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Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines

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Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines

Joe Reis

Dozent: Joe Reis

3.406 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(22 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 34 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Gather stakeholder needs and translate them into system requirements.

  • Implement a batch and a streaming ingestion process on AWS to ingest data from various source systems.

  • Integrate aspects of security, data management, DataOps and orchestration into the data systems you build.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Networking on the Cloud
  • Kategorie: DataOps
  • Kategorie: Batch and Streaming Ingestion
  • Kategorie: Data orchestration
  • Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In lesson 1, you will explore source systems data engineers commonly interact with. Then in lesson 2, you will learn how to connect to various source systems and troubleshoot common connectivity issues.

Das ist alles enthalten

21 Videos8 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente1 Unbewertetes Labor

This week you will dive deep into the batch and streaming ingestion patterns. You will identify use cases and considerations for each, and then build a batch and a streaming ingestion pipeline. When looking at batch ingestion, you will compare and contrast the ETL and ELT paradigms. You will also explore various AWS services for batch and streaming ingestion.

Das ist alles enthalten

11 Videos6 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente

In the first lesson, you will explore DataOps automation practices, including applying CI/CD to both data and code, and using infrastructure as code tools like Terraform to automate the provisioning and management of your resources. Then in lesson 2, you will explore DataOps observability and monitoring practices, including using tools like Great Expectation to monitor data quality, and using Amazon CloudWatch to monitor your infrastructure.

Das ist alles enthalten

17 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente

This week, you will learn all about orchestrating your data pipeline tasks. You'll identify the various orchestration tools, but will focus on Airflow -- one of the most popular and widely used tools in the field today. You'll explore the core components of Airflow, the Airflow UI, and how to create and manage DAGs using various Airflow features.

Das ist alles enthalten

11 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (5 Bewertungen)
Joe Reis
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