Félicitations !

ETL et ELT en Python

Jake Roach

Data Engineer

Concevoir et construire des pipelines de données

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  • Concevoir des pipelines de données fiables
  • Architecture ETL (extract, transform, load)
  • Gestion des exceptions et journalisation

Un pipeline ETL.

ETL et ELT en Python

Techniques ETL avancées

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  • Gérer le JSON imbriqué
  • Logique de transformation avancée
  • Persister les données dans des bases SQL

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{
    "863703000": {
        "volume": 1443120000,
        "price": {
            "close": 0.09791,
            "open": 0.12187
        }
    },
    ...
}
ETL et ELT en Python

Déployer et maintenir des pipelines de données

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  • Valider et tester les pipelines
  • Exécuter un pipeline en production
  • Outils d’orchestration

Un pipeline validé.

ETL et ELT en Python

Prochaines étapes

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Logo DataCamp.

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Logos Airflow, Astronomer et Snowflake.

  • Apache Airflow
  • Astronomer
  • Snowflake
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Merci !

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