z.B. Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Studenten im ersten und zweiten Studienjahr, die sich für Ingenieur- oder Naturwissenschaften interessieren, sowie an Gymnasiasten und Berufstätige mit Interesse an der ProgrammierungErwerben Sie die Fähigkeiten zum Aufbau effizienter und skalierbarer Datenpipelines. Lernen Sie die wichtigsten Data-Engineering-Plattformen (Hadoop, Spark und Snowflake) kennen und erfahren Sie, wie Sie diese optimieren und verwalten können. Lernen Sie Databricks kennen, eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von Datenanalysen und maschinellem Lernen, und vertiefen Sie Ihre Python-Kenntnisse in Data Science mit PySpark. Schließlich lernen Sie die Schlüsselkonzepte von MLflow kennen, einer Open-Source-Plattform für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, und erfahren, wie Sie sie in Databricks integrieren können. Dieser Kurs richtet sich an Lernende, die ihre Karriere in den Bereichen Data Science oder Data Engineering verfolgen oder vorantreiben möchten, oder an Softwareentwickler oder Ingenieure, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenmanagement erweitern möchten. Zusätzlich zu den Technologien, die Sie erlernen, erhalten Sie auch Methoden, die Ihnen helfen, Ihre Projektmanagement- und Workflow-Fähigkeiten für das Data Engineering zu verbessern, einschließlich der Anwendung von Kaizen-, DevOps- und Data Ops-Methoden und Best Practices. Mit Quizfragen, die Ihr Wissen während des gesamten Kurses testen, wird dieser umfassende Kurs Ihnen helfen, ein kompetenter Data Engineer zu werden, der bereit ist, die Herausforderungen der heutigen datengesteuerten Welt zu meistern.
Spark, Hadoop und Snowflake für Data Engineering
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Spark, Hadoop und Snowflake für Data Engineering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Python Datentechnik“
Dozenten: Noah Gift
13.955 bereits angemeldet
Bei enthalten
64 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellung skalierbarer Datenpipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) für eine effiziente Datenverarbeitung.
Optimierung des Data Engineer mit Clustering und Skalierung zur Steigerung von Leistung und Ressourcennutzung.
Erstellung von ML-Lösungen (PySpark, MLFlow) auf Databricks für die nahtlose Entwicklung und Bereitstellung von Modellen.
Implementierung von DataOps- und DevOps-Verfahren für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) von datengesteuerten Anwendungen, einschließlich der Automatisierung von Prozessen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Database Architecture and Administration
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Warehousing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Databricks
Wichtige Details
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21 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 4 Module
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Zeigt 3 von 64 an
Geprüft am 15. Jan. 2024
A course that cover all aspects basic of data engineer, i love it
Geprüft am 6. Aug. 2024
Great course, detailed steps by step walkthrough that really simplifies understanding
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