Spécialisation Applied Python Data Engineering

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Spécialisation Applied Python Data Engineering

Name: Applied Python Data Engineering
Rating: 4.0576923076923075 (37 reviews)

Elevate your coding skills with data engineering. Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Instructeurs : Kennedy Behrman

3 391 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.1

(37 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.1

(37 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Create scalable big data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.
Build machine learning workflows (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.
Implement DataOps/DevOps to streamline data engineering processes.
Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations with Python and data storytelling

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Big Data
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Information Engineering
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Docker Container
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Snowflake (Data Warehouse)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - 3 séries de cours

Learn how to use data engineering to leverage big data for business strategy, data analysis, or machine learning and AI. By completing this course series, you'll empower yourself with the knowledge and proficiency required to build efficient data pipelines, manage cutting-edge platforms like Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks, and Kubernetes, and tell stories with data through visualization. You will delve into foundational big data concepts, distributed computing with Spark, Snowflake’s architecture, Databricks’ machine learning capabilities, Python techniques for data visualization, and critical methodologies like DataOps.

This course series is designed for software engineers, developers, researchers, and data scientists who want to strengthen their specialization in data science or machine learning, as well as for professionals who are interested in pursuing a career as a data-focused software engineer, data scientist, or a data engineer working in cloud, machine learning, business intelligence, or other field.

Projet d'apprentissage appliqué

The Specialization features a capstone project focused on using Databricks’ API to replicate an existing project. This provides hands-on experience working with Databricks to build a portfolio-ready data solution. You will apply Python to a variety of data engineering tasks.

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

COURS 129 heures4.0 (42 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Create scalable data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.
Optimize data engineering with clustering and scaling to boost performance and resource use.
Build ML solutions (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.
Implement DataOps and DevOps practices for continuous integration and deployment (CI/CD) of data-driven applications, including automating processes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Big Data

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Information Engineering

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Apache Spark

Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

COURS 227 heures3.8 (23 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Master virtualization, containerization, and Docker, including Dockerfile creation and multi-container orchestration with Compose and Airflow.
Develop expertise in Kubernetes core concepts, cluster architecture, and deployment using cloud environments, GitHub Codespaces, and AI-driven tools.
Navigate data scenarios mastering containerization, deploying apps, and addressing production issues with cloud orchestration and SRE practices.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud-Based Integration

Catégorie : containerization

Catégorie : virtualization

Catégorie : Kubernetes

Catégorie : Docker (Software)

Data Visualization with Python

COURS 39 heures4.2 (15 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Apply Python, spreadsheets, and BI tooling proficiently to create visually compelling and interactive data visualizations.
Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations and data storytelling.
Assess and select the most suitable visualization tools and techniques to address organizational data needs and objectives.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Business Communication

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Cloud Applications

Catégorie : Data Visualization

Instructeurs

Kennedy Behrman

Duke University

7 Cours47 919 apprenants

Offert par

Duke University

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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.’

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Foire Aux Questions

The course series takes approximately 5 months to complete.

Experience in working with Python, Git for version control, Docker for containerization and Kubernetes for deployment and scaling; also a strong foundation in linear algebra and statistics.

The course series is designed to be completed in the order outlined here on this page.

Note that the Specialization Certificate does not represent official academic credit from the partner institution offering the course. Duke cannot provide a transcript for your completion of the Specialization; however, we encourage you to share your Coursera completion certificate with your employer and community to demonstrate your completion of the course series.

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