Dépôt de type Git pour la gestion et le contrôle de qualité des lacs de données

Aperçu

Programme

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

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Sujets

Affaires