ETL Data Testing: Todo lo que necesitás saber

ETL y Data Testing, con la ayuda de Python

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ETL Data Testing: Todo lo que necesitás saber

What You Will Learn!

Aprenderás qué es el mundo de Data y ETL en sistemas y cómo es diferente del software
Aprenderás cómo es el ciclo del testing en ETL y Data
Aprenderás las técnicas necesarias para informar la calidad de la data producida
Aprenderás sobre queries a Bases de Datos
Aprenderás a automatizar ETL Testing con Great Expectations y Python
Aprenderás a reportar lo que es importante en ETL Testing

Description

Aprender ETL Testing puede abrirte puertas a un nicho de mercado en el que hay una gran necesidad de especialistas y poca oferta de ellos.

ETL (Extract, Transform, Load) es un proceso crítico en la mayoría de las empresas que manejan grandes volúmenes de datos, ya que se encarga de recolectar, limpiar y cargar los datos en un sistema centralizado para su posterior análisis. Sin embargo, debido a la complejidad y la cantidad de datos involucrados, es fácil cometer errores en este proceso y los datos pueden ser incompletos o incorrectos si no se realizan pruebas adecuadas.

Los especialistas en ETL Testing pueden ayudar a garantizar que los datos sean precisos y completos al validar y monitorear el proceso ETL. A medida que más y más empresas dependen de los datos para tomar decisiones estratégicas, la demanda de especialistas en ETL Testing está aumentando. Aprender las habilidades de testing para ETL le permitirá a una persona destacarse en un nicho con poca competencia, y ser valorado en empresas que dependen del análisis de datos para su desarrollo.

Este curso de ETL Testing se enfoca en brindar a los alumnos una comprensión sólida de las bases de SQL y cómo utilizarlas para realizar pruebas de integridad de datos en sistemas ETL.

Los alumnos aprenderán las mejores prácticas y técnicas para realizar pruebas en procesos ETL, incluyendo la validación de cargas de datos, la comparación de conjuntos de datos y la detección de errores. El curso también cubrirá el uso del paquete Great Expectations de Python, que permite automatizar y escalar las pruebas de integridad de datos para asegurar la calidad de los datos en un sistema ETL.

Los alumnos aprenderán a crear expectativas para diferentes tipos de datos y a utilizar las herramientas de Great Expectations para evaluar si los datos cumplen con estas expectativas. Al final del curso, los alumnos tendrán las habilidades necesarias para crear y ejecutar pruebas automatizadas eficientes en procesos ETL y utilizar Great Expectations para garantizar la calidad de los datos en su organización.

¡Nos vemos en el curso!