KNIME Data Engineering: Specialization

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ETL- und ELT-Datenpipelines mit der KNIME Analytics Platform nach Best Practices und Data-Governance-Prinzipien entwickeln und orchestrieren. Außerdem lernen Sie Techniken und Tools zur Datenanonymisierung kennen, um große Datenmengen vor Ort und in der Cloud zu verarbeiten.

In der ersten Sitzung dieses Kurses konzentrieren Sie sich auf den Datenextraktionsteil einer ETL-Pipeline, rekapitulieren gängige Datenquellen und lernen Best Practices für einen sicheren, kontrollierten und effizienten Datenzugriff kennen. In der zweiten Sitzung konzentrieren Sie sich auf die Datentransformation und das Laden von Teilen einer ETL-Pipeline und werden in Datenanonymisierungstechniken eingeführt. In der dritten Sitzung erfahren Sie, wie Sie eine ELT-Pipeline aufbauen und wie Sie mit Big Data mit der Apache Spark-Integration vor Ort und in der Cloud umgehen. In der vierten Sitzung lernen Sie schließlich, wie Sie Datenpipelines orchestrieren, und tauchen tiefer in Data-Governance-Themen ein und erfahren, wie Sie die Datenqualität überwachen, die Datensicherheit gewährleisten und die Beobachtbarkeit ermöglichen.

• ETL vs. ELT, ETL: Extraktion
• ETL: Transformation und Laden, Datenanonymisierung
• ELT, Big Data, Hadoop, Spark, Cloud
• Orchestrierung von Datenpipelines, Data Governance
• Q&A

Bitte beachten Sie: Dieser Kurs besteht aus vier 75-minütigen Online-Sitzungen, die von einem KNIME-Datenwissenschaftler durchgeführt werden. Jede Sitzung enthält eine Übung, die Sie zu Hause absolvieren können. Der Kurs endet mit einer 15 bis 30-minütigen Abschlusssitzung.

Sie sollten bereits wissen, wie Sie Workflows erstellen, auf Datenbanken und Dateien zugreifen, Flow-Variablen und Komponenten in der KNIME Analytics Platform verwenden. Wir empfehlen, vor der Teilnahme an diesem Kurs mindestens L1-AP und L2-DE Kurse zu belegen. Zusätzlich empfehlen wir Ihnen den Kurs L3-DE, wenn das Thema Produktionsautomatisierung für Sie relevant ist.