Những điều cơ bản về Airflow được chia sẻ bởi nhà lãnh đạo dữ liệu tại Thung lũng Silicon

Name: Những điều cơ bản về Airflow được chia sẻ bởi nhà lãnh đạo dữ liệu tại Thung lũng Silicon
Price: 132000 KRW

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

(5.0) 5 đánh giá

136 học viên

keeyonghan9539

실습 중심

데이터파이프라인

실리콘밸리

airflow

snowflake

SQL

Python

Dịch cái này sang tiếng Việt

Xây dựng quy trình dữ liệu dựa trên AIrflow + Snowflake + Docker
Các kỹ năng SQL và Python thiết thực có thể được sử dụng ngay trong công việc thực tế về dữ liệu

Airflow tự động hóa các luồng dữ liệu phức tạp và cho phép thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy thông qua việc lập lịch trình và quản lý tác vụ linh hoạt . Snowflake là kho dữ liệu đám mây mạnh mẽ có thể xử lý và mở rộng nhanh chóng lượng dữ liệu lớn, hỗ trợ hoạt động dữ liệu ổn định trong nhiều môi trường kinh doanh khác nhau.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thiết kế và vận hành đường ống dữ liệu hiệu quả bằng cách kết hợp khả năng tự động hóa quy trình làm việc của Airflow với khả năng mở rộng và hiệu suất của Snowflake . Bạn có thể tìm hiểu các công nghệ cốt lõi của kỹ thuật dữ liệu giúp kết nối việc thu thập, xử lý, lưu trữ và sử dụng dữ liệu thành một luồng duy nhất mà không cần phải thiết lập cơ sở hạ tầng phức tạp.

Sau giờ học

Tìm hiểu về sứ mệnh của tổ chức dữ liệu và vai trò của kỹ thuật dữ liệu.
Bạn sẽ tìm hiểu về kho dữ liệu và đường ống dữ liệu tạo nên cơ sở hạ tầng dữ liệu.
- Trong quá trình này, bạn có thể thêm kho dữ liệu có tên Snowflake vào bộ kỹ năng của mình.
- Tìm hiểu các phương pháp hay nhất thực sự giúp bạn xây dựng và vận hành đường ống dữ liệu.
Bạn có thể tạo nhiều đường ống dữ liệu khác nhau dựa trên Airflow, nền tảng tạo/vận hành đường ống dữ liệu phổ biến nhất.
- Bạn cũng sẽ học các khái niệm nâng cao như cập nhật đầy đủ, cập nhật gia tăng, lấp đầy, giám sát, v.v.
Với tư cách là một nhân viên dữ liệu, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế về cách sử dụng Python và SQL để tạo đường ống dữ liệu, điều này sẽ nâng cao khả năng của bạn.

Xin chào. Tên tôi là Ki-Yong Han, và tôi là chuyên gia dữ liệu tại Thung lũng Silicon với 30 năm kinh nghiệm. Sau khi bắt đầu sự nghiệp tại Samsung Electronics, tôi đã đến Thung lũng Silicon ở tuổi 31. Dựa trên chuyên môn của tôi trong việc xây dựng các nhóm dữ liệu tại các tổ chức như Udemy (được niêm yết trên NASDAQ vào năm 2021) và Polyvore (được Yahoo mua lại vào năm 2015), cũng như cung cấp dịch vụ tư vấn dữ liệu cho nhiều công ty có trụ sở tại Thung lũng Silicon và Hàn Quốc, cùng kinh nghiệm giảng dạy thạc sĩ tại Đại học San Jose State, nơi có tỷ lệ việc làm cao nhất tại Thung lũng Silicon, tôi sẽ chia sẻ các kỹ năng thiết yếu dành cho các nhà khoa học dữ liệu.

Môi trường thực hành

Chạy Airflow trên Docker. Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ giới thiệu Docker và giải thích quá trình cài đặt.
Đối với kho dữ liệu của mình, chúng tôi sử dụng bản dùng thử miễn phí của Snowflake. Bạn có thể sử dụng miễn phí trong 30 ngày hoặc 400 đô la tín dụng, không cần nhập thông tin thẻ tín dụng và bạn có thể dùng thử miễn phí một lần nữa mà không gặp vấn đề gì sau khi thời gian dùng thử miễn phí kết thúc (nhưng bạn sẽ cần thiết lập môi trường mới).
Chúng tôi sử dụng Google Colab để giới thiệu về mã hóa đường truyền dữ liệu.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Những người đang làm hoặc muốn làm kỹ sư dữ liệu
Những người đang hoặc muốn làm công việc liên quan đến pipeline dữ liệu
Người có hứng thú với công việc/dự án liên quan đến dữ liệu

Cần biết trước khi bắt đầu?

Python (Sơ cấp)
SQL (Sơ cấp)

Xin chào
Đây là

851

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

컴퓨터 공학 석사 후 삼성전자에서 시작된 커리어가 친구덕에 실리콘밸리로 이어져 지난 29년간 13개의 다양한 스테이지의 회사를 다녔습니다 (창업, 대기업들, 다수의 스타트업들).

야후: 엔지니어링 디렉터로 검색엔진 개발.
유데미. 데이터팀을 처음 만들어 30명까지 성장. 2021년 10월에 나스닥 상장
삼성전자
...

중간에 11개월 쉬어보기도 했고 본의 아니게 엔젤투자자(Chartmetric, Goodtime.io, Select Star, EO, 비지니스 캔버스, ...), 어드바이저(몰로코, 블라인드, 월급쟁이부자들, ...), 컨설팅(SK텔레콤, 현대카드, 이마트 등등) 등의 역할을 하면서 나만의 브랜드를 만들었습니다. 실패를 실패가 아닌 교훈으로 보는 긍정의 힘과 꾸준함이라는 복리의 힘을 믿습니다.

https://www.linkedin.com/in/keeyonghan/

유투브 채널

월급쟁이부자들 강의

Chương trình giảng dạy

Tất cả

68 bài giảng ∙ (11giờ 58phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu khóa học

2 bài giảng ∙ (14phút)

1. Về giảng viên
05:13
2. Giới thiệu khóa học
09:23

Phần 2. Giới thiệu về nhóm dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu

5 bài giảng ∙ (59phút)

3. Giới thiệu vai trò của Nhóm Dữ liệu
10:14
4. Giới thiệu hạ tầng dữ liệu
15:37
5. Vai trò của Kỹ sư dữ liệu
16:22
6. Giới thiệu pipeline dữ liệu
12:38
7. Ví dụ về hệ thống dữ liệu
05:02

Phần 3. Giới thiệu và thiết lập Snowflake

4 bài giảng ∙ (42phút)

8. Về Snowflake
15:03
9. Dùng thử Snowflake miễn phí
06:21
10. Làm quen với môi trường Snowflake
13:58
11. Thực hành môi trường Snowflake
06:45

Phần 4. 실습 Data Pipeline

6 bài giảng ∙ (1giờ 6phút)

Phần 5. Airflow: Khung công việc đường ống dữ liệu

2 bài giảng ∙ (17phút)

Phần 6. Cài đặt Airflow nền Docker

7 bài giảng ∙ (1giờ 6phút)

Phần 7. Giới thiệu lập trình Airflow

16 bài giảng ∙ (2giờ 59phút)

Phần 8. Lập trình Airflow cơ bản

9 bài giảng ∙ (1giờ 41phút)

Phần 9. Lập trình Airflow nâng cao

14 bài giảng ∙ (2giờ 37phút)

Phần 10. 결 thúc và bước tiếp theo

3 bài giảng ∙ (12phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

5.0

5 đánh giá

horongt
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
I've finally completed the course!! I was able to gain a lot technically, but the overall concepts of data engineering that the instructor took the time to explain were really helpful (content from Section 2, the future of data engineering). Through this, I was able to gain great insights into how to design pipelines and what technology stack to choose. Also, I liked that the instructor mentioned the concerns that data engineers should have from time to time during the lecture. In addition, the lecture itself was created to allow you to learn practical tips and theoretical parts in a balanced way, so I liked the part where they tell you exactly what you need to know and leave the rest to the person studying. Thank you for the great lecture!!
- keeyonghan9539
  Giảng viên
  Thank you for the kind review. I also have an SQL course created from a data analysis/utilization perspective. I'm planning to release a course related to Spark by early April, so please check that out later.
- horongt
  Okay!! I can listen to the SQL lecture while waiting for the Spark lecture!
dataarchitect0
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.2
5
100% đã tham gia
emfoa230542
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
60% đã tham gia
mscsy01049265
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 4.5
5
33% đã tham gia
pst54016539
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
31% đã tham gia

2.775.946 ₫

Khóa học khác của keeyonghan9539

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Big Data Processing (Spark) as Told by a Silicon Valley Leader

keeyonghan9539

How is processing big data different from processing data with Pandas? Let's learn about Spark, an essential framework for big data processing.

초급

Apache Spark, pyspark, Pandas

Big Data Processing (Spark) as Told by a Silicon Valley Leader

keeyonghan9539

SQL Basics from a Silicon Valley Data Leader

keeyonghan9539

If you work with data, SQL is a fundamental skill you must know. In this course, we will learn SQL from a data analysis perspective, focusing on hands-on practice. The practice will be conducted in Google Colab using DuckDB.

초급

SQL, Data literacy, Data Engineering

SQL Basics from a Silicon Valley Data Leader

keeyonghan9539

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Big Data Processing (Spark) as Told by a Silicon Valley Leader

keeyonghan9539

How is processing big data different from processing data with Pandas? Let's learn about Spark, an essential framework for big data processing.

초급

Apache Spark, pyspark, Pandas

Big Data Processing (Spark) as Told by a Silicon Valley Leader

keeyonghan9539

SQL Basics from a Silicon Valley Data Leader

keeyonghan9539

초급

SQL, Data literacy, Data Engineering

SQL Basics from a Silicon Valley Data Leader

keeyonghan9539

Practical Data Science Part 2. Data Preprocessing

hjkim3

Learn why and how to handle data exploration (EDA), data cleaning, scaling, outlier handling, log transformation, and categorical encoding in real-world applications. You will also learn how to merge tabular data and process (unstructured) time series data.

초급

Python

Practical Data Science Part 2. Data Preprocessing

hjkim3

[2025] SQLD Problem Solutions - 176 Yellow Problems for Those Who Find SQLD Questions Difficult

datacodelab

SQLD Yellow Book 176 Problem Solving Lecture for You Who Studied but Cannot Solve Problems. After Completing the Course, You Will Become an Expert Beyond Passing. SQLD All-in-One Pass!

초급

SQL, SQLD, Big Data

[2025] SQLD Problem Solutions - 176 Yellow Problems for Those Who Find SQLD Questions Difficult

datacodelab

[Data Preprocessing] Don't worry! Because we have Pandas.

aonekoda

Do you have data but feel lost on how to read and process it in Python? Don't worry. Pandas can handle it with its magic. Pandas is the most powerful, efficient, and useful data processing library. Skill-UP your data preprocessing with Pandas! Insights galore!

초급

Python, Pandas, Data Engineering

[Data Preprocessing] Don't worry! Because we have Pandas.

aonekoda

AI Era Smart SQL Learning [Beginner]

tani

I learned it the hard way, so you can learn it the easy way I've discarded unnecessary theory and included only the SQL essentials. Quickly build your SQL confidence.

입문

SQL, MySQL, DBMS/RDBMS

AI Era Smart SQL Learning [Beginner]

tani

[Renewal] First-time MongoDB and NoSQL (Big Data) Database Bootcamp [From Beginner to Application] (Updated)

funcoding

Learn NoSQL technology, which can handle Big Data, one of the fundamental technologies in full-stack and data science utilized by modern startups. MongoDB is the easiest and quickest technology to utilize among NoSQL databases. In this lecture, you will learn the basics of MongoDB in a short time, and also acquire the skills to manipulate and utilize MongoDB with Python.

초급

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[Renewal] First-time MongoDB and NoSQL (Big Data) Database Bootcamp [From Beginner to Application] (Updated)

funcoding

Complete Mastery of Azure Data Fundamentals for Data Beginners

daniellee

This is a special lecture that can lay the theoretical foundation to simultaneously prepare for the Microsoft AZ-900 certification, and as the latest content reflecting the scope of questions as of May 2025, by providing content related to core data concepts, Azure's relational data, Azure's non-relational data, and Azure's analytical workloads in a form combining theory and practice, it can be utilized as a meaningful educational opportunity to not only obtain the certification but also take the first step towards becoming a data professional.

입문

SQL, Big Data, Data Engineering

Complete Mastery of Azure Data Fundamentals for Data Beginners

daniellee

Data Analysis SQL Fundamentals

dooleyz3525

Through detailed lectures and hands-on practice on the core elements of SQL, we will provide you with a solid foundation to grow into a SQL analysis expert.

초급

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

Data Analysis SQL Fundamentals

dooleyz3525