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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering
von
Über diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“
Beginner level experience in Python and Linux.
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Web Application
- Python Programming
- Jupyter notebooks
- Cloud-Hosted Notebooks
- Command-Line Interface
Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“
Beginner level experience in Python and Linux.
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
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Duke University
Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Jupyter Notebooks
This week, 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.
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 27 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Cloud-Hosted Notebooks
This week, you will learn how to create and use a Cloud-based notebook in Google Colab and AWS Sagemaker.
5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 7 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Python Microservices
This week, you will learn how to build a Python Microservice with FastAPI and deploy a containerized machine learning Microservice for data engineering.
3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 78 min)
3 Stunden zum Abschließen
Python Packaging and Command Line Tools
This week, 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.
3 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 65 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
Über den Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering
If you are interested in developing the skills needed to be a data engineer, the Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering Specialization is a great place to start. We live in a world that is driven by big data - from what we search online to the route we take to our favorite restaurant, and everything in between. Businesses and organizations use this data to make decisions that impact the ways in which we navigate our lives. How do engineers collect this data? How can this data be organized so that it can be appropriately analyzed? A data engineer is specialized in this initial step of accessing, cleaning and managing big data.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
