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Building Automated Data Pipelines with Spark,dbt,and Airflow

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Building Automated Data Pipelines with Spark,dbt,and Airflow

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Build end-to-end data pipelines that automatically ingest from databases, APIs, and streams using Spark, dbt, and Airflow tools.

  • Design data models with historical tracking using SCD Type 2 patterns to preserve complete change history for analytics.

  • Create automated workflows with intelligent retry logic, SLA monitoring, and parameterization for production reliability.

  • Optimize Spark job performance using partitioning and caching strategies to achieve 30%+ runtime improvements.

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März 2026

Bewertungen

19 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

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

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Data Analysis

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Coursera zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 11 Module

You will learn the foundational concepts and tools needed to create systematic visual documentation of data pipeline architectures.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

You will apply advanced techniques to create professional-quality data flow diagrams that accurately represent complex enterprise data systems and support stakeholder collaboration.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

You 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 Aufgabe

You 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

You will establish foundational knowledge of connector architecture and complete their first database connector configuration using Airbyte.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

You will implement complete multi-source data integration by configuring streaming and API connectors, applying enterprise security patterns, and demonstrating mastery through comprehensive connector configuration.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

You will understand the fundamental concepts of SCD2 logic and begin applying these principles to create data models that preserve historical context in enterprise data warehouses.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will implement production-ready SCD2 models using dbt, creating automated historical tracking systems with proper change detection, validity periods, and current status management.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

You will understand the foundational concepts and design principles for creating robust data workflows with Apache Airflow.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will implement production-grade Airflow workflows with retry mechanisms, SLA monitoring, and parameterization for enterprise-ready data pipeline resilience.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will integrate data engineering skills to build a complete automated data pipeline that processes diverse data sources, applies historical tracking, and orchestrates workflows. This project synthesizes mapping, transformation, integration, modeling, and automation capabilities into a production-ready data system.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe

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Häufig gestellte Fragen

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