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Débute 6 July 2025 22:46

Se termine 6 July 2025

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Python et PostgreSQL pour des entrepôts de données volumineux

Rejoignez cette session instructive sur l'exploitation de Python et PostgreSQL pour gérer efficacement d'énormes entrepôts de données. Cet événement examine en profondeur les complexités de la gestion des connexions, la réplication des données et les techniques d'optimisation, vous offrant des stratégies pour améliorer l'efficacité de vos requ.
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Rejoignez cette session instructive sur l'exploitation de Python et PostgreSQL pour gérer efficacement d'énormes entrepôts de données. Cet événement examine en profondeur les complexités de la gestion des connexions, la réplication des données et les techniques d'optimisation, vous offrant des stratégies pour améliorer l'efficacité de vos requêtes de données.

Parfait pour les ingénieurs de données et les professionnels de l'IA, cet événement est classé sous Cours en Intelligence Artificielle et Conférences.

Regardez-le sur YouTube pour améliorer vos compétences en gestion des données en utilisant des stratégies de pointe adaptées à des environnements de données substantiels.

Programme

  • Introduction à Python et PostgreSQL
  • Aperçu de Python pour la gestion des données
    Aperçu de PostgreSQL dans l'entreposage de données
  • Mise en place de l'environnement
  • Installation et configuration de PostgreSQL
    Mise en place de l'environnement de développement Python
    Connexion de Python à PostgreSQL
  • Pool de connexions dans PostgreSQL
  • Introduction au pool de connexions
    Utilisation de Psycopg2 pour le pool de connexions
    Bonnes pratiques pour la gestion des connexions
  • Stratégies de réplication des données
  • Comprendre la réplication Postgres
    Configuration de la réplication en streaming
    Réplication logique et cas d'utilisation
  • Optimisation de l'entreposage de données
  • Identification et conception de modèles de données
    Stratégies d'indexation pour grandes volumétries
    Stratégies de partitionnement
    Nettoyage et analyse des bases de données
  • Stratégies de requêtes efficaces
  • Planification et exécution de requêtes
    Écriture de requêtes SQL optimisées
    Utilisation de Explain et Analyze pour l'optimisation des performances
    CTE et fonctions de fenêtre
  • Techniques avancées en Python pour la gestion des données
  • Utilisation de Pandas et NumPy avec PostgreSQL
    Pipelines ETL utilisant Python
    Intégration de PostGIS pour les données géospatiales
  • Sécurité et maintenance
  • Mise en œuvre des pratiques de sécurité des bases de données
    Maintenance régulière et sauvegardes des bases de données
  • Projet de fin d'études
  • Conception d'un entrepôt de données évolutif
    Mise en œuvre des techniques d’optimisation
    Présentation des résultats et des solutions

Sujets

Conférences