Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering

4.3

Sterne

12 Bewertungen

Noah Gift +2 weitere Dozenten

von

Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data EngineeringDuke University

Über diesen Kurs

10.703 kürzliche Aufrufe

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.

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Kurs 4 von 4 in

Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering

Stufe „Mittel“

Beginner level experience in Python and Linux.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

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

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Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering

Stufe „Mittel“

Beginner level experience in Python and Linux.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozenten

von

Duke University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Jupyter Notebooks

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 27 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Cloud-Hosted Notebooks

5 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 7 Quiz

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Python Microservices

3 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 78 min)

11 Videos

Introduction to Building Python Microservices29

What are the Benefits of Microservices?3m

Setting up Python Project Structure for Continuous Integration7m

Building a Random Fruit Web App with Python3m

Introduction to Python Microservices with FastAPI45

Building FastAPI Microservices for Machine Learning Predictions5m

Deploying a Python Lambda Microservice12m

Introduction to Building Containerized Microservices51

Why use Containers for Microservices?2m

Deploying a Containerized .NET 6 API7m

Deploying a Containerized Machine Learning Microservice33m

1 praktische Übung

What are the key components of Python Microservices?30m

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Python Packaging and Command Line Tools

3 Stunden zum Abschließen

18 Videos (Gesamt 65 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

18 Videos

Introduction to Python Packaging and Command-Line Tools30

Introduction to Building Command-Line Tools26

Getting Started with Python Projects4m

Overview of Command-Line Tool Frameworks3m

Using Click to Build a Command-Line Tool4m

Exploring Advanced Command-Line Tool Features4m

Building C# NLP CLI7m

Recap of Building Command-Line Tools44

Introduction to Packaging and Distributing your Python Project1m

Introduction to Python Packaging4m

Working with Python Setup Tools6m

Uploading to a Python Registry4m

Recap of Packaging and Distributing your Python Project54

Introduction to Continuous Integration for Command-Line Tools40

Introduction to Linting5m

Automating Testing with GitHub Actions4m

Automating Publishing of your Python Project8m

Recap of Continuous Integration for Command-Line Tools43

1 Lektüre

Building Command-Line Tools 10m

1 praktische Übung

Command-Line Tools and Packaging 30m

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.

Data engineers today need a solid foundation in a few essential areas: Python, Bash and SQL. In Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering, we provide a nuts and bolts overview of these fundamental skills needed for entering the world of data engineering. Led by three professional data engineers, this Specialization will provide quick and accessible ways to learn data engineering strategies, give you a chance to practice what you’ve learned in integrated lab exercises, and then immediately apply these techniques in your professional or academic life.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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