在数据工程专业 Python、Bash 和 SQL Essentials 的第四门课程中,您将在前三门课程所介绍的数据工程概念的基础上,应用 Python、Bash 和 SQL 技术来解决实际问题。首先,我们将深入学习如何利用 Jupyter 笔记本为机器学习任务创建和部署模型。然后,我们将探索如何使用 Python 微服务将数据仓库分解成可扩展的小型可移植解决方案。最后,您将创建一个功能强大的命令行工具,用于自动测试和质量控制,以便与数据注册中心发布和共享您的工具。


了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
在本 Modulation 中,您将学习如何在本地计算机上安装和运行 Jupyter。此外,您还将探索在 Jupyter Notebook 中使用代码和文本单元格的策略。
涵盖的内容
8个视频5篇阅读材料1个作业1个讨论话题3个非评分实验室
在本 Modulation 中,您将学习如何在 Google Colab 和 AWS Sagemaker 中创建和使用基于云的笔记本。
涵盖的内容
6个视频4篇阅读材料7个作业1个非评分实验室
在本 Modulation 中,您将学习如何使用 FastAPI 构建 Python Microservices,并部署用于数据工程的容器化机器学习 Microservices。
涵盖的内容
11个视频7篇阅读材料4个作业1个非评分实验室
在本 Modulation 中,您将学习如何组织 Python 项目,从而构建一个强大的命令行工具。您将使用 Click 这个有用的命令行工具框架来增强您的工具。最后,您将自动进行测试和质量控制,以便通过注册表发布和共享您的工具。
涵盖的内容
25个视频12篇阅读材料5个作业5个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
从 数据管理 浏览更多内容
- 状态:免费试用
Duke University
- 状态:免费试用
Duke University
- 状态:免费试用
- 状态:免费试用
Duke University
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
39 条评论
- 5 stars
56.41%
- 4 stars
30.76%
- 3 stars
7.69%
- 2 stars
2.56%
- 1 star
2.56%
显示 3/39 个
已于 Feb 14, 2023审阅
covered all the fundamentals can be little slower and detailed
已于 Jan 15, 2025审阅
Fantastic course. Thanks for all teachers involved in writing this.
常见问题
要获取课程资料、作业和证书,您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听,或申请资助。课程可能提供 "完整课程,无证书"。通过该选项,您可以查看所有课程资料,提交必要的评估,并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后,您就可以访问专项课程中的所有课程,完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里,您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中,如果您付不起注册费,可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金,您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金,