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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

Build Scalable Data Engineering Systems. Learn to design, implement, and optimize data pipelines using industry-standard tools and frameworks

Caio Avelino
Starweaver
Soheil Haddadi

Dozenten: Caio Avelino

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.9

(11 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 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 scalable data ingestion, processing, and storage systems using Apache Kafka and Spark

  • Build high-performance data pipelines integrating cloud platforms, databases, and generative AI technologies

  • Apply data engineering best practices for enterprise-scale analytics, optimization, and real-time processing

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Snowflake Schema
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Quality Management
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Star Schema
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Real Time Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Microsoft SQL Servers

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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Spezialisierung - 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Analyse the architecture and components of data pipelines to understand their impact on data flow and processing efficiency.

  • Implement robust ETL processes, for scalability and maintainability.

  • Analyze big data challenges and introduce Hadoop ecosystem tools (HDFS, MapReduce, Hive, Pig, and Spark) for data processing tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the components and importance of data ecosystems.

  • Understand the basic structure and function of data pipelines.

  • Recognize the steps involved in ETL workflows and their role in data handling.

  • Gain an introductory knowledge of big data and the application of Apache Spark.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Database Design
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Pipelines

Was Sie lernen werden

  • Explain the importance of data warehousing in business intelligence.

  • Design and implement effective schema designs for data warehouses.

  • Implement ETL processes to load and transform data into a data warehouse.

  • Apply performance optimization techniques to enhance data warehouse efficiency.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Star Schema
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Snowflake Schema
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Database Design
Kategorie: Scalability
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Modeling

Was Sie lernen werden

  • Analyze and tune SQL queries to enhance SQL performance and reduce application latency.

  • Evaluate effective database index and maintenance task strategies to improve efficiency.

  • Monitor the performance of troubleshooting techniques used for resolving common SQL server issues.

  • Apply best practices for SQL Server performance to ensure consistent and reliable operations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: SQL
Kategorie: Microsoft SQL Servers
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Database Design
Kategorie: Operational Databases
Kategorie: Network Troubleshooting
Kategorie: Database Development
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Stored Procedure
Kategorie: Database Management

Was Sie lernen werden

  • Show understanding of the fundamentals of cloud architecture, including key components like virtual machines, storage, and networking.

  • Identify and implement core cloud design patterns such as Load Balancer, Circuit Breaker, and Auto-Scaling to ensure scalability and reliability.

  • Demonstrate advanced cloud design patterns, including Microservices Architecture, Event-Driven Architecture, and Serverless Computing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Load Balancing
Kategorie: Microservices
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Event-Driven Programming
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Software Design Patterns
Kategorie: Cloud Solutions
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: Scalability
Kategorie: Infrastructure As A Service (IaaS)
Kategorie: Software Architecture

Was Sie lernen werden

  • Identify the capabilities of GenAI for basic role specific, Data Engineer functions.

  • Examine real-world applications to leverage GenAI for streamlining work and fostering innovation in Data Engineering functions.

  • Deploy strategies and tactics to responsibly integrate GenAI into data engineering practices, while maintaining human oversight and accountability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Data Quality
Kategorie: SQL
Kategorie: AI Product Strategy
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Responsible AI

Was Sie lernen werden

  • Describe Apache Kafka's architecture and its components, enhancing data pipeline efficiency.

  • Configure and manage Kafka clusters, ensuring high availability and fault tolerance.

  • Apply (Create and use) topics, publishers, and subscribers to facilitate real-time data exchange.

  • Implement basic stream processing applications using Kafka Streams, addressing real-world data challenges.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Automation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Alteryx
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Tensorflow

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Caio Avelino
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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
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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