Collecte et intégration de données avec Python et SQL

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'analyse, souvent dispersées dans des bases de données, des sites Web et des API externes. Savoir comment collecter et unifier efficacement ces informations est la première étape fondamentale de tout projet de données réussi. Ce cours textuel vous apprend à construire des pipelines robustes qui collectent des données à partir de diverses sources et les intègrent dans des ensembles de données propres et structurés. Vous passerez de la copie manuelle de données à l'écriture de scripts Python et de requêtes SQL automatisés qui gèrent les défis des données du monde réel avec confiance. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux des pipelines de données, des schémas et des formats courants comme JSON, CSV et XML. - Interroger des bases de données relationnelles à l'aide de SQL pour extraire et filtrer les ensembles de données exacts dont vous avez besoin. - Scraper des pages Web de manière éthique à l'aide de Beautiful Soup pour extraire des informations en ligne non structurées. - Se connecter à des API Web modernes pour récupérer par programme des données en temps réel à l'aide d'une authentification sécurisée. - Fusionner et transformer des ensembles de données incompatibles à l'aide de Pandas pour créer des structures de données unifiées et propres. - Valider la qualité des données entrantes à l'aide d'indices de type Python modernes et de techniques de validation structurées. Le cours commence par les concepts fondamentaux des structures et du stockage de données, puis vous guide étape par étape à travers l'interrogation de bases de données, le Web scraping, la consommation d'API et les techniques de fusion de données. Vous lirez des explications claires, étudierez des extraits de code pratiques et réaliserez des exercices écrits pour renforcer vos compétences. Conçu pour les débutants absolus en ingénierie ou en analyse de données, ce programme ne nécessite qu'une familiarité de base avec Python. Commencez à construire vos premiers pipelines de données automatisés dès aujourd'hui.