In diesem Kurs für Fortgeschrittene erwerben Sie praktisches Wissen über die Skalierung von Data-Engineering-Systemen mit modernsten Tools und Techniken. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Data Engineers und alle, die über ein grundlegendes Verständnis der Datenverarbeitung verfügen und ihre Fähigkeiten ausbauen möchten, um größere, komplexere Datensätze effizient zu handhaben. Während des Kurses beherrschen Sie die Anwendung von Technologien wie Celery mit RabbitMQ für die skalierbare Datennutzung, Apache Airflow für ein optimiertes Workflow-Management sowie Vektor- und Graph-Datenbanken für ein robustes, skalierbares Datenmanagement. Der Kurs endet mit praktischen Projekten, die Ihnen die Möglichkeit bieten, Ihre erworbenen Fähigkeiten bei der Lösung von Data-Engineering-Herausforderungen unter Beweis zu stellen. Sie lernen nicht nur, skalierbare Datensysteme zu erstellen, sondern auch deren Leistung zu analysieren und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Diese unschätzbare Erfahrung in fortgeschrittenen Data-Engineering-Techniken bereitet Sie auf die anspruchsvollen Aufgaben vor, die sich aus der Handhabung großer Datenmengen, der Rationalisierung komplexer Workflows und der Optimierung von Datenoperationen für Unternehmen jeder Größenordnung ergeben.
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Erweiterte Datentechnik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
Dozenten: Noah Gift
2.532 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen und verwalten Sie Datenpipelines und deren Lebenszyklus
Verbinden und arbeiten Sie mit Nachrichtenwarteschlangen, um die Datenverarbeitung zu verwalten
Verwenden Sie Vektor-, Graph- und Key/Value-Datenbanken für die Datenspeicherung auf Skala
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Online-Datenbanken
- Kategorie: Warteschlangen Management
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie etwas über Datenbanken und Warteschlangen lernen. Sie werden den Zweck und die Komponenten von RabbitMQ kennenlernen, einschließlich der Verwendung von Warteschlangen und der Integration mit Celery. Durch praktische Übungen werden sie Erfahrungen mit der Anbindung von Celery an RabbitMQ innerhalb einer Flask-Anwendung und der Implementierung von Aufgabenmustern wie Fire and Forget und Ergebnisabruf sammeln. Der Kurs deckt auch grundlegende MySQL-Kenntnisse ab, wie die Interaktion über die Befehlszeile, die Manipulation von Datenbanken und die Integration mit Python-Webanwendungen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer über ein grundlegendes Verständnis von RabbitMQ, Celery und MySQL verfügen, das es ihnen ermöglicht, moderne, asynchrone und datenbankgestützte Anwendungen zu erstellen.
Das ist alles enthalten
22 Videos14 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Das ist alles enthalten
17 Videos13 Lektüren4 Aufgaben
In diesem Modul befassen wir uns mit Vektor- und Graphdatenbanken, leistungsstarken Tools für die Verwaltung und Gewinnung von Erkenntnissen aus großen, komplexen Datensätzen. AS die Datenmengen weiter wachsen, ist die Skalierbarkeit entscheidend. Wir lernen, wie Vektor- und Graphdatenbanken Daten effizient speichern und gleichzeitig Beziehungen aufrechterhalten können, um fortgeschrittene Analysen zu ermöglichen. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden Sie sehen, wie diese Datenbanken die Skalierbarkeit für maschinelles Lernen, Betrugserkennung, soziale Netzwerke und vieles mehr erschließen.
Das ist alles enthalten
14 Videos11 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
In diesem abschließenden Modul arbeiten Sie an fortgeschrittenen, realen Data-Engineering-Projekten und wenden alles an, was Sie gelernt haben. Sie werden mit komplexen Datenherausforderungen konfrontiert und entwickeln Lösungen unter Verwendung der neuesten Tools und Techniken. Dies ist eine Gelegenheit, die im Kurs behandelten Data-Engineering-Konzepte zusammenzuführen und sie ganzheitlich umzusetzen, um wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.
Das ist alles enthalten
13 Videos9 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
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Häufig gestellte Fragen
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