Build & Transform Data Pipelines

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Build & Transform Data Pipelines

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Dozent: Hurix Digital

Bei enthalten

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2 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Modular pipeline design enables maintainable, scalable data systems that can adapt to changing business requirements.
Integration of complementary tools (Spark, dbt, Airflow) creates more robust and efficient data processing workflows than single-tool approaches.
Proper separation of concerns between ingestion, transformation, and loading stages reduces complexity and improves debugging capabilities.
Automation and orchestration are essential for reliable, production-grade data systems that minimize manual intervention and human error.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Maintainability
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Pipelines

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Airflow

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

Ready to build data pipelines that power modern analytics? This course transforms you from someone who processes data manually into a data engineer who creates automated, modular pipeline systems.

This Short Course was created to help Data Management and Engineering professionals accomplish scalable, maintainable data processing workflows. By completing this course, you'll be able to design and implement production-ready pipelines that seamlessly move data from raw sources to analytics-ready destinations using industry-standard tools. By the end of this course, you will be able to: • Create modular pipeline stages for data ingestion, cleansing, transformation, and loading • Implement automated workflows using Python, dbt, and Airflow • Deploy scalable solutions on cloud platforms like AWS and Snowflake This course is unique because it focuses on hands-on implementation with real-world scenarios using popular open-source tools that drive today's data infrastructure. To be successful in this project, you should have a background in basic SQL, Python programming, and familiarity with data concepts.

Learners will establish the foundational understanding and core skills for creating modular data pipeline stages, focusing on the principles of separation of concerns and tool integration fundamentals.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

1 VideoInsgesamt 7 Minuten

Open Source Tool Ecosystem: Spark, dbt, and Airflow Integration7 Minuten

1 LektüreInsgesamt 12 Minuten

Fundamentals of Modular Data Pipeline Architecture12 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 3 Minuten

Modular Pipeline Design Fundamentals Assessment3 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 20 Minuten

Create Your First Modular Data Pipeline with API Integration20 Minuten

Learners will implement complete end-to-end data pipelines by integrating modular components with industry-standard tools, culminating in comprehensive assessment of their pipeline development capabilities.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren3 Aufgaben

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Dozent

Hurix Digital

443 Kurse47.426 Lernende

von

Coursera

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.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.