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CloverETL: Arbeitsabläufe entwerfen, analysieren und optimieren

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CloverETL: Arbeitsabläufe entwerfen, analysieren und optimieren

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Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

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Was Sie lernen werden

  • Erkennen von ETL-Konzepten, Analysieren von Datenstrukturen und Anwenden von CloverETL-Tools.

  • Entwerfen Sie Workflows, verarbeiten Sie JSON/XML und validieren Sie Schemata mit Metadaten.

  • Erstellen Sie Pipelines zur Betrugserkennung und bewerten Sie die Integration in realen Szenarien.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Daten-Mapping
  • Kategorie: Data-Warehousing
  • Kategorie: Datenüberprüfung
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: Aufdeckung von Betrug
  • Kategorie: JSON
  • Kategorie: Anomalie-Erkennung
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Datenintegrität
  • Kategorie: Prozessgestaltung
  • Kategorie: Verwaltung von Metadaten
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Datenverarbeitung

Wichtige Details

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September 2025

Bewertungen

11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dieses Modul führt die Lernenden in die Grundlagen von CloverETL ein und konzentriert sich dabei auf die zentralen ETL-Konzepte (Extrahieren, Transformieren, Laden), Workflow-Strukturen und die Designer-Tools, die eine nahtlose Datenintegration ermöglichen. Die Teilnehmer lernen, wie man effiziente ETL-Pipelines aufbaut, strukturierte Metadaten erstellt und grundlegende Dateikonvertierungen durchführt. So erhalten sie die praktischen Fähigkeiten, um mit verschiedenen Datenquellen umzugehen und die Datenverarbeitung zu optimieren.

Das ist alles enthalten

10 Videos4 Aufgaben

Dieses Modul taucht in fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken mit CloverETL ein und konzentriert sich auf die Handhabung komplexer JSON- und XML-Formate und die Beherrschung der Datenzuordnung zwischen Quellen und Zielen. Die Teilnehmer lernen, wie man verschachtelte JSON-Daten analysiert und umwandelt, Feldabweichungen durch effektives Mapping auflöst und XML-Extraktions-, Validierungs- und Schreibworkflows implementiert. Am Ende des Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein, hierarchische Datenstrukturen zu verarbeiten, die Compliance mit Schemata zu gewährleisten und strukturierte Ausgaben für eine nahtlose Datenintegration zu liefern.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Aufgaben

In diesem Modul wird die Fallstudie Credit Card Fraud Detection (CCFD) in CloverETL vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf grundlegenden Konzepten und der Gestaltung des Workflows liegt. Die Teilnehmer lernen Flussdiagramme, die Bearbeitung von Metadaten und die Erstellung von Datensätzen kennen und erhalten ein klares Verständnis dafür, wie man mehrere Datenquellen für die Betrugserkennung standardisiert und integriert.

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Aufgaben

Dozent

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