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Plan du cours
Introduction à n8n pour Data Integration
- Vue d'ensemble des capacités d'intégration de données de n8n.
- Concepts clés de l'ETL dans n8n
- Cas d'utilisation courants en matière d'intégration de données et d'analyse
Connexion aux sources de données
- Mise en place d'intégrations de bases de données (MySQL, PostgreSQL, etc.)
- Connexion aux API pour l'extraction de données
- Intégration avec des solutions de stockage en nuage (par exemple, Google Drive, Dropbox)
Techniques de transformation des données
- Nettoyage et préparation des données pour l'analyse
- Utilisation de nœuds n8n pour la manipulation des données
- Mise en œuvre d'une logique et de transformations personnalisées dans les flux de travail
Automatisation des flux de travail ETL
- Création de flux ETL pour automatiser les flux de données
- Planification des flux de travail pour les mises à jour régulières des données
- Mise en place de flux conditionnels pour le traitement dynamique des données
Intégration avec des outils d'analyse et de reporting
- Exportation de données vers des plateformes d'analyse (par exemple, Google Analytics, Power BI)
- Mise en place de rapports et de notifications automatisés
- Utilisation de webhooks pour le traitement des données en temps réel
Surveillance et dépannage des flux de données
- Suivi du flux de données et de l'état des tâches dans n8n
- Gestion des erreurs et des incohérences de données
- Débogage des flux de travail pour optimiser les performances
Meilleures pratiques dans Data Integration
- Sécurité des données et respect de la vie privée
- Garantir la qualité et la cohérence des données
- Optimiser les flux de travail pour l'évolutivité
Efforts de mise à l'échelle Data Integration
- Déployer des flux de travail dans des environnements multiples
- Gérer et mettre à jour les flux de travail en fonction des nouveaux besoins en matière de données
- Se préparer aux évolutions futures de l'intégration des données
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des processus ETL
- Expérience des outils d'intégration ou de manipulation des données
- Familiarité avec les API et les systèmes de base de données
Public
- Analystes de données
- Spécialistes de l'intégration
21 Heures