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Data Pipelines and Cloud Data Lakes: Spark, AWS, and Airflow

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Data Pipelines and Cloud Data Lakes: Spark, AWS, and Airflow

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

7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Design and implement batch and streaming data pipelines

  • Process and analyze large datasets using Apache Spark

  • Build and manage AWS data lakes with S3, EMR, and Athena

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Oktober 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender 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 „The Data Engineering Bootcamp- Zero to Mastery“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für 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 3 Module

This module introduces learners to Apache Spark, covering its core concepts, data processing techniques, and practical applications. It guides students through setting up Spark, working with DataFrames, and performing aggregations, joins, and advanced operations on real-world Airbnb data. Learners will gain hands-on experience in writing and optimizing Spark jobs.

Das ist alles enthalten

27 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

This module introduces the fundamentals of setting up and managing a data lake on AWS, covering key services like S3, EMR Serverless, and IAM Roles. Learners will explore data partitioning, cataloging, and querying techniques to effectively organize and access large datasets. Practical workflows and real-world examples are included to build hands-on expertise.

Das ist alles enthalten

15 Videos1 Aufgabe

This module provides a comprehensive overview of Apache Airflow, covering its architecture, installation, and core concepts such as DAGs, error handling, and task management. Learners will gain hands-on experience in building and managing data pipelines, including integration with tools like Spark and Postgres. The module emphasizes practical implementation and reliability in data workflows.

Das ist alles enthalten

24 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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

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