Advanced SQL for Data Pipeline Optimization

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Advanced SQL for Data Pipeline Optimization

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Level Up: Advanced SQL for Data Engineering“

Dozent: Professionals from the Industry

Bei enthalten

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15 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

15 Module

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Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Build automated ELT pipelines with parameterized SQL and create comprehensive data flow documentation for complex multi-stage processes.
Optimize pipeline performance through benchmarking, partitioning strategies, and automated testing to reduce processing time and costs.
Implement advanced SQL techniques including window functions, MERGE operations, and data validation frameworks for enterprise systems.
Design data reconciliation rules and slowly changing dimension logic to maintain data integrity across multiple source systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Mart
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Star Schema
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Systems Integration
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Verification And Validation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Dashboard
Kategorie: JSON

Wichtige Details

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März 2026

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Level Up: Advanced SQL for Data Engineering“

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In diesem Kurs gibt es 15 Module

You will build, optimize, and troubleshoot enterprise-grade data pipelines using advanced SQL techniques. This hands-on course combines data transformation, performance analysis, and system integration skills to prepare you for senior data engineering roles.

You'll gain practical experience with automated ELT processes, window functions for complex analytics, and data validation frameworks that ensure pipeline reliability. The course covers real-world scenarios like reconciling conflicting data sources, implementing slowly changing dimensions, and optimizing query performance across different storage architectures. What sets this course apart is its focus on production-ready skills. You'll work with actual pipeline scenarios, benchmark competing designs, and create reusable automation scripts. By completion, you'll confidently handle the data transformation challenges that senior engineers face daily. This integrated approach bridges the gap between basic SQL knowledge and advanced data engineering expertise, positioning you for roles in data architecture, pipeline optimization, and enterprise analytics infrastructure.

You will learn the fundamentals of building automated data processing workflows using parameterized SQL, transforming static queries into dynamic, reusable pipeline components.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

3 Videos Insgesamt 15 Minuten

Why Pipeline Automation Changes Everything 3 Minuten
Parameterized SQL Fundamentals for Dynamic Data Processing 8 Minuten
Building Parameterized dbt Models for Automated Processing 4 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 10 Minuten

Building Reusable SQL Pipeline Components 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 18 Minuten

Build Your First Parameterized dbt Pipeline 15 Minuten
Parameterized SQL Knowledge Check 3 Minuten

You will learn systematic approaches to analyzing complex data pipelines, tracing data lineage, and documenting transformation logic for enterprise-scale data infrastructure maintenance and troubleshooting.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

3 Videos Insgesamt 15 Minuten

Why Pipeline Analysis Saves Enterprises Millions 3 Minuten
Data Lineage and Pipeline Dependencies Analysis 7 Minuten
Tracing Data Flow in Complex Pipeline Dependencies 5 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 8 Minuten

Enterprise Pipeline Documentation Standards 8 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 18 Minuten

Pipeline Analysis and Documentation Knowledge Check 3 Minuten
SQL Pipeline Construction and Analysis Mastery Assessment 15 Minuten

You will learn evidence-based pipeline performance evaluation by systematically measuring execution metrics, analyzing runtime statistics, and making data-driven optimization decisions.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

4 Videos Insgesamt 26 Minuten

The Performance Cost of Guessing Wrong 3 Minuten
Fundamentals of Pipeline Performance Measurement 8 Minuten
Tools and Techniques for Runtime Measurement 12 Minuten
Hands-On Pipeline Performance Comparison Using SQL Profiling 4 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 8 Minuten

Statistical Methods for Performance Analysis 8 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 15 Minuten

Performance Benchmarking Analysis Project 10 Minuten
Pipeline Performance Evaluation Knowledge Check 5 Minuten

You will develop automation skills to create scripts that read configuration specifications and generate complete data transformation models, enabling scalable and consistent pipeline development.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

3 Videos Insgesamt 19 Minuten

From Manual Headaches to Automated Excellence 3 Minuten
Building Configuration File Structures for Data Models 10 Minuten
Creating an Automated Model Generation Script in Python 6 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 18 Minuten

Configuration-Driven Development Principles 10 Minuten
Script Development Patterns for Code Generation 8 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 15 Minuten

Automation Script Development Knowledge Check 5 Minuten
Comprehensive Pipeline Automation Mastery Assessment 10 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 18 Minuten

Automated Data Transformation Model Generator 18 Minuten

You will learn UNPIVOT to normalize datasets and should know basic SQL; familiarity with analytical concepts is helpful but not required.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

3 Videos Insgesamt 24 Minuten

Why Data Normalization Through UNPIVOT Transforms Enterprise Analytics 3 Minuten
Understanding UNPIVOT Operations and Data Structure Trade-offs 7 Minuten
Implementing UNPIVOT Operations in SQL Server Management Studio 15 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 8 Minuten

UNPIVOT Syntax Patterns and Implementation Strategies 8 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 5 Minuten

UNPIVOT Operations and Data Transformation Trade-offs Assessment 5 Minuten

You will implement sophisticated window functions to calculate rolling averages, ranking metrics, and time-series analysis that power enterprise analytical dashboards and reporting systems.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

3 Videos Insgesamt 21 Minuten

How Window Functions Transform Time-Series Analytics 4 Minuten
Mastering Window Function Syntax and PARTITION BY Logic 7 Minuten
Building Rolling Metrics with Window Functions in Azure Synapse Analytics 11 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 8 Minuten

Advanced Window Function Patterns for Enterprise Analytics 8 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 30 Minuten

Implement 7-Day Rolling Session Metrics for Enterprise Dashboard 15 Minuten
Advanced Window Functions and Rolling Metrics Mastery Check 5 Minuten
Comprehensive SQL Window Functions and Data Transformation Mastery Assessment 10 Minuten

You will learn automated checksum validation techniques to systematically verify data transformation accuracy and flag discrepancies before they impact downstream systems.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

4 Videos Insgesamt 39 Minuten

Why Data Validation Saves Careers and Companies 3 Minuten
Fundamentals of Checksum-Based Data Validation 8 Minuten
SQL Checksum Implementation Walkthrough 11 Minuten
Building Automated Validation Workflows Step-by-Step 17 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 10 Minuten

Advanced Checksum Techniques for Enterprise Data Validation 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 3 Minuten

Data Validation Fundamentals Knowledge Check 3 Minuten

You will architect modular SCD2 (Slowly Changing Dimension Type 2) logic that can be deployed across multiple dimensional tables to systematically track historical changes with enterprise-grade reliability.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

2 Videos Insgesamt 28 Minuten

SCD2 Implementation Fundamentals and Reusable Logic Design 13 Minuten
Building Parameterized SCD2 Logic Step-by-Step 15 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 10 Minuten

Enterprise SCD2 Architecture Patterns and Best Practices 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 13 Minuten

SCD2 Implementation and Architecture Knowledge Check 3 Minuten
Enterprise SCD2 Mastery Assessment 10 Minuten

You will learn SQL MERGE statement implementation for atomic upsert operations on target tables in enterprise data integration scenarios.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will systematically analyze field-level data conflicts from multiple sources and design comprehensive reconciliation rules for reliable data integration.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

2 Videos Insgesamt 13 Minuten

Reconciliation Rule Design Patterns and Implementation 7 Minuten
Building Conflict Analysis Matrices for Multi-Source Data 6 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 12 Minuten

Field-Level Conflict Analysis and Reconciliation Strategies 12 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 28 Minuten

Design Comprehensive Reconciliation Rules for Multi-Source Customer Data 20 Minuten
Field-Level Conflict Analysis and Reconciliation Knowledge Check 8 Minuten

You will systematically evaluate data integration performance metrics and develop targeted tuning recommendations for optimizing system efficiency.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

2 Videos Insgesamt 7 Minuten

When Performance Bottlenecks Cost Millions 3 Minuten
Performance Tuning Strategies and Implementation Approaches 4 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 12 Minuten

Performance Measurement and Bottleneck Identification in Data Integration Systems 12 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 38 Minuten

Comprehensive Performance Analysis and Optimization Strategy Development 20 Minuten
Data Integration Performance Optimization Knowledge Check 3 Minuten
Data Integration Performance and Optimization Mastery Assessment 15 Minuten

You will learn systematic approaches to transforming massive volumes of semi-structured JSON data into queryable, analysis-ready formats using enterprise-scale batch processing techniques.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

3 Videos Insgesamt 22 Minuten

Why JSON Transformation Drives Enterprise Analytics Success 3 Minuten
JSON Structure Analysis and Transformation Planning 13 Minuten
Implementing JSON Schema Discovery and Field Extraction 5 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 10 Minuten

Enterprise JSON Processing Frameworks and Tools 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 8 Minuten

JSON Transformation Concepts and Techniques 8 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 60 Minuten

Transform Semi-Structured JSON Data into Queryable Enterprise Schema 60 Minuten

You will learn systematic approaches to analyzing database workload patterns, identifying optimization opportunities, and designing intelligent partitioning and clustering strategies that dramatically improve query performance while reducing operational costs.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

3 Videos Insgesamt 17 Minuten

Why Workload Analysis Transforms Database Performance 3 Minuten
Query Pattern Analysis and Performance Metrics 8 Minuten
Implementing Workload Analysis and Partitioning Strategy Design 6 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 10 Minuten

Advanced Partitioning and Clustering Strategies 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 26 Minuten

Database Workload Analysis and Optimization Strategy Development 18 Minuten
Workload Analysis and Partitioning Strategy Principles 8 Minuten

You will learn comprehensive performance evaluation methodologies, conduct rigorous comparison analysis between storage architectures, and develop data-driven migration strategies that optimize enterprise database investments through quantitative business justification.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

2 Videos Insgesamt 12 Minuten

Why Performance-Driven Migration Decisions Transform Enterprise Data Strategy 4 Minuten
Columnar vs Row-Store Architecture Performance Characteristics 8 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 18 Minuten

Migration Strategy Development and Risk Assessment 10 Minuten
Performance Benchmarking and Comparison Analysis 8 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 43 Minuten

Comprehensive Database Architecture Migration Analysis 20 Minuten
Database Migration Strategy and Performance Evaluation 8 Minuten
Strategic Database Architecture Migration Analysis 15 Minuten

You create a comprehensive data pipeline optimization system that integrates SQL automation, performance analysis, and data transformation techniques. This project combines advanced SQL skills with pipeline engineering practices to build, analyze, and optimize production-ready data workflows.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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