DevOps and CI/CD for Data Engineering Performance

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DevOps and CI/CD for Data Engineering Performance

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

Instructeur : Professionals from the Industry

Inclus avec

13 modules

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

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Resolve merge conflicts and trace bugs using Git history tools, keeping collaborative codebases stable and production-ready.
Design branching strategies and automate deployments with CI/CD pipelines to safely promote data pipeline artifacts across environments.
Build and publish versioned Docker images and automate server configuration with Ansible for consistent, reproducible environments.
Analyze query execution metrics and optimize resource allocation to maintain performance targets in production data systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Continuous Deployment
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Root Cause Analysis
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Development Environment
Catégorie : DevOps
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Configuration Management
Catégorie : Containerization
Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
Catégorie : Version Control
Catégorie : Performance Tuning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : Ansible

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

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Il y a 13 modules dans ce cours

You'll build the skills to manage, automate, and optimize production-grade data systems using industry-standard DevOps practices. By completing this course, you'll be able to resolve complex version control conflicts, design branching strategies for collaborative development, containerize data environments with Docker, automate infrastructure configuration with Ansible, deploy data pipelines through CI/CD workflows, and optimize query performance to maintain service levels.

This course is unique because it bridges the gap between software engineering and data engineering — giving you hands-on experience with the exact tools and workflows used in real production environments. Rather than covering concepts in isolation, you'll integrate version control, containerization, automation, and performance tuning into a cohesive DevOps skillset that employers actively seek. Whether you're moving into a data engineering role or strengthening your current practice, you'll finish with portfolio-ready work that demonstrates job-ready capability.

You will learn systematic approaches to resolve merge conflicts that automated Git processes cannot handle, distinguishing between text-based line conflicts and binary file selection strategies in data engineering environments.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir

You will learn systematic debugging techniques using Git's historical analysis capabilities to identify the exact commit that introduced software defects through binary search and commit analysis methodologies.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

3 vidéos Total 17 minutes

Why Git Forensics Transforms Debugging from Guesswork to Science 4 minutes
Git Bisect: Binary Search Algorithm for Bug Detection 9 minutes
Automated Git Bisect with Custom Test Scripts 4 minutes

1 lecture Total 10 minutes

Advanced Git History Analysis Techniques 10 minutes

2 devoirs Total 18 minutes

Bug Tracing and Git History Analysis Knowledge Check 3 minutes
SQL Schema Merge Conflict Resolution 15 minutes

You will understand fundamental branching models and design strategic workflows that enable parallel development while maintaining code stability.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

2 vidéos Total 11 minutes

Why Version Control Strategy Matters in Data Engineering Teams 4 minutes
Branch Naming Conventions and Merge Protocol Design 8 minutes

1 lecture Total 12 minutes

Understanding Branching Models and Team Collaboration Patterns 12 minutes

2 devoirs Total 20 minutes

Design Your Team's Branching Workflow Documentation 13 minutes
Branching Strategy Fundamentals Knowledge Check 7 minutes

You will implement their branching strategy using GitHub's protection features and automation tools, creating a production-ready development.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs

3 vidéos Total 14 minutes

Scaling Development Teams Through Strategic Implementation 4 minutes
Configuring GitHub Branch Protection and Required Reviews 5 minutes
Setting Up Automated GitHub Actions for Branch Workflows 5 minutes

1 lecture Total 10 minutes

GitHub Branch Protection Rules and Workflow Automation 10 minutes

2 devoirs Total 21 minutes

GitHub Implementation and Workflow Automation Knowledge Check 6 minutes
Complete Branching Strategy Implementation Project 15 minutes

You will learn containerization fundamentals and create production-ready multi-stage Dockerfiles for data processing environments.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

3 vidéos Total 15 minutes

Why Containerization Transforms Data Engineering Workflows 3 minutes
Container Fundamentals for Data Processing Environments 9 minutes
Building Multi-stage Dockerfiles for Spark Data Processing 3 minutes

1 lecture Total 10 minutes

Multi-stage Dockerfile Architecture for Data Processing 10 minutes

1 devoir Total 3 minutes

Container Fundamentals Knowledge Check 3 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Build Production-Ready Multi-stage Dockerfile for Data Processing 60 minutes

You will implement systematic version tagging strategies and integrate with enterprise container registries for automated deployment workflows.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéos Total 13 minutes

Systematic Container Image Tagging for Data Infrastructure 8 minutes
Setting Up Amazon ECR Repository and Authentication 5 minutes

2 lectures Total 20 minutes

Enterprise Container Registry Integration Value Proposition 10 minutes
Amazon ECR Integration Patterns for Data Engineering Teams 10 minutes

2 devoirs Total 15 minutes

Container Registry Integration and Deployment Workflow Concepts 3 minutes
Complete Containerization Workflow Mastery Assessment 12 minutes

You will understand why automation tools are essential for scalable infrastructure management and explore foundational configuration management concepts through real-world enterprise scenarios.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

2 vidéos Total 9 minutes

The Infrastructure Challenge: From Manual Chaos to Automated Excellence 2 minutes
Ansible Architecture and Automation Workflow 6 minutes

1 lecture Total 8 minutes

Configuration Management Fundamentals for Data Infrastructure 8 minutes

2 devoirs Total 21 minutes

Design Your First Configuration Management Strategy 18 minutes
Ansible Fundamentals Knowledge Check 3 minutes

You will create functional Ansible playbooks that automate Python installation, pip package management, systemd service configuration, and webserver verification to achieve consistent server deployments across multiple environments.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 15 minutes

Advanced Playbook Features: Variables, Templates, and Error Handling 6 minutes
Building a Complete Python Web Server Deployment 9 minutes

2 lectures Total 20 minutes

Enterprise Automation Success Stories: From Manual Chaos to Scalable Infrastructure 8 minutes
Understanding Ansible Playbooks: Components and Structure 12 minutes

2 devoirs Total 23 minutes

Ansible Automation Implementation Knowledge Check 8 minutes
Ansible Automation Mastery Assessment 15 minutes

1 laboratoire non noté Total 18 minutes

Create Ansible Playbooks for Automated Software Installation 18 minutes

You will learn the foundational concepts and practical applications of CI/CD pipelines for data deployment automation.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

You will implement comprehensive automated deployment workflows that safely promote data pipeline components from staging to production with proper validation and monitoring.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 8 minutes

Advanced GitHub Actions for Production Deployments 5 minutes
Building Complete GitHub Actions Deployment Pipeline 3 minutes

2 lectures Total 18 minutes

Enterprise Data Deployment Challenges and Automation Solutions 8 minutes
Monitoring and Validation Strategies for Automated Deployments 10 minutes

2 devoirs Total 15 minutes

Advanced Data Deployment Automation Knowledge Check 5 minutes
Comprehensive CI/CD Pipeline Implementation Assessment 10 minutes

1 laboratoire non noté Total 20 minutes

Automated Data Pipeline Deployment with GitHub Actions 20 minutes

You will learn the fundamentals of query performance analysis by learning to identify bottlenecks, interpret execution plans, and understand key performance metrics that guide optimization decisions.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

4 vidéos Total 20 minutes

Why Query Performance Analysis Prevents System Failures 3 minutes
Query Performance Fundamentals for Data Engineers 6 minutes
Interpreting Query Execution Plans for Optimization 6 minutes
Using pg_stat_activity to Identify Performance Issues 6 minutes

1 lecture Total 7 minutes

PostgreSQL Performance Monitoring Tools and Techniques 7 minutes

1 devoir Total 3 minutes

PostgreSQL Performance Analysis Knowledge Check 3 minutes

You will apply performance analysis insights to make strategic resource allocation decisions and implement targeted optimizations that maintain service level agreements in production environments.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

2 vidéos Total 14 minutes

Strategic Resource Allocation for Service Level Agreements 6 minutes
Implementing Memory and Index Optimization in PostgreSQL 8 minutes

1 lecture Total 7 minutes

Strategic Database Resource Allocation for Performance Optimization 7 minutes

2 devoirs Total 18 minutes

PostgreSQL Resource Allocation Knowledge Check 3 minutes
Query Performance Analysis and Resource Allocation Mastery 15 minutes

You will create a complete DevOps workflow that integrates version control, containerization, automation, and performance optimization to deploy and maintain data engineering systems. This project combines Git conflict resolution, Docker containerization, Ansible automation, CI/CD pipeline design, and query performance optimization into a realistic enterprise deployment scenario.

Inclus

4 lectures1 devoir

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