#039 Is ETL Dead For Data Science and Big Data?

Plumbers of Data Science

תוכן מסופק על ידי Andreas Kretz. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Andreas Kretz או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

6+ y ago 28:47

MP3•בית הפרקים

סדרה בארכיון ("עדכון לא פעיל" status)

When? This feed was archived on August 04, 2020 21:15 (5y ago). Last successful fetch was on March 10, 2020 15:30 (5+ y ago)

Why? עדכון לא פעיל status. השרתים שלנו לא הצליחו לאחזר פודקאסט חוקי לזמן ממושך.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Is ETL dead in Data Science and Big Data? In today's podcast I share with you my views on your questions regarding ETL (extract, transform, load). Data Lakes & Data Warehouse where is the difference? Is ETL still practiced or did pre processing & cleansing replace it What would replace ETL in Data Engineering? How to become a data engineer? (check out my facebook note) How to get experience training at home? Real time analytics with RDBMS or HDFS?

84 פרקים

#Tech #Data Science #Andreas Kretz