In this fourth course of the Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering Specialization, you will build upon the data engineering concepts introduced in the first three courses to apply Python, Bash and SQL techniques in tackling real-world problems. First, we will dive deeper into leveraging Jupyter notebooks to create and deploy models for machine learning tasks. Then, we will explore how to use Python microservices to break up your data warehouse into small, portable solutions that can scale. Finally, you will build a powerful command-line tool to automate testing and quality control for publishing and sharing your tool with a data registry.
Web Applications and Command-Line Tools for Data Engineering
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Web Applications and Command-Line Tools for Data Engineering
Ce cours fait partie de Spécialisation Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering
Instructeurs : Noah Gift
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Inclus avec 
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4.3
(35 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
43 heures pour terminer
3 semaines à 14 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Construct Python Microservices with FastAPI
Build a Command-Line Tool in Python using Click
Compare multiple ways to set up and use a Jupyter notebook
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Cloud-Hosted Notebooks
- Catégorie : Command-Line Interface
- Catégorie : Web Application
- Catégorie : Jupyter notebooks
Détails à connaître
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Évaluations
17 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you will learn how to install and run Jupyter on your local machine. Additionally, you will explore strategies to use code and text cells in a Jupyter notebook.
Inclus
8 vidéos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion3 laboratoires non notés
In this module, you will learn how to create and use a Cloud-based notebook in Google Colab and AWS Sagemaker.
Inclus
6 vidéos4 lectures7 devoirs1 laboratoire non noté
In this module, you will learn how to build a Python Microservice with FastAPI and deploy a containerized machine learning Microservice for data engineering.
Inclus
11 vidéos7 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
In this module, you will learn how to organize a Python project so you can build a powerful command-line tool. You will use Click, a useful command-line tool framework to enhance your tool. Finally, you will automate testing and quality control for publishing and sharing your tool with a registry.
Inclus
25 vidéos11 lectures5 devoirs5 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (12 évaluations)Offert par
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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
’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
Affichage de 3 sur 35
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- 5 stars
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PR
4
Révisé le 14 févr. 2023
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