Создание современных конвейеров данных с помощью Snowflake, dbt и Airbyte

Сегодня организации заполнены данными, но реальная проблема заключается в преобразовании этой необработанной информации в полезную для бизнеса информацию. Для этого современные команды по работе с данным полагаются на специализированный набор инструментов, известный как современный стек данных. Этот текстовый курс провождает вас по всему жизненному циклу современной инженерии данных, начиная с фундаментальных определений и заканчивая реализацией конвейера. Вы узнаете, как разрабатывать надежные конвейеры, которые впитывают, очищают, преобразуют и активируют данные в вашей организации. Через четкие письменные объяснения и практические фрагменты кода вы получите глубокое понимание того, как функционируют современные экосистемы данных. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру современного стека данных, включая парадигмы Lakehouse и Data Mesh. - Настройка конвейеров поглощения данных из различных источников с использованием таких инструментов, как Airbyte и Fivetran. - Разработка решений для централизованного хранения данных в облачном хранилище данных, таком как Snowflake. - Преобразование необработанных данных в чистые аналитические модели с использованием dbt и SQL с контролем версий. - Применять принципы DataOps, включая автоматизированное тестирование и основные рабочие процессы конвейера, для обеспечения качества данных. - Активируйте преобразованные данные, синхронизируя их с бизнес-приложениями с использованием концепций обратного ETL и таких инструментов, как Hightouch. Курс начинается с основных терминов и архитектурных концепций, а затем вы пройдете пошаговые письменные руководства по загрузке, преобразованию и активации. Этот курс, предназначенный для начинающих, начинающих инженеров данных и аналитиков, желающих модернизировать свои навыки, не требует предыдущего опыта работы с облачными хранилищами данных. Начните читать сегодня, чтобы овладеть современными инструментами, которые управляют организациями, информированными о данных.