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
Ce cours fait partie de Spécialisation "Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight"
Instructeur : Professionals from the Industry
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Star Schema
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Database Design
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Apache Airflow
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
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Il y a 11 modules dans ce cours
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