(Inggris) The Early History of the Indus Valley Civilizations

Dalam dunia yang didorong data saat ini, organisasi bergantung pada data yang bersih, dapat diakses, dan terstruktur untuk membuat keputusan penting. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar rekayasa data, menunjukkan bagaimana mengelola dan memindahkan data secara skala. Anda akan berpindah dari memahami konsep dasar data ke merancang dan mengeksekusi pipa Extract, Transform, Load (ETL) Anda sendiri. Dengan menguasai kerangka kerja inti big data dan praktik penyimpanan modern, Anda akan mendapatkan keterampilan yang diperlukan untuk memproses dataset besar dan mempersiapkannya untuk analisis hilir. Apa yang Anda pelajari: Mengerti terminologi rekayasa data inti, termasuk batch versus pemrosesan waktu nyata dan arsitektur pipa; Ekstrak data mentah dari berbagai sumber dan bersihkan menggunakan teknik transformasi modern; Muat data struktural secara efisien ke gudang data, danau data, serta sistem penyimpanan terdistribusi; Konfigurasi Hadoop dan Konsep MapReduce untuk memproses dataset skala besar di lingkungan terdistribusi; Terapkan format penyimpanan modern seperti Parquet dan Delta Lake untuk mengoptimalkan kinerja pipa; Desain aliran kerja pipa otomatis untuk memastikan pengiriman data dan kontrol kualitas yang konsisten. Kursus ini dimulai dengan definisi dan prinsip arsitektur yang penting sebelum beralih ke tutorial tertulis langkah demi langkah tentang ekstraksi data, transformasi, dan pengisian. Anda akan menjelajahi komputasi terdistribusi dengan Hadoop dan strategi penyimpanan modern melalui latihan tertulis praktis. Kursus ini dirancang untuk pemula, insinyur data bercita-cita, dan analis yang ingin memahami sistem data. Tidak diperlukan pengalaman insinyor data sebelumnya atau latar belakang pemrograman yang rumit. Mulai perjalanan Anda ke dunia big data dan bangun pipa data pertama Anda hari ini.