Chia Sẻ Khóa Học Python, Databricks & Apache Spark - ETL Engineering Hoàn Chỉnh [Khóa 5563 A]
Xây dựng các ETL pipeline mạnh mẽ bằng Python, Databricks và Apache Spark để chuyển đổi dữ liệu thô thành các business insight đáng tin cậy.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Build unified gold-level order analytics & high-quality analytical join.
- ✓ Conduct customer distribution, seller metrics & product category analysis.
- ✓ Thiết lập, điều hướng và quản lý Databricks workspace & user interface của bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách Databricks hoạt động và lý do tại sao nó là nền tảng hàng đầu cho data engineering hiện đại.
- ✓ Làm việc tự tin với notebook, file & Databricks compute cluster.
- ✓ Cải thiện tốc độ phát triển bằng cách sử dụng các phím tắt năng suất và các lệnh notebook thiết yếu.
- ✓ Tìm hiểu về Lakehouse Architecture & Medallion (Bronze–Silver–Gold) data design pattern.
- ✓ Làm chủ Delta Lake fundamentals, bao gồm ACID transaction & Delta Log operation.
- ✓ Sử dụng Unity Catalog cho centralized governance, permission & data organization.
- ✓ Tạo và quản lý catalog, schema, table & volume.
- ✓ Build các ETL pipeline bằng Apache Spark và áp dụng chúng vào các tập dữ liệu thực tế.
- ✓ Khám phá và chuyển đổi Olist dataset từ dạng Bronze thô sang dạng Silver clean.
- ✓ Phát hiện dữ liệu trùng lặp, dữ liệu thiếu, các vấn đề về schema và áp dụng các data quality check.
- ✓ Làm sạch và nâng cao chất lượng dữ liệu về Customer, Seller, Product, Order, Order Item, Payment & Review.
- ✓ Deduplicate & validate geolocation cũng như reference table trong Silver.
- ✓ Thực hiện các analytical transformation cho Gold-layer reporting.
- ✓ Tìm hiểu Python fundamentals, cú pháp và các khái niệm lập trình cốt lõi để xây dựng một nền tảng coding vững chắc.
- ✓ Làm việc một cách tự tin với biến, kiểu dữ liệu, list, dictionary, set, tuple và các cấu trúc dữ liệu quan trọng khác.
- ✓ Viết các function, sử dụng vòng lặp và logic điều kiện, đồng thời áp dụng Python control flow để giải quyết các vấn đề thực tế.
- ✓ Sử dụng Jupyter Notebook và viết code Python chuyên nghiệp, rõ ràng theo tiêu chuẩn PEP8.
- ✓ Áp dụng các kỹ năng Python của bạn vào tự động hóa, phân tích dữ liệu và các nhiệm vụ lập trình thực tế một cách tự tin.
Chào mừng bạn đến với khóa học "Python, Databricks & Apache Spark: ETL Engineering hoàn chỉnh".
Xây dựng các ETL pipeline mạnh mẽ bằng Python, Databricks và Apache Spark để chuyển đổi dữ liệu thô thành các business insight đáng tin cậy.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi nhất trong data engineering & analytics. Hệ sinh thái phong phú của nó, bao gồm các thư viện như Pandas, PySpark và NumPy, cho phép bạn xử lý dữ liệu hiệu quả, tự động hóa workload và xây dựng các hệ thống ETL có khả năng mở rộng.
Databricks là một nền tảng unified analytics & data engineering được thiết kế để đơn giản hóa quá trình xử lý dữ liệu lớn và các machine learning workflow. Được Built trên Apache Spark, nó cung cấp một môi trường tối ưu để tạo ra các ETL pipeline đáng tin cậy, hiệu suất cao, collaborative notebook và quản trị dữ liệu cấp doanh nghiệp với Unity Catalog.
Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ cần biết để làm chủ data engineering bằng Python, Databricks và Apache Spark, được hỗ trợ bởi các sơ đồ, ví dụ thực hành và phát triển ETL pipeline thực tế.
Được thiết kế cho mọi trình độ kỹ năng, khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao. Với các demo thực tế, giải thích rõ ràng và các dự án hấp dẫn, bạn sẽ nắm vững các thành phần thiết yếu của kỹ thuật dữ liệu hiện đại.
Khóa học này sẽ trang bị cho bạn khả năng xây dựng các data pipeline hiệu quả, sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng cách tận dụng tối đa Python và Databricks. Bạn sẽ có được các kỹ năng để clean, transform, validate và phân tích các tập dữ liệu lớn, cùng với các kỹ thuật giải quyết vấn đề để xử lý các thách thức ETL thực tế, mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực data engineering.
Bạn đã sẵn sàng xây dựng các ETL pipeline mạnh mẽ với Python và Databricks chưa? Khóa học này là điểm khởi đầu hoàn hảo!
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ ETL Pipeline Architecture (Python & Databricks): Hiểu cách thức hoạt động của các ETL workflow hiện đại. Tìm hiểu Databricks notebook logic, Spark job execution flow và Python-based transformation.
- ✓ Python nền tảng dành cho Data Engineering: Nắm vững kỹ thuật thao tác dữ liệu với những kiến thức thiết yếu của Python, bao gồm Pandas, các kiểu dữ liệu, file handling, function & automation workflow.
- ✓ Databricks Workspace & Notebooks: Tìm hiểu cách điều hướng giao diện Databricks, sử dụng notebook, quản lý file và cấu hình cluster cho các Spark workload.
- ✓ Apache Spark Fundamentals: Hiểu các khái niệm cốt lõi của Spark - DataFrames, lazy evaluation, transformation, action, partition & optimized execution.
- ✓ Delta Lake & Modern Data Storage: Tìm hiểu các khái niệm về Delta Lake như ACID transaction, Delta Log, time travel, schema evolution & optimized storage.
- ✓ Unity Catalog & Data Governance: Có được kinh nghiệm thực hành về data management an toàn, catalog, schema, table và permission.
- ✓ Data Cleaning & Transformation (Bronze → Silver → Gold): Làm chủ medallion architecture sử dụng các bộ dữ liệu thực. Thực hiện các hoạt động deduplication, missing value handling, normalization, validation & enrichment.
- ✓ Python + Spark Data Processing: Viết code PySpark hiệu quả cho join, aggregation, window function và các transformation quy mô lớn.
- ✓ Performance Optimization (Python & Spark): Tìm hiểu các best practice như partitioning, caching, broadcast join và query optimization..
- ✓ Deploy các ETL Workflow: Hiểu về job scheduling, Databricks Jobs, cluster policies & automation best practice.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ tự tin xây dựng các ETL pipeline mạnh mẽ và có khả năng mở rộng bằng Python và Databricks, hoàn toàn sẵn sàng giải quyết các dự án data engineering thực tế.
Xây dựng các ETL pipeline mạnh mẽ bằng Python, Databricks và Apache Spark để chuyển đổi dữ liệu thô thành những business insight đáng tin cậy.
Mục lục:
- ✓ 01. Cài đặt.
- ✓ 02. Bước đầu tiên để Coding.
- ✓ 03. Các thao tác cơ bản với Python.
- ✓ 04. Kiểu dữ liệu Boolean trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 05. Kiểu dữ liệu String trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 06. Cấu trúc dữ liệu List trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 07. Cấu trúc dữ liệu Tuple trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 08. Cấu trúc dữ liệu Dictionary trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 09. Cấu trúc dữ liệu Set trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 10. Biểu thức điều kiện trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 11. Vòng lặp For trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 12. Vòng lặp While trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 13. Function trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 14. Tham số và đối số trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 15. Các Function được sử dụng nhiều nhất trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 16. Cấu trúc Class trong ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ 17. Giới thiệu & Setup.
- ✓ 18. Databricks Building Block.
- ✓ 19. Lakehouse Architecture Fundamentals.
- ✓ 20. Data Governance & Unity Catalog.
- ✓ 21. Bắt đầu với ETL Apache Spark.
- ✓ 22. Data Engineering với Apache Spark – Bronze Layer.
- ✓ 23. Data Engineering với Apache Spark – Silver Layer.
- ✓ 24. Data Engineering với Apache Spark – Gold Layer.
- ✓ 25. Phần bổ sung.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất cứ ai muốn học data engineering thông qua các Databricks workflow thực tế, từ đầu đến cuối.
- ✓ Sinh viên, nhà phân tích hoặc chuyên gia quan tâm đến Databricks, Apache Spark hoặc các nền tảng dữ liệu hiện đại.
- ✓ Dành cho những ai đang tìm kiếm hướng dẫn thực hành về xây dựng các ETL pipeline sử dụng Lakehouse & Medallion (Bronze–Silver–Gold) Architecture.
- ✓ Bất cứ ai tò mò về cách thức hoạt động của các hệ thống dữ liệu quy mô lớn trong các tổ chức thực tế đều nên tham khảo.
- ✓ Dành cho người học muốn nâng cao kỹ năng Python và SQL thông qua các dự án data engineering thực tế.
- ✓ Data engineer mong muốn tích lũy kinh nghiệm thực tế trong ngành với Spark, Unity Catalog và hệ sinh thái Databricks.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU