Process & Analyze Real-Time Data Fast

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Process & Analyze Real-Time Data Fast

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers“

Dozenten: Jairo Sanchez

Bei enthalten

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3 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Architect a streaming data solution by differentiating between batch, micro-batch, and streaming patterns to solve a specific business problem.
Develop real-time analytics pipelines using window functions and watermarking to aggregate and analyze streaming data.
Optimize a production streaming application by diagnosing performance bottlenecks like data skew and implementing mitigation techniques.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Performance Improvement
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Internet Of Things
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Trend Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Databricks
Kategorie: PySpark
Kategorie: Fraud detection

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Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

In a world where business decisions happen in seconds, is your data fast enough? Traditional batch processing creates a critical "insight lag," forcing you to react to yesterday's news. This hands-on course empowers you to design, build, and optimize high-speed data pipelines that serve as the nervous system of modern business. Working in a ready-to-use cloud environment with industry-standard Apache Spark, you will master the complete lifecycle of real-time data engineering. Through practical, real-world case studies from e-commerce, IoT, and FinTech, you'll learn to build live operational dashboards, apply window functions to analyze trends over time, and design a sophisticated, real-time fraud detection engine. You will leave this course with the skills to transform massive, high-speed data streams into immediate, actionable business value and become the go-to expert for creating low-latency solutions that give companies their competitive edge.

This course is designed for professionals and aspiring practitioners who want to harness the power of real-time analytics. Whether you are a data analyst, data engineer, or data scientist seeking to advance your skills, or an IT professional and developer working with IoT, cloud, or streaming systems, this course will equip you with the practical tools and techniques to analyze data as it flows. Business professionals will also benefit from understanding how real-time insights can accelerate smarter decision-making across industries. Learners should have a basic understanding of Python and SQL to follow the exercises effectively. The hands-on labs use a free Databricks account, and a setup guide is provided, so no prior experience with Databricks or Spark is required to get started. By the end of this course, learners will be able to design and implement efficient real-time data solutions using streaming technologies. They will learn to differentiate between batch, micro-batch, and continuous streaming patterns to solve business problems, apply time-based functions and watermarking for stateful data analysis, and optimize streaming pipelines by identifying and resolving performance challenges such as data skew.

In this module, learner will step into the role of a data analyst at a fast-growing e-commerce company. Learner will tackle their biggest challenge: replacing slow, nightly reports with a live dashboard to monitor a critical flash sale. Learner will master the fundamentals of stream processing and learn why real-time data is a competitive necessity. This module demonstrates these concepts using Apache Spark.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

4 VideosInsgesamt 35 Minuten

The Real-Time Revolution4 Minuten
Data Processing Paradigms8 Minuten
Introduction to Spark Structured Streaming10 Minuten
Your First Streaming Pipeline14 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Welcome to the Course: Course Overview5 Minuten
Key Streaming Terminologies for Real-Time Analytics5 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 30 Minuten

Hands-On-Learning: Building a Real-Time E-commerce Dashboard 30 Minuten

As an IoT Engineer for a smart city initiative, you are responsible for making sense of hundreds of traffic sensors generating chaotic, often delayed data. In this module, you will explore the critical distinction between event time and processing time, master stateful analytics using window functions, and apply watermarking to handle late-arriving data. By the end, you'll be able to design robust real-time pipelines that reveal trends and actionable insights from complex, continuous streams.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 peer review

This module will guide you through identifying and resolving performance bottlenecks using techniques like salting, and then applying stateful analytics to build a prototype for real-time fraud detection. In your role as a Platform Engineer at a fast-growing FinTech company, you are challenged with stabilizing a critical payment pipeline crippled by data skew and tasked with defending against rapidly evolving fraud threats. By the end, you will have mastered the skills needed to optimize and operationalize production-grade streaming applications in high-stakes environments.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

4 VideosInsgesamt 36 Minuten

Understanding and Diagnosing Data Skew9 Minuten
Implementing Salting10 Minuten
Applying Streaming to Fraud Detection12 Minuten
Congratulations and Next Steps in Your Data Engineering Career5 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

The Salting Technique5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Process & Analyze Real-Time Data Fast 20 Minuten

2 peer reviewsInsgesamt 90 Minuten

Hands-On-Learning: Diagnosing and Mitigating Data Skew in a Payment Pipeline30 Minuten
Project: Build a Real-Time Fraud Detection Pipeline60 Minuten

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Dozenten

Jairo Sanchez

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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.“

Häufig gestellte Fragen

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