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Fundamentals of Analytics Engineering

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Fundamentals of Analytics Engineering

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design and implement data pipelines from ingestion to serving data

  • Apply best practices for data modeling and schema design

  • Scale data processing using cloud-based analytics platforms

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Business Intelligence Software
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Cloud Engineering
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Star Schema
  • Kategorie: Data Engineering
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Dashboard

Wichtige Details

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März 2026

Bewertungen

14 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

In diesem Kurs gibt es 14 Module

In this section, we explore the role of analytics engineers in modern data strategies, comparing ETL and ELT workflows and clarifying their distinct responsibilities from data analysts and engineers.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 LektĂĽre1 Aufgabe

In this section, we explore the Modern Data Stack (MDS), its key differentiators from legacy systems, and its advantages and limitations for data management.

Das ist alles enthalten

1 Video2 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we will learn about data ingestion pipelines, including eight essential steps and scalable solutions.

Das ist alles enthalten

1 Video7 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we examine the evolution of data warehousing, cloud migration, and key components of cloud data warehouses, focusing on practical applications and market leaders.

Das ist alles enthalten

1 Video10 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we examine data modeling techniques, focusing on normalization, dimensional modeling, and data vault approaches to ensure data integrity, scalability, and efficient system design.

Das ist alles enthalten

1 Video10 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore data transformation techniques, scalable data modeling, and best practices to enhance data usability and support analytics.

Das ist alles enthalten

1 Video6 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore how data becomes useful through dashboarding, BI tools, and data products, emphasizing accessibility, trust, and actionable insights for effective decision-making.

Das ist alles enthalten

1 Video5 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore practical analytics engineering by implementing ELT workflows with Airbyte Cloud, modeling data using dbt Cloud, and visualizing insights with Tableau to solve real-world business problems.

Das ist alles enthalten

1 Video9 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore data quality challenges in source systems, pipelines, and governance, and introduce observability, data catalogs, and semantic layers as solutions to ensure reliable and consistent data.

Das ist alles enthalten

1 Video8 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore version control, coding standards, and code reviews to enhance team collaboration and ensure code quality and maintainability in shared environments.

Das ist alles enthalten

1 Video12 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we will learn about data orchestration, CI/CD pipelines, and their implementation in dbt Cloud.

Das ist alles enthalten

12 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore translating business needs into analytics, scoping use cases with stakeholders, and ensuring adoption through incremental delivery and communication.

Das ist alles enthalten

2 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we will learn about data governance, ownership, quality, and its role in data management.

Das ist alles enthalten

4 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we review core analytics insights and explore strategies for career growth, emphasizing continuous learning, networking, and portfolio development for long-term success.

Das ist alles enthalten

1 LektĂĽre1 Aufgabe

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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

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