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Data Pipelines and Cloud Data Lakes: Spark, AWS, and Airflow

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Data Pipelines and Cloud Data Lakes: Spark, AWS, and Airflow

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Ce que vous apprendrez

  • Design and implement batch and streaming data pipelines

  • Process and analyze large datasets using Apache Spark

  • Build and manage AWS data lakes with S3, EMR, and Athena

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Cloud Computing Architecture
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Metadata Management
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Cloud Services
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Cloud Storage
  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : Data Storage Technologies
  • Catégorie : Data Engineering

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : PostgreSQL
  • Catégorie : Amazon S3
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Catégorie : Apache Airflow

Détails à connaître

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octobre 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "The Data Engineering Bootcamp- Zero to Mastery"
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  • 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
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Il y a 3 modules dans ce cours

This module introduces learners to Apache Spark, covering its core concepts, data processing techniques, and practical applications. It guides students through setting up Spark, working with DataFrames, and performing aggregations, joins, and advanced operations on real-world Airbnb data. Learners will gain hands-on experience in writing and optimizing Spark jobs.

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This module introduces the fundamentals of setting up and managing a data lake on AWS, covering key services like S3, EMR Serverless, and IAM Roles. Learners will explore data partitioning, cataloging, and querying techniques to effectively organize and access large datasets. Practical workflows and real-world examples are included to build hands-on expertise.

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This module provides a comprehensive overview of Apache Airflow, covering its architecture, installation, and core concepts such as DAGs, error handling, and task management. Learners will gain hands-on experience in building and managing data pipelines, including integration with tools like Spark and Postgres. The module emphasizes practical implementation and reliability in data workflows.

Inclus

24 vidéos1 lecture2 devoirs

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