Duke University

Spezialisierung „Applied Python Data Engineering“

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Duke University

Spezialisierung „Applied Python Data Engineering“

Elevate your coding skills with data engineering.

Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Kennedy Behrman
Matt Harrison
Noah Gift

Dozenten: Kennedy Behrman

7.320 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 123 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Create scalable big data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Build machine learning workflows (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps/DevOps to streamline data engineering processes.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations with Python and data storytelling

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Site Reliability Engineering
  • Kategorie: Snowflake Schema
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Databricks
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: GitHub Copilot
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Python Programming

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

KURS 1, 30 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create scalable data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Optimize data engineering with clustering and scaling to boost performance and resource use.

  • Build ML solutions (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps and DevOps practices for continuous integration and deployment (CI/CD) of data-driven applications, including automating processes.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PySpark
Kategorie: Databricks
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: DevOps
Kategorie: Snowflake Schema
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Big Data
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Warehousing

Was Sie lernen werden

  • Master virtualization, containerization, and Docker, including Dockerfile creation and multi-container orchestration with Compose and Airflow.

  • Develop expertise in Kubernetes core concepts, cluster architecture, and deployment using cloud environments, GitHub Codespaces, and AI-driven tools.

  • Navigate data scenarios mastering containerization, deploying apps, and addressing production issues with cloud orchestration and SRE practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Containerization
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Microservices
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Virtual Machines
Kategorie: Test Engineering
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Site Reliability Engineering
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Cloud-Based Integration
Kategorie: Database Management
Kategorie: Virtualization and Virtual Machines
Data Visualization with Python

Data Visualization with Python

KURS 3, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply Python, spreadsheets, and BI tooling proficiently to create visually compelling and interactive data visualizations.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations and data storytelling.

  • Assess and select the most suitable visualization tools and techniques to address organizational data needs and objectives.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Histogram
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plotly
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Business Communication
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Plot (Graphics)

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Dozenten

Kennedy Behrman
Duke University
7 Kurse66.349 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen