Ce cours fournit un guide complet pour maîtriser l'ingénierie des données, où vous apprendrez à construire des pipelines de données robustes, à plonger dans les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et à gérer de grands ensembles de données à l'aide d'Hadoop. Vous acquerrez une expertise dans l'extraction de données à partir de diverses sources, leur transformation dans un format utilisable et leur chargement dans des entrepôts de données ou des plateformes big data. Grâce à une expérience pratique de Hadoop, le framework standard de l'industrie pour le traitement des ensembles de données massives, vous apprendrez à gérer et à traiter efficacement les ensembles de données massives. Que vous soyez un débutant ou un professionnel expérimenté, ce cours vous dote des compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et gérer les pipelines de données, ce qui fait de vous un atout précieux dans toute organisation axée sur les données. Ce cours est idéal pour les ingénieurs de données en herbe, les développeurs de logiciels intéressés par le traitement des données et les professionnels de l'informatique qui cherchent à étendre leur expertise à l'ingénierie des données. Il convient également aux analystes commerciaux et autres professionnels qui cherchent une compréhension fondamentale des technologies de traitement des données pour améliorer les capacités de prise de décision et améliorer leurs rôles dans les environnements axés sur les données. Que vous commenciez votre voyage dans l'ingénierie des données ou que vous cherchiez à renforcer vos compétences existantes, ce cours vous fournira les connaissances et les outils dont vous avez besoin pour réussir. Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez avoir une compréhension de base des concepts de programmation et une certaine familiarité avec les systèmes de base de données. Une connaissance de base de la programmation Python et de SQL sera utile, ainsi qu'une compréhension des systèmes de bases de données relationnelles. Aucune expérience préalable avec Hadoop n'est requise, mais un vif intérêt pour le big data et l'analytique des données améliorera grandement votre expérience d'apprentissage. À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'analyser l'architecture et les composants des pipelines de données et de comprendre leur impact sur le flux de données et l'efficacité du traitement. Vous apprendrez à mettre en œuvre des processus ETL robustes, évolutifs et faciles à maintenir, et vous serez équipé pour relever les défis du Big data en utilisant les outils de l'écosystème Hadoop, tels que HDFS, MapReduce, Hive, Pig et Spark. Ce cours vous préparera à concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de données qui peuvent générer des idées significatives et soutenir la prise de décision stratégique dans n'importe quelle organisation.