Connect and Transform External Data Seamlessly is an intermediate course for developers and data professionals who need to build reliable pipelines from external data sources. In a connected world, simply accessing an API isn't enough; you must do it securely and be able to use the data you retrieve. This course provides the essential skills to master both sides of that equation: secure connection and effective transformation.
Connect and Transform External Data Seamlessly
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Connect and Transform External Data Seamlessly
Ce cours fait partie de Spécialisation Build AI Apps Like a Pro: No-Code Tools for Beginners
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Securely connect to APIs with OAuth 2.0 and transform nested JSON data into a relational format for analysis.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : OAuth
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Secure Coding
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Build AI Apps Like a Pro: No-Code Tools for Beginners
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module provides a practical guide to the modern standard for API security: OAuth 2.0. Learners will move beyond risky hardcoded API keys and apply the OAuth 2.0 protocol to securely authenticate to an external service, manage access tokens, and understand the complete authentication workflow, drawing on best practices from the Azure and DreamFactory case studies.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs
In this module, you will learn the essential data engineering skill of making API data usable. Modern APIs often return complex, nested JSON, which is difficult to analyze. You will apply JSON parsing techniques to flatten this data into a clean, relational (row-and-column) format, ready for storage and analysis, inspired by the dbt and PostgreSQL case studies.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs
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