Dans ce cours, vous découvrirez les ingrédients bruts et les processus utilisés pour stocker physiquement les données sur disque et en mémoire. Vous explorerez différents systèmes de stockage, y compris le stockage d'objets, de blocs et de fichiers, ainsi que les bases de données, qui sont construits au-dessus de ces ingrédients bruts. Vous aurez également l'occasion d'utiliser le langage Langage de requête pour interroger une base de données graphique Neo4j, et d'effectuer une recherche de similarité vectorielle, une fonctionnalité clé derrière l'IA générative et les modèles génératifs (LLM). Vous explorerez l'évolution des abstractions de stockage de données, des entrepôts de données aux lacs de données, en passant par les data lakehouses, tout en comparant les avantages et les inconvénients de chaque paradigme architectural. Grâce à la pratique, vous concevrez un lac de données simple à l'aide d'Amazon Glue, et construirez un lac de données à l'aide d'AWS LakeFormation et d'Apache Iceberg. Dans la dernière semaine de ce cours, vous verrez comment les requêtes fonctionnent en coulisses, vous vous entraînerez à écrire des requêtes SQL plus avancées, vous comparerez les performances des requêtes dans le stockage orienté ligne par rapport au stockage orienté colonne, et vous exécuterez des requêtes en streaming à l'aide d'Apache Flink.
Stockage des données et requêtes


Stockage des données et requêtes
Ce cours fait partie de DeepLearning.IA Ingénierie de données Certificat Professionnel

Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
7 855 déjà inscrits
83 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Concevoir des architectures de stockage pour différents cas d'utilisation et sélectionner les technologies appropriées pour mettre en œuvre ces architectures
Pratiquer des schémas d'interrogation courants et identifier les moyens d'améliorer les performances des requêtes et d'accroître la valeur de vos systèmes de données
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Databases
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Database Systems
- Catégorie : Database Management Systems
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Query Languages
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Amazon S3
- Catégorie : Apache Kafka
- Catégorie : Cloud Storage
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3 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
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- 4 stars
9,63 %
- 3 stars
2,40 %
- 2 stars
2,40 %
- 1 star
2,40 %
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Révisé le 24 avr. 2025
This is a really excellent course covering a number of topics that anyone going into data engineering should be familiar with.
Révisé le 18 nov. 2024
Insightful overview of a simple yet complicated concept such as storage and queries.
Révisé le 22 janv. 2026
Excellent course it like a read a large book with the same result and with hands-on experience

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