In this course, you will explore various types of source systems, learn how they generate and update data, and troubleshoot common issues you might encounter when trying to connect to these systems in the real world. You’ll dive into the details of common ingestion patterns and implement batch and streaming pipelines. You’ll automate and orchestrate your data pipelines using infrastructure as code and pipelines as code tools. You’ll also explore AWS and open source tools for monitoring your data systems and data quality.
Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines
Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Joe Reis
TOP-LEHRKRAFT
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4.8
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 34 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
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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
Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI Data Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
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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
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Accenture
Whizlabs
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.“
Bewertungen von Lernenden
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IH
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Geprüft am 15. Nov. 2024
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Häufig gestellte Fragen
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