F4_DATA_ENGINEER 10: Fonction de transformation & Load dataset to gcp скачать в хорошем качестве

F4_DATA_ENGINEER 10: Fonction de transformation & Load dataset to gcp

Dans cette vidéo, nous allons créer pas à pas une fonction de transformation avancée sur un échantillon de données extrait d’un pipeline Apache Beam. Tu verras comment structurer, tester et intégrer cette fonction pour préparer tes données au Machine Learning et à leur injection dans BigQuery. Tu vas apprendre à : Importer un échantillon local de données pour prototyper sereinement Structurer tes transformations dans une fonction Python claire et testable Convertir et typer correctement les colonnes (dates, float, string, etc.) Calculer des indicateurs comme la moyenne mobile (MA24) et le RSI14 Nettoyer et formater la data (gestion des NaN, inf, types…) Intégrer la fonction dans une classe compatible avec Apache Beam Finaliser la transformation et loader directement dans BigQuery Déboguer et valider chaque étape avant de passer à l’industrialisation 💡 Tips bonus : Toujours travailler et tester localement tes fonctions de transformation avant de les intégrer à un pipeline cloud : tu gagneras un temps fou lors des mises en production ! 👉 Abonne-toi à iTech14 pour des tutos Data Engineering, MLOps, Cloud & IA concrets, et booste tes compétences. 📌 Tous mes tutoriels pratiques sont sur itech14.com #Python #Pandas #ApacheBeam #DataEngineering #MachineLearning #BigQuery #Transformation #ETL #iTech14