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Dépôt de type Git pour la gestion et le contrôle de qualité des lacs de données
Découvrez comment gérer efficacement les lacs de données en utilisant des opérations similaires à git, assurant la qualité des données et simplifiant l'expérimentation tout en prévenant la corruption dans des systèmes distribués complexes.
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Aperçu
Découvrez comment gérer efficacement les lacs de données en utilisant des opérations similaires à git, assurant la qualité des données et simplifiant l'expérimentation tout en prévenant la corruption dans des systèmes distribués complexes.
Programme
- Introduction aux lacs de données
- Introduction aux concepts de contrôle de version
- Gestion de lacs de données avec des outils similaires à Git
- Assurer la qualité des données dans un lac de données
- Expérimentation dans les lacs de données
- Prévention de la corruption des données dans les systèmes distribués
- Études de cas et applications réelles
- Laboratoire pratique : Mise en place d'un système de gestion des données similaire à Git
- Tendances et technologies futures dans la gestion des lacs de données
- Résumé du cours et meilleures pratiques
- Session de questions-réponses et retours sur le cours
Aperçu des lacs de données et de leur importance
Défis courants dans la gestion des lacs de données
Notions de base des systèmes de contrôle de version
Introduction à Git et opérations similaires à Git
Mise en place d'un dépôt similaire à Git pour les lacs de données
Principales opérations : Commit, Branch, Merge et Revert
Techniques de validation des données
Mise en œuvre de systèmes de surveillance et d'alerte
Stratégies pour une expérimentation sûre
Suivi des expériences et des changements au fil du temps
Défis de la gestion des données distribuées
Techniques pour assurer l'intégrité et la cohérence des données
Exemples industriels de gestion de lacs de données avec des outils similaires à Git
Leçons tirées d'implémentations réussies
Exercice : Initialisation d'un dépôt
Exercice : Commettre, brancher et fusionner des modifications de données
Outils et pratiques émergents
Le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le contrôle de la qualité des données
Récapitulatif des concepts et techniques clés
Développement d'un plan d'action personnel pour la gestion des lacs de données
Sujets
Affaires