Copertina del corso ETL con Python: estrazione e trasformazione dati
Corsando112p

ETL con Python: estrazione e trasformazione dati

Luca Campbell

ETL con Python – il manuale pratico online, capitolo per capitolo

ETL con Python: estrazione e trasformazione dati

Per chi parte da zero

4.6 112 pagine 11h di studio Luca CampbellAvanzato

Il corso di ETL con Python si sviluppa in 112 pagine e 10 capitoli. Costruirai pipeline complete di estrazione, trasformazione e caricamento dati da diverse sorgenti usando Python. Dopo le basi si lavora su script, configurazioni e progetti funzionanti, fino a un piccolo progetto completo da mettere in portfolio. Durata stimata: 11h. L'accesso completo è incluso nell'abbonamento da 11,99 € al mese.

Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.

Cosa imparerai

  • Conoscere i principi chiave di ETL con Python
  • Organizzare l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di ogni sessione di lavoro
  • Seguire procedure chiare dall'inizio alla fine
  • Correggere da solo bug e configurazioni sbagliate
  • Concludere il corso con un piccolo progetto completo da mettere in portfolio

Questo corso è adatto a chi ha già esperienza e cerca tecniche avanzate.

Indice del corso

10 capitoli · 112 pagine · 11h di studio

  1. 01

    Le basi da cui partire: ETL con Python

    Il vocabolario minimo e i concetti su cui si regge tutto il resto del corso.

  2. 02

    Allestire il lavoro: ETL con Python

    Una checklist da seguire ogni volta, dalla preparazione al controllo finale.

  3. 03

    Concetti chiave

    Le idee centrali della materia, ciascuna con un esempio svolto.

Questo manuale è pronto per essere sbloccato

Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.

  1. 04

    Primi esercizi guidati: ETL con Python

    Mettere in pratica subito quanto visto, con script, configurazioni e progetti funzionanti.

  2. 05

    Tecniche e varianti: ETL con Python

    Varianti e accorgimenti per passare da un lavoro improvvisato a uno curato.

  3. 06

    Cosa può andare storto: ETL con Python

    I problemi più frequenti (bug e configurazioni sbagliate) e le soluzioni più efficaci.

  4. 07

    Casi pratici commentati

    Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.

  5. 08

    Livello successivo

    Tecniche avanzate per chi ha consolidato le basi.

  6. 09

    Routine e metodo di lavoro: ETL con Python

    Abitudini e strumenti per mantenere i risultati nel tempo.

  7. 10

    Progetto finale: ETL con Python

    Mettere insieme tutto il percorso realizzando un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.

Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Data & Analytics con il percorso consigliato.

Domande sul corso

Serve esperienza per iniziare il corso di ETL con Python?

Il livello indicato è «Avanzato»: il corso è adatto a chi ha già esperienza e cerca tecniche avanzate.

Cosa è incluso nell'abbonamento oltre al corso di ETL con Python?

Con 11,99 € al mese leggi il corso di ETL con Python e tutti gli altri corsi di Data & Analytics e del catalogo Corsando, senza vincoli: puoi disdire quando vuoi.

Il corso di ETL con Python include esercizi pratici?

Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.

Recensioni

4.2(5)

Lascia un commento su questo corso

L
Ludovica

Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per pipeline complete di estrazione. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Grazie!

N
Noemi

Cercavo un corso serio di questo tipo e "ETL con Python" è stato perfetto. Vale l'abbonamento.

R
Riccardo

Prima di "ETL con Python" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Promosso.

J
Jessica

Gli esercizi su pipeline complete di estrazione mi hanno aiutato a fissare i concetti. Consigliato.

G
Giorgia

Buono, anche se avrei approfondito di piu la parte avanzata.

Immagine di copertina: Jakub.klimek · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons