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
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Empfohlene Erfahrung
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Dataflow
- Kategorie: IT Automation
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Extract, Transform, Load
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Amazon CloudWatch
- Kategorie: Terraform
- Kategorie: Amazon Web Services
- Kategorie: Apache Airflow
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Cloud Computing
- 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 DeepLearning.AI zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 23. Nov. 2024
Really valuable, and I got an idea of data-related concepts and infrastructure management.
Geprüft am 18. Jan. 2025
great learning and exercises. appreciate the community.
Geprüft am 23. März 2025
best course and best projects to practice for data engineering

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