ETL (Extract Transform Load)

Objectifs

• Comprendre les concepts de base en ETL


• Transformer les données


• Charger les données


• Utiliser des outils ETL populaires


• Développer un processus ETL


• Intégrer l'ETL avec d'autres technologies

Programme de la formation

Comprendre les concepts de base en ETL

• Introduire l'ETL


• Expliquer le rôle de l'ETL dans l'informatique décisionnelle


• Présenter les principaux concepts et termes ETL


• Donner une vue d'ensemble du processus ETL


• Identifier les sources de données : bases de données, fichiers, API, etc.


• Expliquer les méthodes d'extraction : complète, incrémentale, delta

Transformer les données

• Comprendre la transformation des données


• Éliminer les doublons et les valeurs manquantes lors du nettoyage des données


• Convertir les formats et normaliser les données


• Filtrer et trier les données


• Effectuer l'agrégation et la consolidation des données


• Analyser le texte et le sentiment des données

Charger les données

• Comprendre le chargement des données


• Appliquer les modèles de chargement : complète, historique, incrémentale


• Gérer les erreurs de chargement


• Optimiser les performances de chargement


• Contrôler l'accès aux données ETL


• Gérer la sensibilité des données

Utiliser des outils ETL populaires

• Présenter les outils ETL couramment utilisés


• Comparer les fonctionnalités et les performances des outils


• Choisir entre des outils open-source et propriétaires


• Intégrer l'ETL avec les entrepôts de données


• Utiliser l'ETL pour les rapports et les tableaux de bord

Développer un processus ETL

• Identifier les étapes clés du développement d'un processus ETL


• Planifier et concevoir le flux ETL


• Mettre en œuvre les transformations et les règles métier


• Tester, déboguer et valider le processus ETL


• Déployer les processus ETL en production


• Planifier les tâches et gérer les horaires

Intégrer l'ETL avec d'autres technologies

• Extraire des données à partir de sources complexes


• Extraire des données à partir de bases de données NoSQL


• Traiter des données semi-structurées (XML, JSON)


• Utiliser des API pour l'extraction de données


• Appliquer des méthodes d'extraction de données Web (Web scraping)


• Surveiller les flux ETL et gérer les erreurs

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique