"infa_2019_saraykina" 可能是指一个关于 Informatica 的2019年教程或项目，由 Saraykina 提供。Informatica 是一款强大的数据集成工具，广泛用于企业级的数据迁移、数据清洗、数据仓库建设和ETL（提取、转换、加载）过程。这个主题可能涵盖了使用 Informatica 的基础知识和实践操作。
"我是初学者！我不知道我在做什么！" 这句话表明这个资源可能是为初学者设计的，可能包含了一些学习 Informatica 的基础知识，以及如何从零开始上手的过程。对于初学者来说，理解 Informatica 的工作流程、创建数据映射、配置工作流以及如何与数据库交互等概念是至关重要的。
"Python" 暗示了这个教程或项目可能涉及到使用 Python 语言与 Informatica 集成。Python 是一种流行的编程语言，常用于数据处理和自动化任务，包括在数据集成环境中作为脚本语言使用。在 Informatica 中，Python 脚本可以用于数据转换、数据验证和复杂业务逻辑的实现。
【压缩包子文件的文件名称列表】"infa_2019_saraykina-master" 常见于GitHub或其他代码托管平台上的开源项目结构，通常包含项目的源代码、文档、配置文件等。在这个案例中，"master"分支可能包含了项目的主要内容，包括：
1. **README** 文件：通常会提供项目概述、安装指南、使用方法等信息。
2. **Source Code** 目录：可能包含了用Python编写的脚本或工具，用于与Informatica交互。
3. **Examples** 或 **Tutorials** 目录：可能有逐步指导的示例，帮助学习者理解如何应用Python在Informatica环境中。
4. **Documentation** 目录：可能包含详细的教程、API参考或用户手册。
5. **Data** 目录：可能包含用于练习的数据集或样本文件。
6. **Config** 目录：可能包含配置文件，用于设置Informatica环境或Python脚本的参数。
学习 Informatica 时，你需要理解以下核心概念：
1. **PowerCenter Designer**：这是主要的图形化开发工具，用于设计数据映射和工作流。
2. **Sources** 和 **Targets**：数据源和目标定义了数据的输入和输出，可以是数据库表、文件、Web服务等。
3. **Transformations**：数据在被加载到目标之前，通常需要经过一系列转换，如过滤、聚合、清洗等。
4. **Workflows** 和 **Tasks**：工作流是Informatica中的流程控制机制，任务则是工作流中的具体操作。
5. **Sessions**：执行数据加载的实际操作，可以在工作流中调度和监控。
6. **Mappings**：定义了数据如何从源到目标的转换路径。
7. **Integration Service (IS)**：运行工作流和任务的引擎。
结合Python，你可能还会学习如何使用 Informatica 的 API 或 SDK（如PyInformatica）来自动化某些任务，比如调度、监控、数据质量检查等。
"infa_2019_saraykina" 提供了一个学习 Informatica 和 Python 结合使用的资源，适合想要掌握这两个领域的初学者。通过这个教程，你可以期望了解如何使用Informatica进行数据集成，并利用Python增强其功能和灵活性。
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