Comparez les pipelines analytiques et suivez qualité, traçabilité et risques de livraison.
Découvrez quatre perspectives du travail sur les pipelines : un aperçu de conception moderne, une mise en œuvre ETL Databricks, du reverse ETL orchestré avec Airflow et un pipeline analytique Airflow/PySpark. Distinguez l’ingestion et la transformation de la livraison opérationnelle vers d’autres systèmes, puis documentez contrats, lignage, reprise et limites de confidentialité. Les architectures et démonstrations sont illustratives ; aucune pile ni circulation de données n’est adaptée sans autorisations sur la source et contrôles de destination.
Comparer ETL et d’autres dispositions de pipeline selon latence, contrôles qualité, lignage et responsabilités opérationnelles. Définir des contrôles de validation, d’idempotence et de reprise pour un workflow analytique. Évaluer les destinations du reverse ETL selon autorisation, minimisation, fraîcheur et sécurité des mises à jour en aval.
Une connaissance de base des tables, formats de fichiers et transformations est recommandée ; SQL ou Python est utile mais non requis pour les exercices écrits. Utilisez des données fictives ou dûment autorisées. Vérifiez conditions des sources, autorisations de destination, conservation et accès avant tout transfert réel, en particulier vers des outils opérationnels.
Aux apprenants ayant des bases et souhaitant développer des compétences pratiques en autonomie
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Intermédiaire · Cours complet.
Ce cours utilise du contenu sous licence CC BY attribué à son fournisseur ou à la personne qui l’a mis en ligne. La lecture des leçons est disponible uniquement après authentification et validation des contrôles de publication et de licence.