Основы методологии DataOps

В современной динамичной среде организации с трудом могут быстро и надежно предоставлять высококачественные данные лицам, принимающим решения. DataOps решает эту проблему, внедряя в управление данными гибкие методы, принципы DevOps и статистический контроль процессов. Данный курс поможет вам освоить основные принципы методологии DataOps, помогая преобразовать хаотические потоки данных в повторяемые, автоматизированные и совместные процессы. Вы поймете, как преодолеть разрыв между создателями и потребителями данных, обеспечивая при этом высокое качество и надежность данных. Что вы узнаете: - Понять основополагающие концепции DataOps и их отличие от DevOps, а также традиционного управления данными. - Разработка повторяемых, автоматизированных потоков данных, которые сокращают время цикла и минимизируют ошибки вручную. - Применять концепции непрерывной интеграции и непрерывного предоставления непосредственно к рабочим потокам данных. - Внедрение автоматизированной проверки качества данных и современных методов наблюдения для раннего выявления проблем. - Содействие сотрудничеству между инженерами данных, аналитиками и заинтересованными сторонами бизнеса с использованием гибких методов. Вы начнете с изучения основных определений и культурных сдвигов, необходимых для DataOps, прежде чем перейти к проектированию конвейера, стратегиям автоматизации и рамкам контроля качества. Материал продвигается от основных понятий к практическим структурам рабочих процессов с помощью четких письменных объяснений. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, начинающих инженеров данных и руководителей проектов, которые хотят понять современные операции с данными. Не требуется предыдущий опыт работы с DevOps или инженерией данных. Начните читать сегодня, чтобы построить более быстрые и надежные системы данных для вашей организации.