Webanwendungen und Befehlszeilen-Tools für Data Engineering

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Webanwendungen und Befehlszeilen-Tools für Data Engineering

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering“

Dozenten: Noah Gift

5.195 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4 Module

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

43 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Was Sie lernen werden

Konstruieren Sie Python Microservices mit FastAPI
Erstellen eines Befehlszeilen-Tools in Python mit Click
Vergleichen Sie mehrere Möglichkeiten, ein Jupyter-Notizbuch einzurichten und zu verwenden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Microservices
Kategorie: Test-Automatisierung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Paket- und Softwareverwaltung
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Containerisierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Befehlszeilenschnittstelle
Kategorie: Python-Programmierung

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem vierten Kurs der Python, Bash und SQL Essentials for Data Engineering Specializations bauen Sie auf den Data-Engineering-Konzepten auf, die in den ersten drei Kursen eingeführt wurden, um Python-, Bash- und SQL-Techniken bei der Bewältigung realer Probleme anzuwenden. Zunächst vertiefen wir die Nutzung von Jupyter-Notebooks, um Modelle für Machine Learning-Aufgaben zu erstellen und einzusetzen. Dann werden wir erkunden, wie Sie mit Python Microservices Ihr Data Warehouse in kleine, portable und skalierbare Lösungen aufteilen können. Schließlich werden Sie ein leistungsfähiges Befehlszeilen-Tool zur Automatisierung von Tests und Qualitätskontrollen für die Veröffentlichung und gemeinsame Nutzung Ihres Tools mit einer Datenregistrierungsstelle erstellen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Jupyter auf Ihrem lokalen Rechner installieren und ausführen. Außerdem werden Sie Strategien zur Verwendung von Code- und Textzellen in einem Jupyter-Notizbuch erkunden.

Das ist alles enthalten

8 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore

8 VideosInsgesamt 27 Minuten

Einführung in Webanwendungen und Befehlszeilentools für Data Engineering0 Minuten
Überblick über die wichtigsten Konzepte6 Minuten
Einführung in Jupyter Notebooks0 Minuten
Erste Schritte mit Jupyter3 Minuten
Code-Zellen in Jupyter3 Minuten
Textzellen in Jupyter4 Minuten
Magie in Jupyter6 Minuten
Überblick über Jupyter Lab5 Minuten

5 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Treffen Sie Ihre Ausbilder10 Minuten
Willkommen10 Minuten
Kursstruktur und Etikette10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Einführung in Jupyter30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Treffen und Begrüßung (optional)10 Minuten

3 Unbewertete LaboreInsgesamt 180 Minuten

Code-Zellen in Jupyter60 Minuten
Textzellen in Jupyter60 Minuten
Magie in Jupyter60 Minuten

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie ein Cloud-basiertes Notizbuch in Google Colab und AWS Sagemaker erstellen und verwenden können.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren7 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

6 VideosInsgesamt 19 Minuten

Einführung in Colab2 Minuten
Tour der Colab-Funktionen4 Minuten
Daten und Dokumente in Colab4 Minuten
Einführung in SageMaker4 Minuten
Rundgang durch das SageMaker Studio3 Minuten
Überblick über SageMaker Pipelines3 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Wichtige Notebook-Links10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Erste Schritte mit dem Code Editor in Amazon SageMaker Studio10 Minuten

7 AufgabenInsgesamt 210 Minuten

Einführung in Colab30 Minuten
Colab Merkmale30 Minuten
Daten und Dokumente in Colab30 Minuten
Einführung in SageMaker30 Minuten
SageMaker Studio30 Minuten
SageMaker Pipelines30 Minuten
Jupyter Notizbücher30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Notebook Rezension60 Minuten

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie einen Python Microservice mit FastAPI erstellen und einen containerisierten Machine Learning Microservice für Data Engineering bereitstellen.

Das ist alles enthalten

11 Videos7 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

11 VideosInsgesamt 78 Minuten

Einführung in den Aufbau von Python Microservices0 Minuten
Was sind die Vorteile von Microservices?4 Minuten
Einrichten der Python-Projektstruktur für die kontinuierliche Integration7 Minuten
Erstellen einer Zufallsfrucht-Webanwendung mit Python4 Minuten
Einführung in Python Microservices mit FastAPI1 Minute
Aufbau von FastAPI-Microservices für maschinelle Lernvorhersagen6 Minuten
Bereitstellen eines Python Lambda Microservice13 Minuten
Einführung in den Aufbau containerisierter Microservices1 Minute
Warum Container für Microservices verwenden?2 Minuten
Bereitstellen einer containerisierten .NET 6 API7 Minuten
Bereitstellung eines Containerized Machine Learning Microservice34 Minuten

7 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Container und Containerdienste10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 570 Minuten

Was sind die wichtigsten Komponenten von Python Microservices?30 Minuten
Quiz - Erforschung der Vorteile und Merkmale von Microservices180 Minuten
Quiz - Aufbau von Python Microservices180 Minuten
Quiz - Aufbau von containerisierten Microservices180 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Aufbau eines Python Microservice60 Minuten

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie ein Python-Projekt so organisieren, dass Sie ein leistungsfähiges Befehlszeile; Kommandozeile-Tool erstellen können. Sie werden Click, ein nützliches Framework für Befehlszeilen-Tools, verwenden, um Ihr Tool zu verbessern. Schließlich werden Sie Tests und Qualitätskontrolle für die Veröffentlichung und gemeinsame Nutzung Ihres Tools mit einer Registry automatisieren.

Das ist alles enthalten

25 Videos12 Lektüren5 Aufgaben5 Unbewertete Labore

25 VideosInsgesamt 126 Minuten

Einführung in Python-Paketierung und Kommandozeilen-Tools1 Minute
Einführung in die Erstellung von Kommandozeilen-Tools0 Minuten
Erste Schritte mit Python-Projekten5 Minuten
Überblick über Kommandozeilen-Tool-Frameworks4 Minuten
Mit Click ein Kommandozeilen-Tool erstellen4 Minuten
Erweiterte Funktionen des Befehlszeilen-Tools erkunden5 Minuten
Wiederholung der Erstellung von Kommandozeilen-Tools1 Minute
Einführung in das Verpacken und Verteilen Ihres Python-Projekts1 Minute
Einführung in Python Packaging5 Minuten
Arbeiten mit Python Setup Tools6 Minuten
Hochladen in eine Python-Registry5 Minuten
Zusammenfassung des Verpackens und Verteilens Ihres Python-Projekts1 Minute
Einführung in die kontinuierliche Integration für Befehlszeilen-Tools1 Minute
Einführung in Linting5 Minuten
Automatisieren von Tests mit GitHub-Aktionen5 Minuten
Automatisiertes Veröffentlichen Ihres Python-Projekts9 Minuten
Zusammenfassung der kontinuierlichen Integration für Befehlszeilen-Tools1 Minute
Einführung1 Minute
Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung für die Befehlszeilenentwicklung11 Minuten
Ihr erstes Kommandozeilenwerkzeug in Rust12 Minuten
Arbeiten mit Benutzereingaben: Argumente und Optionen10 Minuten
Erweitern Sie die Funktionalität Ihres Tools mit Modulen und Bibliotheken8 Minuten
Ausgabe verwalten: Protokollierung, Fehler und Panik12 Minuten
Optimierung Ihrer Kommandozeilen-Tools: Leistung und beste Praktiken9 Minuten
Big-O-Notation-Final Challenge Komplettlösung5 Minuten

12 LektürenInsgesamt 120 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Erstellen von Kommandozeilen-Tools10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Externes Labor: Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung10 Minuten
Einführung in die Rust-Kommandozeilen-Tools10 Minuten
Externes Labor: Bauen Sie Ihr erstes Rust CLI10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Nächste Schritte10 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung10 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 750 Minuten

Befehlszeilen-Tools und Paketierung30 Minuten
Praxis-Quiz180 Minuten
Verpackung180 Minuten
Kontinuierliche Integration180 Minuten
Quiz-Big-O-Notation180 Minuten

5 Unbewertete LaboreInsgesamt 210 Minuten

Installieren Sie ein editierbares Python CLI-Tool30 Minuten
Installieren Sie ein Python CLI-Tool30 Minuten
Testen und validieren Sie ein Python CLI-Tool30 Minuten
Aktualisieren eines Kommandozeilenprogramms60 Minuten
Big-O-Notation Finale Herausforderung60 Minuten

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen

(15 Bewertungen)

Noah Gift

Duke University

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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.“

Bewertungen von Lernenden

5 stars
55,81 %
4 stars
32,55 %
3 stars
6,97 %
2 stars
2,32 %
1 star
2,32 %

Zeigt 3 von 43 an

Geprüft am 14. Feb. 2023

covered all the fundamentals can be little slower and detailed

Geprüft am 15. Jan. 2025

Fantastic course. Thanks for all teachers involved in writing this.

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Häufig gestellte Fragen

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