Learn to build complete data pipelines that transform raw event data into actionable insights using SQL and Pandas. You'll gain the skills to design efficient star schemas, implement Type-2 slowly changing dimensions for historical tracking, and optimize database performance for analytical workloads.
Data Pipelines and SQL for Product Analytics
Data Pipelines and SQL for Product Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“
Dozent: Professionals from the Industry
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Build scalable data pipelines using SQL and Pandas to transform 10+ million rows of raw event data into structured analytics datasets.
Design and optimize star schemas with Type-2 slowly changing dimensions to track historical changes in product analytics data.
Compare and implement advanced SQL window functions across different dialects like Presto and Spark for cross-platform compatibility.
Evaluate existing data warehouse schemas and propose performance refinements using aggregation techniques and indexing strategies.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Database Design
- Kategorie: Star Schema
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Performance Analysis
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Apache Airflow
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 11 Module
In this module, you will configure automated ETL pipelines using Apache Airflow to seamlessly ingest real-time event streams from sources like Mixpanel into data warehouses such as Snowflake.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
In this module, you will implement systematic validation processes to assess mobile event implementations against predefined tracking specifications, identify compliance gaps, and create actionable remediation workflows.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren2 Aufgaben
You will learn to build scalable, maintainable data transformation pipelines through parameterized SQL scripting techniques.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
You will learn systematic performance analysis techniques to identify and resolve database bottlenecks that impact analytical workflows.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
You will learn systematic approaches to transform complex nested JSON structures into pandas DataFrames, enabling reliable data preprocessing for analytics pipelines.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
You will develop systematic approaches to identify, diagnose, and correct timezone-related data quality issues that fragment user sessions and compromise temporal analytics.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
You will learn the critical syntax variations between SQL dialects that can make or break analytical queries in enterprise data environments.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
You will learn advanced techniques for transforming raw event streams into structured analytical datasets using both SQL and Pandas aggregation methods.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
You will learn the fundamental concepts and practical implementation of Type-2 slowly changing dimensions to preserve complete historical data records in dimensional models.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
You will learn systematic evaluation techniques to assess star schema effectiveness and develop comprehensive refinement strategies that balance query performance, storage efficiency, and analytical capabilities.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
You will build a complete data pipeline system that automates event data ingestion, transforms complex data structures, and creates optimized analytical datasets. This project integrates skills from automated data ingestion, SQL optimization, JSON transformation, time data correction, advanced aggregation techniques, and dimensional modeling to create a production-ready analytics infrastructure.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 Aufgabe
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