Spezialisierung Applied Python Data Engineering

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Spezialisierung Applied Python Data Engineering

Elevate your coding skills with data engineering. Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Dozenten: Kennedy Behrman

5.165 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.0

(47 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete

at 10 hours a week

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: Plotly
Kategorie: Site Reliability Engineering
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Snowflake Schema
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Databricks
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: PySpark
Kategorie: Kubernetes

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Learn how to use data engineering to leverage big data for business strategy, data analysis, or machine learning and AI. By completing this course series, you'll empower yourself with the knowledge and proficiency required to build efficient data pipelines, manage cutting-edge platforms like Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks, and Kubernetes, and tell stories with data through visualization. You will delve into foundational big data concepts, distributed computing with Spark, Snowflake’s architecture, Databricks’ machine learning capabilities, Python techniques for data visualization, and critical methodologies like DataOps.

This course series is designed for software engineers, developers, researchers, and data scientists who want to strengthen their specialization in data science or machine learning, as well as for professionals who are interested in pursuing a career as a data-focused software engineer, data scientist, or a data engineer working in cloud, machine learning, business intelligence, or other field.

Praktisches Lernprojekt

The Specialization features a capstone project focused on using Databricks’ API to replicate an existing project. This provides hands-on experience working with Databricks to build a portfolio-ready data solution. You will apply Python to a variety of data engineering tasks.

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

KURS 129 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: Apache Hadoop

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Warehousing

Kategorie: Databricks

Kategorie: PySpark

Kategorie: SQL

Kategorie: Data Quality

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: DevOps

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Snowflake Schema

Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

KURS 227 Stunden

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: Kubernetes

Kategorie: GitHub

Kategorie: Software Development

Kategorie: virtualization

Kategorie: Cloud Development

Kategorie: Site Reliability Engineering

Kategorie: Scalability

Kategorie: Microservices

Kategorie: Development Environment

Kategorie: containerization

Kategorie: Database Management

Kategorie: Virtual Machines

Kategorie: Docker (Software)

Kategorie: Software Development Tools

Kategorie: Application Deployment

Kategorie: Devops Tools

Data Visualization with Python

KURS 39 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: Data Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Scatter Plots

Kategorie: Data Storytelling

Kategorie: Business Communication

Kategorie: Plotly

Kategorie: Google Sheets

Kategorie: Tableau Software

Kategorie: Microsoft Excel

Kategorie: Histogram

Kategorie: Seaborn

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Cloud Applications

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Interactive Data Visualization

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Dashboard

Kategorie: Data Visualization Software

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Dozenten

Kennedy Behrman

Duke University

7 Kurse55.324 Lernende

von

Duke University

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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

The course series takes approximately 5 months to complete.

Experience in working with Python, Git for version control, Docker for containerization and Kubernetes for deployment and scaling; also a strong foundation in linear algebra and statistics.

The course series is designed to be completed in the order outlined here on this page.

Note that the Specialization Certificate does not represent official academic credit from the partner institution offering the course. Duke cannot provide a transcript for your completion of the Specialization; however, we encourage you to share your Coursera completion certificate with your employer and community to demonstrate your completion of the course series.

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