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IBM Skills Network による ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka の受講者のレビューおよびフィードバック

4.5
114件の評価

コースについて

After taking this course, you will be able to describe two different approaches to converting raw data into analytics-ready data. One approach is the Extract, Transform, Load (ETL) process. The other contrasting approach is the Extract, Load, and Transform (ELT) process. ETL processes apply to data warehouses and data marts. ELT processes apply to data lakes, where the data is transformed on demand by the requesting/calling application. Both ETL and ELT extract data from source systems, move the data through the data pipeline, and store the data in destination systems. During this course, you will experience how ELT and ETL processing differ and identify use cases for both. You will identify methods and tools used for extracting the data, merging extracted data either logically or physically, and for importing data into data repositories. You will also define transformations to apply to source data to make the data credible, contextual, and accessible to data users. You will be able to outline some of the multiple methods for loading data into the destination system, verifying data quality, monitoring load failures, and the use of recovery mechanisms in case of failure. Finally, you will complete a shareable final project that enables you to demonstrate the skills you acquired in each module....

人気のレビュー

DS

2022年6月13日

Excellent introduction to this topics. Labs contain all you need to know how to start using this type of technologies. Highly recommended.

MA

2022年6月9日

Thanks to all the instructor's efforts, one of the best DATA engineering courses, contains hands-on Experience with essential data tools.

フィルター:

ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka: 1 - 25 / 34 レビュー

by Nataliya S

2021年10月12日

by Evgeny D

2021年9月29日

by Dmitry K

2021年9月17日

by RLee

2022年1月13日

by Chris B

2022年4月20日

by Ilya K

2022年1月13日

by Omar H

2022年1月26日

by Natale F

2021年12月15日

by Hugo A O O

2021年12月6日

by Sina S S

2022年5月7日

by YANGYANG C

2022年1月17日

by Sreepad P

2022年7月6日

by David A S

2022年6月14日

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2022年6月10日

by Darrick L

2022年9月7日

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2022年4月24日

by Rorisang S

2022年3月14日

by Asanka W

2022年9月8日

by WONG L X

2022年8月20日

by Minh N T

2022年4月12日

by Muhammad T K

2022年7月9日

by Chris W

2022年4月3日

by Markus Z

2022年3月28日

by Katarzyna G

2022年3月26日

by David R

2022年6月4日