Mettez en valeur vos compétences dans ce projet d'ingénierie des données ! Dans ce cours, vous appliquerez une variété de compétences et de techniques d'ingénierie des données que vous avez apprises dans le cadre des cours précédents du certificat professionnel IBM Data Engineering.
Projet d'ingénierie des données (Capstone Project)
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Projet d'ingénierie des données (Capstone Project)
Ce cours fait partie de IBM Data Engineering Certificat Professionnel
Instructeurs : Rav Ahuja
18 251 déjà inscrits
Inclus avec
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4.7
(131 avis)
niveau Avancées
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Démontrer la maîtrise des compétences requises pour un poste d'ingénieur en données de niveau débutant.
Concevoir et mettre en œuvre divers concepts et composants dans le cycle de vie de l'ingénierie des données, tels que les référentiels de données.
Démontrer une connaissance pratique des bases de données relationnelles, des magasins de données NoSQL, des moteurs de big data, des entrepôts de données et des pipelines de données.
Appliquer les compétences en matière de scripts shell Linux, de langages de programmation SQL et Python aux problèmes d'ingénierie des données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bases de données
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Architecture des données
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : MySQL
- Catégorie : IBM DB2
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : IBM Cognos Analytics
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Rapports statistiques
- Catégorie : Bases de données relationnelles
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : PostgreSQL
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Apache Spark
Détails à connaître
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 7 modules dans ce cours
Dans ce module, vous allez concevoir une plate-forme de données qui utilise MySQL comme base de données OLTP. Vous utiliserez MySQL pour stocker les données OLTP.
Inclus
2 vidéos2 devoirs1 élément d'application3 plugins
Dans ce module, vous allez concevoir une plateforme de données qui utilise MongoDB comme base de données NoSQL. Vous utiliserez MongoDB pour stocker les données du catalogue de commerce électronique.
Inclus
1 vidéo2 devoirs1 élément d'application
Dans ce module, vous concevrez et mettrez en œuvre un entrepôt de données et vous produirez ensuite des rapports à partir des données de l'entrepôt de données.
Inclus
2 vidéos3 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous jouerez le rôle d'un ingénieur en données dans une entreprise de commerce électronique. Votre entreprise a terminé la mise en place d'un entrepôt de données. Vous êtes maintenant chargé de concevoir un tableau de bord de reporting qui reflète les indicateurs clés de l'entreprise.
Inclus
1 vidéo5 lectures2 devoirs5 plugins
Dans ce module, vous effectuerez des opérations ETL pour déplacer des données transactionnelles d'une base de données OLTP (MySQL) vers un entrepôt de données (PostgreSQL).Enfin, vous mettrez en œuvre et automatiserez un pipeline ETL en Python qui extrait les enregistrements incrémentiels quotidiens de la base de données de production, les transforme si nécessaire et les charge dans l'entrepôt.Une fois le processus ETL établi, vous l'étendrez davantage à l'aide d'Apache Airflow, un puissant outil d'orchestration de flux de travail. Vous concevrez des DAG (Directed Acyclic Graphs) qui définissent les dépendances des tâches, automatisent l'extraction et la transformation des journaux du serveur Web et archivent les données traitées pour l'analytique en aval.
Inclus
2 vidéos3 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous utiliserez les données d'un serveur web pour analyser les termes de recherche. Vous chargerez ensuite un modèle de prévision des ventes pré-entraîné et prédirez les prévisions de ventes pour une année future.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous présenterez une soumission finale de tous les travaux pratiques que vous avez réalisés tout au long du cours pour évaluation. Vous pouvez choisir de faire évaluer votre soumission par un outil IA ou par une évaluation par les pairs.
Inclus
2 lectures1 évaluation par les pairs1 élément d'application
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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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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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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RS
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Révisé le 17 mars 2023
I enjoyed having to go back and revise the other courses in the specialization. I had forgotten how interesting they were.
BB
5
Révisé le 13 août 2023
Great course to learn the fundamentals to become a very good Data Engineer !
RV
5
Révisé le 9 mars 2024
The Capstone was a bit of an anticlimax. I was expecting a very challenging Capstone, but found a "follow the instructions" approach which made it seem too simple. I'm not complaining ;-)
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