Ingegneria dei Dati Pratica con Python

I moderni sistemi decisionali, analitici e di IA si basano tutti su un'unica fondazione critica: dati puliti, affidabili e ben strutturati. Python è il linguaggio standard del settore per la costruzione delle pipeline che trasportano e trasformano questi dati su larga scala. Questo corso ti guida dalla scrittura di script di base alla progettazione di pipeline di dati strutturate e pronte per la produzione. Acquisirai una solida comprensione di come estrarre, trasformare e caricare (ETL) i dati in modo efficiente, passando da appassionato di programmazione a professionista pronto a gestire l'infrastruttura dati del mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'ingegneria dei dati, la terminologia e le architetture delle pipeline. - Estrarre dati da diverse fonti, inclusi database, API e formati di file moderni come Parquet. - Trasformare i set di dati in modo efficiente utilizzando librerie moderne come Polars e Pandas. - Applicare pratiche di sviluppo Python robuste, inclusi i type hints e gli ambienti virtuali moderni. - Costruire pipeline ETL automatizzate che puliscono, convalidano e preparano i dati per l'analisi a valle o le applicazioni di IA. - Implementare test di pipeline di base usando pytest per garantire la qualità dei dati e l'affidabilità del codice. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i principi fondamentali dell'architettura dei dati prima di guidarti attraverso tutorial pratici scritti, implementazioni di codice passo-passo e progettazione pratica di pipeline. È progettato per aspiranti ingegneri dei dati, analisti e sviluppatori Python che desiderano passare all'infrastruttura dei dati, senza alcuna esperienza precedente nell'ingegneria dei dati richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire le competenze fondamentali necessarie per alimentare i moderni sistemi di dati.