Cloud Dataflow e Modellazione Dati Batch con Python

L'elaborazione efficiente di enormi set di dati richiede pipeline robuste che possano scalare automaticamente. Questo corso basato su testo ti guida attraverso la progettazione e l'implementazione di pipeline di elaborazione batch utilizzando Cloud Dataflow e Apache Beam. Passerai dalla scrittura di script di base all'ingegnerizzazione di pipeline di dati pronte per la produzione. Imparerai come pulire, trasformare e aggregare dati su scala e persino applicare modelli di machine learning per previsioni batch. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base di Cloud Dataflow e il modello di esecuzione di Apache Beam - Scrivere pipeline di dati pulite utilizzando Python, incorporando suggerimenti di tipo moderni per codice robusto - Applicare trasformazioni map, flatmap e grouping per gestire strutture dati complesse - Integrare modelli scikit-learn direttamente nelle pipeline batch per inferenza scalabile - Ottimizzare le prestazioni delle pipeline e gestire gli ambienti di esecuzione in modo efficiente - Implementare strategie di test per convalidare la logica della pipeline prima della distribuzione Il corso inizia con i concetti fondamentali dell'elaborazione batch e della progettazione delle pipeline. Successivamente, progredirai attraverso tutorial scritti passo passo, esplorando esempi di codice pratici ed esercizi strutturati per costruire e ottimizzare i tuoi flussi di lavoro dati. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, data scientist e sviluppatori Python che desiderano scalare le loro capacità di elaborazione dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Cloud Dataflow o Apache Beam. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di dati batch scalabili.