Learn to build AI-powered data pipelines using Deno, a modern JavaScript and TypeScript runtime with built-in security and developer tooling. You will explore roadmap-driven development with agentic AI for automated project planning, and implement git pre-commit hooks and quality gates that enforce code standards before commits enter the repository. The course covers the Deno ecosystem including its module system with URL-based imports, standard library, and the distinction between proactive and reactive toolchains demonstrated through Deno and Ruchy comparisons. You will build data engineering workflows using the Deno task system, configuring task automation through deno.json for repeatable data processing pipelines. The task playbooks module demonstrates composing multiple tasks into end-to-end data pipelines and executing them with hands-on demonstrations. The production tooling module covers Deno compile for creating standalone executable binaries that run without a runtime installation, Deno doc for generating API documentation directly from TypeScript types, and Deno vendor for caching remote dependencies locally to ensure reproducible offline builds. By completing this course, you will be able to design, build, and deploy AI-powered data pipelines using Deno's built-in task system, compile to standalone binaries, and vendor dependencies for production reliability.

AI-Powered Data Pipelines with Deno
Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant

AI-Powered Data Pipelines with Deno
Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Tooling"


Instructeurs : Alfredo Deza
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apply roadmap-driven development with agentic AI and pre-commit quality gates to build Deno projects with the ecosystem's URL-based module system
Build data engineering workflows using the Deno task system with composable playbooks for end-to-end data pipeline automation and execution
Deploy production Deno applications using compile for standalone binaries, doc for API documentation generation, and vendor for reproducible offline
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : DevOps
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Computer Programming Tools
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Technology Roadmaps
- Catégorie : Software Documentation
- Catégorie : Software Development Tools
- Catégorie : Development Environment
- Catégorie : Real Time Data
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Rust (Programming Language)
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : TypeScript
- Catégorie : Agentic Workflows
- Catégorie : Build Tools
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
avril 2026
3 devoirs
91%
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Offert par
En savoir plus sur Software Development

Pragmatic AI Labs

Pragmatic AI Labs
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,






