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Debug Python Pipelines: Root Causes

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Debug Python Pipelines: Root Causes

Hurix Digital

Dozent: Hurix Digital

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Advanced debugging is a systematic discipline that moves beyond trial-and-error to leverage sophisticated tools for efficient problem resolution.

  • Multithreaded debugging requires understanding execution flow patterns and correlation techniques to reconstruct complex failure scenarios.

  • Production debugging success depends on methodical analysis of runtime state, memory conditions, and thread interactions rather than intuition.

  • Effective debugging practices create repeatable processes that transform unpredictable failures into manageable, documented solutions.

Wichtige Details

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Februar 2026

Bewertungen

4 ZuweisungenÂą

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂĽr DataOps: Automation & Reliability
Wenn Sie sich fĂĽr diesen Kurs anmelden, werden Sie auch fĂĽr diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Learners will master systematic debugging approaches using conditional breakpoints, memory inspection, and methodical analysis techniques to transform from trial-and-error debugging to efficient problem resolution in Python data pipelines.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 LektĂĽre2 Aufgaben

Learners will develop systematic approaches to interpret complex stack traces, correlate log patterns, and reconstruct failure scenarios in multithreaded Python environments to identify concurrency issues like deadlocks and race conditions.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 LektĂĽre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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Dozent

Hurix Digital
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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.

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Häufig gestellte Fragen

Âą Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. FĂĽr diese Aufgaben werden Ihre Daten in Ăśbereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.