Data Quality and Debugging for Reliable Pipelines

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Data Quality and Debugging for Reliable Pipelines

Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow

Instructeur : Professionals from the Industry

Inclus avec

8 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Débutant

Expérience recommandée

7 heures à compléter

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Ce que vous apprendrez

Define and automate data quality tests using YAML to validate row counts, null thresholds, and uniqueness across pipeline datasets.
Trace data anomalies through pipeline stages by analyzing logs and dashboards to identify and fix the exact source of failure.
Apply advanced Python debugging tools — including conditional breakpoints, watchpoints, and pdb — to diagnose and resolve pipeline issues.
Resolve complex concurrency bugs by reading stack traces and correlating thread logs to identify deadlocks and race conditions in code.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Quality
Catégorie : Test Tools
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Root Cause Analysis
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Test Automation
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Debugging
Catégorie : Reliability
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Memory Management
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Validation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Python Programming
Catégorie : YAML

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

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Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

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Il y a 8 modules dans ce cours

You'll build the diagnostic and preventive skills that keep data pipelines trustworthy and production-ready. In this course, you'll learn to define automated data quality tests, trace anomalies back to their source, and apply advanced Python debugging techniques to resolve complex pipeline failures — three capabilities that employers consistently seek in data engineering roles.

What sets this course apart is its end-to-end, practical focus: you won't just learn what data quality means — you'll write YAML test suites, navigate monitoring dashboards, analyze stack traces, and step through live code with debugging tools. Each skill builds toward a complete picture of pipeline reliability, from prevention to detection to resolution. By the end, you'll be equipped to catch data issues before they reach downstream consumers, communicate root causes clearly, and ship more dependable data products.

You will establish foundational understanding of data quality frameworks and define systematic approaches to testing data integrity through volume, completeness, and uniqueness validation.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

3 vidéosTotal 15 minutes

Why Data Quality Frameworks Prevent Million-Dollar Pipeline Failures2 minutes
Essential Components of Data Quality Frameworks7 minutes
Implementing Basic Data Quality Tests with SQL6 minutes

1 lectureTotal 8 minutes

Data Quality Testing Patterns and Implementation Strategies8 minutes

1 devoirTotal 3 minutes

Data Quality Framework Foundation Knowledge Check3 minutes

You will implement automated data quality testing using YAML configuration and industry-standard tools to create production-ready validation systems with quality gates and monitoring capabilities.

Inclus

2 vidéos3 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 12 minutes

How Automated Testing Saves Data Engineers from Midnight Crisis Calls4 minutes
Production-Ready Testing with dbt and Great Expectations9 minutes

3 lecturesTotal 25 minutes

YAML-Based Testing Configuration and Great Expectations Integration7 minutes
Building YAML Test Suites for Production Validation8 minutes
Automated Data Pipeline Deployment10 minutes

2 devoirsTotal 18 minutes

Automated Testing Implementation Mastery Check3 minutes
Data Quality Framework Mastery Assessment15 minutes

1 laboratoire non notéTotal 18 minutes

Automated Data Pipeline Deployment with GitHub Actions18 minutes

You will learn systematic root cause analysis methodology for data pipeline anomalies through monitoring dashboard analysis and methodical investigation techniques.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

1 vidéoTotal 8 minutes

Data Quality Investigation Framework: From Monitoring to Root Cause 8 minutes

2 lecturesTotal 18 minutes

Monitoring Dashboard Analysis: Reading the Signs of Pipeline Distress 10 minutes
Navigating Monitoring Dashboards to Identify Data Anomaly Patterns8 minutes

1 devoirTotal 3 minutes

Data Quality Investigation Fundamentals Assessment 3 minutes

1 laboratoire non notéTotal 18 minutes

Systematic Data Pipeline Anomaly Investigation18 minutes

You will implement effective resolution strategies for pipeline integrity through targeted fixes, validation techniques, and systematic restoration procedures.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéosTotal 16 minutes

When Pipeline Fixes Become Production Heroes 5 minutes
Pipeline Anomaly Resolution: A Structured Approach 11 minutes

2 lecturesTotal 18 minutes

Targeted Fix Implementation: SQL Solutions and Pipeline Restoration 10 minutes
Implementing SQL Fixes and Validating Pipeline Restoration 8 minutes

2 devoirsTotal 16 minutes

Pipeline Resolution Strategy Validation3 minutes
Comprehensive Data Pipeline Troubleshooting Assessment 13 minutes

You will learn systematic debugging approaches using conditional breakpoints, memory inspection, and methodical analysis techniques to transform from trial-and-error debugging to efficient problem resolution in Python data pipelines.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

3 vidéosTotal 14 minutes

When Production Pipelines Fail: The Cost of Poor Debugging3 minutes
Advanced Debugging Fundamentals for Python Pipelines6 minutes
Setting Up Conditional Breakpoints in Production Code5 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Conditional Breakpoints and Memory Inspection Techniques10 minutes

2 devoirsTotal 18 minutes

Hands-on Conditional Debugging in Multi-Batch Pipeline15 minutes
Advanced Debugging Techniques Knowledge Check3 minutes

You will develop systematic approaches to interpret complex stack traces, correlate log patterns, and reconstruct failure scenarios in multithreaded Python environments to identify concurrency issues like deadlocks and race conditions.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

3 vidéosTotal 17 minutes

The Hidden Complexity of Multithreaded Debugging4 minutes
Understanding Stack Traces in Multithreaded Environments6 minutes
Analyzing ThreadPoolExecutor Stack Traces for Deadlock Detection7 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Log Correlation Techniques for Multithreaded Systems10 minutes

2 devoirsTotal 13 minutes

Multithreaded Debugging Analysis Knowledge Check3 minutes
Production Multithreaded Debugging Mastery Assessment10 minutes

1 laboratoire non notéTotal 20 minutes

Stack Trace Detective: Debugging Multithreaded Pipeline Failures20 minutes

You will create a comprehensive data quality monitoring system by building automated tests, investigating data anomalies, and debugging complex pipeline issues. This project integrates data quality frameworks, root cause analysis techniques, and advanced debugging skills into a single, production-ready solution.

Inclus

4 lectures1 devoir

You will explore how generative AI tools enhance data engineering workflows across DevOps practices, performance optimization, and quality assurance. You will discover practical applications of AI assistance in version control, containerization, CI/CD automation, query tuning, and debugging.

Inclus

3 lectures1 devoir

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