This course bridges the gap between raw data and production-ready AI systems. In 2026, the value of a machine learning model is defined by the reliability of the data pipelines that feed it. This program transforms you into an MLOps-ready engineer capable of building automated, scalable, and observable data architectures.
Data Engineering Essentials
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build scalable data pipelines using Pandas Polars and Apache Spark for diverse dataset sizes
Architect real time streaming solutions with Apache Kafka and feature stores for live ML inference
Automate complex ML workflows using Airflow and Prefect to ensure reliable continuous training
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Preprocessing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Data Lakes
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Apache Kafka
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details
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März 2026
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Explore the foundational shift from traditional software development to data-centric machine learning operations. You will compare DevOps and MLOps workflows while mastering the core pillars of CI, CD, CT, and CM. This section establishes the architectural blueprint for building reliable and automated machine learning systems.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 LektĂĽren1 Aufgabe
Master the essential techniques for collecting and preparing high-quality data for machine learning models. You will implement robust ETL processes and explore the strategic role of Data Lakes in modern ML stacks. Hands-on labs with Pandas and Polars will provide practical experience in transforming raw datasets into clean features.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 LektĂĽren1 Aufgabe
Scale your engineering capabilities to handle massive datasets and real-time information flows. This module introduces distributed computing with Apache Spark and Dask alongside high-velocity streaming via Apache Kafka. You will also evaluate the critical role of Feature Stores in maintaining consistency between training and serving.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 LektĂĽre1 Aufgabe
Connect individual data tasks into a seamless and automated production pipeline using Airflow and Prefect. You will learn to manage complex dependencies and schedule automated training triggers to ensure model performance over time. This section focuses on making your data workflows resilient through advanced monitoring and error handling.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 LektĂĽren1 Aufgabe
Dozent
von
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Status: Kostenloser TestzeitraumDuke University
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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
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Häufig gestellte Fragen
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