Ingénierie de la Qualité des Données : Tests ETL et Entrepôts de Données

À l'ère de la donnée, les organisations s'appuient sur des informations précises pour prendre des décisions critiques et former des modèles d'intelligence artificielle. Les ingénieurs d'assurance qualité (QA) des données veillent à ce que les pipelines de données restent fiables, propres et sans erreur, de la source à la destination. Ce cours offre une introduction complète aux tests des entrepôts de données et des pipelines ETL/ELT. Vous passerez de la compréhension de l'architecture de base à la conception, l'exécution et la documentation de stratégies de validation de données robustes qui maintiennent le bon fonctionnement des pipelines de données. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale de l'entreposage de données, de la modélisation dimensionnelle et des schémas. - Comparer les modèles ETL et ELT modernes, en identifiant quand appliquer chacun dans les environnements cloud modernes. - Concevoir des cas de test complets pour les pipelines de données, y compris la validation des Slowly Changing Dimensions (SCD). - Appliquer des requêtes SQL pour effectuer la réconciliation des données, les vérifications de doublons et la validation des valeurs nulles. - Analyser les exigences de qualité des données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique et de grands modèles linguistiques (LLM) afin de prévenir les biais et les hallucinations. - Pratiquer la mise en œuvre de contrôles de qualité des données structurés en utilisant des principes de test standard de l'industrie. Vous commencerez par explorer les concepts clés de l'entreposage de données et les modèles architecturaux fondamentaux. De là, vous progresserez à travers des scénarios de test pratiques, en apprenant à écrire des scripts de validation SQL et à assurer l'intégrité des pipelines dans les environnements modernes. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs QA de données, les testeurs de logiciels passant à des rôles de données et les analystes de données souhaitant garantir l'intégrité des pipelines. Une compréhension de base de SQL est utile, car vous lirez et écrirez des requêtes de test tout au long du matériel. Commencez votre parcours dans l'ingénierie de la qualité des données et apprenez dès aujourd'hui à sécuriser l'intégrité des pipelines de données modernes.