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Fundamentals of Analytics Engineering

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Fundamentals of Analytics Engineering

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
Ă  10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Design and implement data pipelines from ingestion to serving data

  • Apply best practices for data modeling and schema design

  • Scale data processing using cloud-based analytics platforms

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Data Warehousing
  • CatĂ©gorie : Data Transformation
  • CatĂ©gorie : Data Modeling
  • CatĂ©gorie : Data Engineering
  • CatĂ©gorie : Data Analysis
  • CatĂ©gorie : Data Integration
  • CatĂ©gorie : Scalability
  • CatĂ©gorie : Business Intelligence
  • CatĂ©gorie : Cloud Infrastructure
  • CatĂ©gorie : SQL
  • CatĂ©gorie : Analytics
  • CatĂ©gorie : Extract, Transform, Load
  • CatĂ©gorie : Cloud Computing Architecture
  • CatĂ©gorie : Data Pipelines
  • CatĂ©gorie : Data Infrastructure

Outils que vous découvrirez

  • CatĂ©gorie : Dashboard

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mars 2026

Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 14 modules dans ce cours

In this section, we explore the role of analytics engineers in modern data strategies, comparing ETL and ELT workflows and clarifying their distinct responsibilities from data analysts and engineers.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir

In this section, we explore the Modern Data Stack (MDS), its key differentiators from legacy systems, and its advantages and limitations for data management.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 devoir

In this section, we will learn about data ingestion pipelines, including eight essential steps and scalable solutions.

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1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we examine the evolution of data warehousing, cloud migration, and key components of cloud data warehouses, focusing on practical applications and market leaders.

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1 vidéo10 lectures1 devoir

In this section, we examine data modeling techniques, focusing on normalization, dimensional modeling, and data vault approaches to ensure data integrity, scalability, and efficient system design.

Inclus

1 vidéo10 lectures1 devoir

In this section, we explore data transformation techniques, scalable data modeling, and best practices to enhance data usability and support analytics.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we explore how data becomes useful through dashboarding, BI tools, and data products, emphasizing accessibility, trust, and actionable insights for effective decision-making.

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1 vidéo5 lectures1 devoir

In this section, we explore practical analytics engineering by implementing ELT workflows with Airbyte Cloud, modeling data using dbt Cloud, and visualizing insights with Tableau to solve real-world business problems.

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1 vidéo9 lectures1 devoir

In this section, we explore data quality challenges in source systems, pipelines, and governance, and introduce observability, data catalogs, and semantic layers as solutions to ensure reliable and consistent data.

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1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we explore version control, coding standards, and code reviews to enhance team collaboration and ensure code quality and maintainability in shared environments.

Inclus

1 vidéo12 lectures1 devoir

In this section, we will learn about data orchestration, CI/CD pipelines, and their implementation in dbt Cloud.

Inclus

12 lectures1 devoir

In this section, we explore translating business needs into analytics, scoping use cases with stakeholders, and ensuring adoption through incremental delivery and communication.

Inclus

2 lectures1 devoir

In this section, we will learn about data governance, ownership, quality, and its role in data management.

Inclus

4 lectures1 devoir

In this section, we review core analytics insights and explore strategies for career growth, emphasizing continuous learning, networking, and portfolio development for long-term success.

Inclus

1 lecture1 devoir

Instructeur

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Offert par

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En savoir plus sur Software Development

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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