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

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4 Module

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

41 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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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: Package and Software Management
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Containerization
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Microservices

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Python Programming

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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 Videos Insgesamt 27 Minuten

Einführung in Webanwendungen und Befehlszeilentools für Data Engineering 0 Minuten
Überblick über die wichtigsten Konzepte 6 Minuten
Einführung in Jupyter Notebooks 0 Minuten
Erste Schritte mit Jupyter 3 Minuten
Code-Zellen in Jupyter 3 Minuten
Textzellen in Jupyter 4 Minuten
Magie in Jupyter 6 Minuten
Überblick über Jupyter Lab 5 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 50 Minuten

Treffen Sie Ihre Ausbilder 10 Minuten
Willkommen 10 Minuten
Kursstruktur und Etikette 10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Einführung in Jupyter 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Treffen und Begrüßung (optional) 10 Minuten

3 Unbewertete Labore Insgesamt 180 Minuten

Code-Zellen in Jupyter 60 Minuten
Textzellen in Jupyter 60 Minuten
Magie in Jupyter 60 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 Videos Insgesamt 19 Minuten

Einführung in Colab 2 Minuten
Tour der Colab-Funktionen 4 Minuten
Daten und Dokumente in Colab 4 Minuten
Einführung in SageMaker 4 Minuten
Rundgang durch das SageMaker Studio 3 Minuten
Überblick über SageMaker Pipelines 3 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Wichtige Notebook-Links 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Erste Schritte mit dem Code Editor in Amazon SageMaker Studio 10 Minuten

7 Aufgaben Insgesamt 210 Minuten

Einführung in Colab 30 Minuten
Colab Merkmale 30 Minuten
Daten und Dokumente in Colab 30 Minuten
Einführung in SageMaker 30 Minuten
SageMaker Studio 30 Minuten
SageMaker Pipelines 30 Minuten
Jupyter Notizbücher 30 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 60 Minuten

Notebook Rezension 60 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 Videos Insgesamt 78 Minuten

Einführung in den Aufbau von Python Microservices 0 Minuten
Was sind die Vorteile von Microservices? 4 Minuten
Einrichten der Python-Projektstruktur für die kontinuierliche Integration 7 Minuten
Erstellen einer Zufallsfrucht-Webanwendung mit Python 4 Minuten
Einführung in Python Microservices mit FastAPI 1 Minute
Aufbau von FastAPI-Microservices für maschinelle Lernvorhersagen 6 Minuten
Bereitstellen eines Python Lambda Microservice 13 Minuten
Einführung in den Aufbau containerisierter Microservices 1 Minute
Warum Container für Microservices verwenden? 2 Minuten
Bereitstellen einer containerisierten .NET 6 API 7 Minuten
Bereitstellung eines Containerized Machine Learning Microservice 34 Minuten

7 Lektüren Insgesamt 70 Minuten

Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Lektion Reflexion 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Lektion Reflexion 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Container und Containerdienste 10 Minuten
Lektion Reflexion 10 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 570 Minuten

Was sind die wichtigsten Komponenten von Python Microservices? 30 Minuten
Quiz - Erforschung der Vorteile und Merkmale von Microservices 180 Minuten
Quiz - Aufbau von Python Microservices 180 Minuten
Quiz - Aufbau von containerisierten Microservices 180 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 60 Minuten

Aufbau eines Python Microservice 60 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 Videos Insgesamt 126 Minuten

Einführung in Python-Paketierung und Kommandozeilen-Tools 1 Minute
Einführung in die Erstellung von Kommandozeilen-Tools 0 Minuten
Erste Schritte mit Python-Projekten 5 Minuten
Überblick über Kommandozeilen-Tool-Frameworks 4 Minuten
Mit Click ein Kommandozeilen-Tool erstellen 4 Minuten
Erweiterte Funktionen des Befehlszeilen-Tools erkunden 5 Minuten
Wiederholung der Erstellung von Kommandozeilen-Tools 1 Minute
Einführung in das Verpacken und Verteilen Ihres Python-Projekts 1 Minute
Einführung in Python Packaging 5 Minuten
Arbeiten mit Python Setup Tools 6 Minuten
Hochladen in eine Python-Registry 5 Minuten
Zusammenfassung des Verpackens und Verteilens Ihres Python-Projekts 1 Minute
Einführung in die kontinuierliche Integration für Befehlszeilen-Tools 1 Minute
Einführung in Linting 5 Minuten
Automatisieren von Tests mit GitHub-Aktionen 5 Minuten
Automatisiertes Veröffentlichen Ihres Python-Projekts 9 Minuten
Zusammenfassung der kontinuierlichen Integration für Befehlszeilen-Tools 1 Minute
Einführung 1 Minute
Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung für die Befehlszeilenentwicklung 11 Minuten
Ihr erstes Kommandozeilenwerkzeug in Rust 12 Minuten
Arbeiten mit Benutzereingaben: Argumente und Optionen 10 Minuten
Erweitern Sie die Funktionalität Ihres Tools mit Modulen und Bibliotheken 8 Minuten
Ausgabe verwalten: Protokollierung, Fehler und Panik 12 Minuten
Optimierung Ihrer Kommandozeilen-Tools: Leistung und beste Praktiken 9 Minuten
Big-O-Notation-Final Challenge Komplettlösung 5 Minuten

12 Lektüren Insgesamt 120 Minuten

Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Erstellen von Kommandozeilen-Tools 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Externes Labor: Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung 10 Minuten
Einführung in die Rust-Kommandozeilen-Tools 10 Minuten
Externes Labor: Bauen Sie Ihr erstes Rust CLI 10 Minuten
Schlüsselbegriffe 10 Minuten
Lektion Reflexion 10 Minuten
Nächste Schritte 10 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung 10 Minuten

5 Aufgaben Insgesamt 750 Minuten

Befehlszeilen-Tools und Paketierung 30 Minuten
Praxis-Quiz 180 Minuten
Verpackung 180 Minuten
Kontinuierliche Integration 180 Minuten
Quiz-Big-O-Notation 180 Minuten

5 Unbewertete Labore Insgesamt 210 Minuten

Installieren Sie ein editierbares Python CLI-Tool 30 Minuten
Installieren Sie ein Python CLI-Tool 30 Minuten
Testen und validieren Sie ein Python CLI-Tool 30 Minuten
Aktualisieren eines Kommandozeilenprogramms 60 Minuten
Big-O-Notation Finale Herausforderung 60 Minuten

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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

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Zeigt 3 von 41 an

Geprüft am 14. Feb. 2023

covered all the fundamentals can be little slower and detailed

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Häufig gestellte Fragen

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