Python Data Engineering Projekt: Erstellen von praktischen ETL-Pipelines

Jedes moderne datengesteuerte Unternehmen ist auf robuste Pipelines angewiesen, um Informationen zu verschieben, zu bereinigen und zu speichern.Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Entwurfs- und Erstellungsprozess Ihrer eigenen Python-basierten Data Engineering-Pipeline. Sie lernen, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, systematisch bereinigen und für die analytische Verwendung vorbereiten, und lernen die Grundlagen der Python-Syntax kennen, um eine vollständige, automatisierte Pipeline für Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) zu erstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kerndatentechnik-Terminologie, die Pipeline-Architektur und die grundlegenden ETL-Konzepte. - Extrahieren Sie Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Web-Scraping von HTML-Seiten und Abfragen von REST-APIs. - Transformieren Sie Rohdatensätze mit modernen Dataframe-Bibliotheken, um Informationen zu bereinigen, zu filtern und zu strukturieren. - Implementieren Sie eine automatisierte Protokollierung und eine robuste Fehlerbehandlung, um die Ausführung der Datenpipeline zu verfolgen. - Validieren Sie die Datenqualität mithilfe moderner Python-Testpraktiken, um die Zuverlässigkeit der Pipeline sicherzustellen. - Laden Sie strukturierte Daten in endgültige Speicherformate, die für analytische Abfragen bereit sind. Sie lernen die wesentlichen Begriffe und Architekturgrundlagen kennen, bevor Sie mit der praktischen Implementierung beginnen. Von dort aus schreiben Sie Schritt für Schritt Python-Skripte, um Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu speichern. Das Ergebnis ist eine voll funktionsfähige, selbstdokumentierende Datenpipeline. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die bereits über ein grundlegendes Verständnis von Python verfügen und ihre Kenntnisse auf die Herausforderungen des Data Engineerings in der Praxis anwenden möchten. Keine vorherige Erfahrung im Data Engineering erforderlich.