Spécialisation Applied Python Data Engineering

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Spécialisation Applied Python Data Engineering

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

Instructeurs : Kennedy Behrman

4 876 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(47 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Docker Container
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Virtualization
Catégorie : Snowflake (Data Warehouse)
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Plotly
Catégorie : Site Reliability Engineering
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Microservices
Catégorie : Containerization
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Data Science
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Big Data
Catégorie : Information Engineering
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Command-Line Interface
Catégorie : Software Development
Catégorie : virtualization
Catégorie : Cloud Development
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Data Engineering
Catégorie : Cloud-Based Integration
Catégorie : Development Environment
Catégorie : containerization
Catégorie : Database Management
Catégorie : Virtual Machines
Catégorie : Software Development Tools
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Cloud Engineering
Catégorie : Devops Tools
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Business Communication
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Microsoft Excel
Catégorie : Histogram
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Cloud Applications
Catégorie : Business Intelligence Software
Catégorie : Dashboard

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Spécialisation - 3 séries de cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 129 heures3.8 (50 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Big Data

Catégorie : Information Engineering

Catégorie : Python Programming

Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

COURS 227 heures4.0 (38 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Command-Line Interface

Catégorie : Kubernetes

Catégorie : Software Development

Catégorie : virtualization

Catégorie : Cloud Development

Catégorie : Operational Databases

Catégorie : CI/CD

Catégorie : Site Reliability Engineering

Catégorie : Data Engineering

Catégorie : Cloud-Based Integration

Catégorie : Microservices

Catégorie : Development Environment

Catégorie : containerization

Catégorie : Database Management

Catégorie : Virtual Machines

Catégorie : Docker (Software)

Catégorie : Software Development Tools

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Cloud Engineering

Catégorie : Devops Tools

Data Visualization with Python

COURS 39 heures4.1 (24 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Spreadsheet Software

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Scatter Plots

Catégorie : Data Storytelling

Catégorie : Business Communication

Catégorie : Plotly

Catégorie : Google Sheets

Catégorie : Tableau Software

Catégorie : Microsoft Excel

Catégorie : Histogram

Catégorie : Seaborn

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Cloud Applications

Catégorie : Business Intelligence Software

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Interactive Data Visualization

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Dashboard

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Visualization Software

Instructeurs

Kennedy Behrman

Duke University

7 Cours53 930 apprenants

Offert par

Duke University

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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Foire Aux Questions

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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