Transform and Validate Real-Time Data Fast

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Transform and Validate Real-Time Data Fast

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

Dozent: Tom Themeles

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

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Transform nested and streaming data into analytics-ready tables using programming tools and platforms.
Implement automated data quality checks and integrate these checks into CI/CD pipelines to enforce quality gates.
Build and manage scalable real-time analytics pipelines that block low-quality data and connect curated datasets to Power BI dashboards.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Governance
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: CI/CD

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Dashboard
Kategorie: PySpark
Kategorie: Power BI

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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

Imagine you’re tasked with solving a complex challenge that demands both strategic thinking and hands-on expertise. How do you approach it confidently? In this course, you will be guided through essential concepts and practical applications, empowering you to tackle real-world problems effectively. This course equips you with in-depth knowledge, interactive exercises, and actionable skills designed for immediate impact in your field. By the end of this course, you will have developed a robust understanding of key principles, gained experience with proven strategies, and be prepared to implement solutions in dynamic environments.

Learners should be familiar with basic Python, SQL, basic PySpark, data engineering fundamentals, streaming concepts, and data quality awareness. This course is designed for intermediate data engineers, analytics engineers, and BI professionals who want to build reliable real-time data pipelines with automated quality checks and executive-ready dashboards using Microsoft Fabric, PySpark, and Power BI. By the end of this course, you'll be ready to apply what you’ve learned to drive results and adapt to evolving challenges with confidence.

Learn to parse, flatten, and reshape real-time data streams into analytics-ready tables. Explore nested clickstream data, explode arrays, and pivot by category for efficient downstream analytics.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

4 Videos Insgesamt 32 Minuten

Welcome to the Course 5 Minuten
Introduction to Real-Time Data 6 Minuten
Parsing and Exploding Nested JSON 11 Minuten
Pivoting for Analytics 11 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 15 Minuten

Welcome to the Course: Transform and Validate Real-Time Data Fast 5 Minuten
Real Time Intelligence in Microsoft Fabric 10 Minuten

1 peer review Insgesamt 20 Minuten

Hands-On-Learning: Transform Data into Analytics-Ready Tables 20 Minuten

In this module, learners will explore how to automate data validation using PyDeequ. They will learn to define and apply data quality constraints, integrate validation seamlessly into CI/CD pipelines, and implement mechanisms to block merges when thresholds are not met. This hands-on module emphasizes building robust, automated systems that safeguard data integrity in production environments.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 peer review

4 Videos Insgesamt 37 Minuten

Benefits of Using PySpark 6 Minuten
Integration of Deequ in CI/CD Workflow 11 Minuten
Automating Data Quality Checks with CI/CD in Microsoft Fabric 10 Minuten
Blocking Low-Quality Merges 11 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 5 Minuten

Optimizing for CI/CD in Microsoft Fabric 5 Minuten

1 peer review Insgesamt 30 Minuten

Hands-On-Learning: Automate Data Quality Validation with PySpark and CI/CD Integration 30 Minuten

This module guides learners through optimizing Microsoft Power BI dashboards with live data connections. It covers real-time data integration, performance strategies such as caching and incremental refresh, and visual design principles.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

5 Videos Insgesamt 44 Minuten

Connecting Power BI to Fabric 6 Minuten
Building Interactive Dashboards 15 Minuten
Optimizing Real-Time Performance 10 Minuten
Optimizing Power BI for Clickstream Analytics 10 Minuten
Course Wrap-up Video 3 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 5 Minuten

Incremental Refresh and Real-Time Data for Semantic Models 5 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 20 Minuten

Transform and Validate Real-Time Data Fast 20 Minuten

2 peer reviews Insgesamt 90 Minuten

Hands-On-Learning: Design and Optimize a Real-Time Dashboard in Power BI 30 Minuten
Project: End-to-End Real-Time Data Engineering Pipeline 60 Minuten

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Dozent

Tom Themeles

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Felipe M.

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

Chaitanya A.

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