In diesem Kurs lernen Sie verschiedene Arten von Quellsystemen kennen, erfahren, wie sie Daten generieren und aktualisieren, und beheben häufige Probleme, auf die Sie stoßen könnten, wenn Sie versuchen, sich mit diesen Systemen in der realen Welt zu verbinden. Sie werden in die Details gängiger Ingestion-Muster eintauchen und Batch- und Streaming-Pipelines implementieren. Sie automatisieren und orchestrieren Ihre Datenpipelines mithilfe von Infrastructure as Code und Pipelines as Code-Tools. Außerdem lernen Sie AWS- und Open Source-Tools für die Überwachung Ihrer Datensysteme und der Datenqualität kennen.
Quellsysteme, Dateneingabe und Pipelines
Quellsysteme, Dateneingabe und Pipelines
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Joe Reis
TOP-LEHRKRAFT
6.368 bereits angemeldet
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4.7
(74 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 34 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Erfassen Sie die Bedürfnisse der Interessengruppen und übersetzen Sie sie in Systemanforderungen.
Implementieren Sie einen Batch- und einen Streaming-Ingestion-Prozess auf AWS, um Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu importieren.
Integrieren Sie Aspekte der Sicherheit, Datenverwaltung, DataOps und Orchestrierung in die von Ihnen erstellten Datensysteme.
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In Lektion 1 lernen Sie die Quellsysteme kennen, mit denen Data Engineers üblicherweise arbeiten. In Lektion 2 lernen Sie dann, wie Sie eine Verbindung zu verschiedenen Quellsystemen herstellen und häufige Verbindungsprobleme beheben können.
Das ist alles enthalten
21 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie tief in die Batch- und Streaming-Ingestion-Muster eintauchen. Sie werden Anwendungsfälle und Überlegungen für beide identifizieren und dann eine Batch- und eine Streaming-Ingestion-Pipeline erstellen. Bei der Batch-Ingestion werden Sie die ETL- und ELT-Paradigmen vergleichen und gegenüberstellen. Sie werden auch verschiedene AWS-Services für Batch- und Streaming-Ingestion untersuchen.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In der ersten Lektion werden Sie DataOps-Automatisierungspraktiken erkunden, einschließlich der Anwendung von CI/CD auf Daten und Code und der Verwendung von Infrastruktur-als-Code-Tools wie Terraform zur Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung Ihrer Ressourcen. In Lektion 2 werden Sie die DataOps-Beobachtungs- und Überwachungspraktiken erkunden, einschließlich der Verwendung von Tools wie Great Expectation zur Überwachung der Datenqualität und der Verwendung von Amazon CloudWatch zur Überwachung Ihrer Infrastruktur.
Das ist alles enthalten
17 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie alles über die Orchestrierung Ihrer Datenpipeline-Aufgaben erfahren. Sie werden die verschiedenen Orchestrierungstools kennenlernen, sich aber auf Airflow konzentrieren - eines der beliebtesten und am häufigsten verwendeten Tools in diesem Bereich. Sie werden die Kernkomponenten von Airflow, die Airflow-Benutzeroberfläche und die Erstellung und Verwaltung von DAGs mit verschiedenen Airflow-Funktionen kennenlernen.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Dozent
Lehrkraftbewertungen
5.0 (23 Bewertungen)
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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MK
5
Geprüft am 19. Jan. 2025
great learning and exercises. appreciate the community.
TS
5
Geprüft am 24. Nov. 2024
Really valuable, and I got an idea of data-related concepts and infrastructure management.
RA
5
Geprüft am 20. Nov. 2024
All concepts related to these topics are explained clearly.
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