🔹 Итоги недели: Data Lake, строки, фильтры
🔹 Что мы реально получили после пары занятий?
🔸 Data Lake — единое хранилище для сырых и обработанных данных: решает проблему разрозненных источников и дублирования, даёт гибкость schema-on-read; нужен при больших объёмах и разных форматах.
🔸 Python строки — основа очистки и парсинга в ETL (Extract, Transform, Load): без аккуратной работы поля будут кривые; используйте split/join/strip для нормализации перед загрузкой.
🔸 SQL WHERE — фильтрация на уровне базы данных уменьшает объём для трансформаций: фильтруйте как можно раньше, например WHERE city='Moscow', чтобы не переносить лишние строки.
🔸 ETL (Extract, Transform, Load) стратегии — план извлечения, преобразования и загрузки: выбирайте incremental для больших таблиц, логируйте операции и тестируйте трансформации.
📚 Закрепляйте практикой ETL стратегии и индексы — они ускоряют загрузки и запросы.
#CODERIKK #Result #Junior
➡️ Мы в Telegram - Сетке - Дзен
Буду рад вашей реакции здесь⬇️
