felipe M.

Jennifer J.

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Chaitanya A.
Avis des étudiants
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- 4 stars
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- 3 stars
3,29 %
- 2 stars
3,29 %
- 1 star
6,59 %
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Révisé le 13 févr. 2025
I like this course since it wrap up everything we learn through these months in the final project.
Révisé le 7 mai 2025
great course very comprehensive,
Révisé le 24 juil. 2025
Starts slow at first but things really start to click and you understand the whole picture towards the end.

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