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DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)

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DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)

Learn the principles of effective data engineering. Build your skills in the high-demand field of data engineering and learn how you can deliver real business value by applying a core set of principles and strategies for developing data systems.

Joe Reis

Dozent: Joe Reis

TOP-LEHRKRAFT

20.251 bereits angemeldet

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.8

(446 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Develop a mental model for the field of data engineering as a whole, including the data engineering lifecycle and its undercurrents.

  •  Learn a framework for approaching any data engineering project you work on so you can effectively create business value with data.

  • Build your skill in the five stages of the data engineering lifecycle; including generating, ingesting, storing, transforming, and serving data.

  • Learn the principles of good data architecture and apply them to build data systems on the AWS cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Terraform
  • Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Requirements Analysis
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: File Systems
  • Kategorie: Data Lakes

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Berufsbezogenes Zertifikat – 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Gain a comprehensive understanding of the data engineering lifecycle and its undercurrents

  • Gather stakeholder needs and translate them into system requirements

  • Design and implement batch and streaming data pipelines on AWS

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: System Requirements
Kategorie: Scalability
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Security Controls
Kategorie: Performance Tuning

Was Sie lernen werden

  • Gather stakeholder needs and translate them into system requirements.

  • Implement a batch and a streaming ingestion process on AWS to ingest data from various source systems.

  • Integrate aspects of security, data management, DataOps and orchestration into the data systems you build.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Terraform
Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
Kategorie: NoSQL
Kategorie: Amazon CloudWatch
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Integration
Data Storage and Queries

Data Storage and Queries

KURS 322 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Design storage architectures for various use cases, and select appropriate technologies to implement these architectures

  • Practice common query patters and identify ways to improve query performance and enhance the value of your data systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storage
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Amazon S3
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Database Management Systems
Kategorie: SQL
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Database Systems
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Databases
Kategorie: File Systems

Was Sie lernen werden

  • Model and transform data based on stakeholder needs to deliver business value

  • Choose the appropriate data processing tools for your architecture design

  • Process data for batch analytics and machine learning data pipelines using distributed and non-distributed processing frameworks

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Star Schema
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Manipulation

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
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