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Spezialisierung „Applied Python Data Engineering“

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Duke University

Spezialisierung „Applied Python Data Engineering“

Elevate your coding skills with data engineering.

Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Kennedy Behrman
Matt Harrison
Noah Gift

Dozenten: Kennedy Behrman

7.605 bereits angemeldet

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Was Sie lernen werden

  • Create scalable big data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Build machine learning workflows (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps/DevOps to streamline data engineering processes.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations with Python and data storytelling

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Site Reliability Engineering
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Snowflake Schema
  • Kategorie: Plot (Graphics)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Databricks
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: GitHub Copilot
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Python Programming

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

KURS 1, 30 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create scalable data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Optimize data engineering with clustering and scaling to boost performance and resource use.

  • Build ML solutions (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps and DevOps practices for continuous integration and deployment (CI/CD) of data-driven applications, including automating processes.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PySpark
Kategorie: Databricks
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Snowflake Schema
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: DevOps
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Model Training
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

  • Master virtualization, containerization, and Docker, including Dockerfile creation and multi-container orchestration with Compose and Airflow.

  • Develop expertise in Kubernetes core concepts, cluster architecture, and deployment using cloud environments, GitHub Codespaces, and AI-driven tools.

  • Navigate data scenarios mastering containerization, deploying apps, and addressing production issues with cloud orchestration and SRE practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Containerization
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Virtual Machines
Kategorie: Microservices
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Site Reliability Engineering
Kategorie: Cloud-Based Integration
Kategorie: Test Engineering
Kategorie: Database Management
Kategorie: Virtualization and Virtual Machines
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Application Deployment
Data Visualization with Python

Data Visualization with Python

KURS 3, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply Python, spreadsheets, and BI tooling proficiently to create visually compelling and interactive data visualizations.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations and data storytelling.

  • Assess and select the most suitable visualization tools and techniques to address organizational data needs and objectives.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Histogram
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Business Communication
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Plotly
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)

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Dozenten

Kennedy Behrman
Duke University
7 Kurse67.403 Lernende

von

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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