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
Ce cours fait partie de DeepLearning.AI Data Engineering Certificat Professionnel
Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
4 001 déjà inscrits
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4.8
(32 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
34 heures pour terminer
3 semaines à 11 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Networking on the Cloud
- Catégorie : DataOps
- Catégorie : Batch and Streaming Ingestion
- Catégorie : Data orchestration
- Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
21 vidéos8 lectures1 devoir3 éléments d'application1 laboratoire non noté
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.
Inclus
11 vidéos6 lectures1 devoir2 éléments d'application
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.
Inclus
17 vidéos4 lectures1 devoir3 éléments d'application
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.
Inclus
11 vidéos5 lectures1 devoir3 éléments d'application
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.9 (10 évaluations)
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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.
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’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
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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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IH
5
Révisé le 15 nov. 2024
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