Launch Your Career in Data Engineering. Master foundational strategies and tools to become proficient in developing data engineering and machine learning solutions

4.4

Sterne

132 Bewertungen

Kennedy Behrman +2 weitere Dozenten

6.775 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Python, Bash and SQL Essentials for Data EngineeringDuke University

Was Sie lernen werden

Develop data engineering solutions with a minimal and essential subset of the Python language and the Linux environment
Design scripts to connect and query a SQL database using Python
Use a scraping library in Python to read, identify and extract data from websites
Setup a provisioned Python project environment

Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Spezialisierung

12.917 kürzliche Aufrufe

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.

Praktisches Lernprojekt

Each course includes integrated lab exercises using Visual Studio Code or Jupyter notebooks that give you an opportunity to practice the Python, Bash and SQL skills with real-world applications covered in each course. For each data engineering solution that you explore, you are also encouraged to create a demo video and GitHub repository of code that can be showcased in your digital portfolio for employers. By the end of this Specialization, you will have the foundational skills necessary to begin tackling more complex data engineering solutions.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Etwa 4 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 6 Stunden/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Python and Pandas for Data Engineering

4.4

Sterne

87 Bewertungen

In this first course of the Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering Specialization, you will learn how to set up a version-controlled Python working environment which can utilize third party libraries. You will learn to use Python and the powerful Pandas library for data analysis and manipulation. Additionally, you will also be introduced to Vim and Visual Studio Code, two popular tools for writing software. This course is valuable for beginning and intermediate students in order to begin transforming and manipulating data as a data engineer.

Kurs2

Kurs 2

Linux and Bash for Data Engineering

4.6

Sterne

37 Bewertungen

In this second course of the Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering Specialization, you will learn the fundamentals of Linux necessary to perform data engineering tasks. Additionally, you will explore how to use both Bash and zsh configurations, and develop the syntax needed to interact and control Linux. These skills will allow you to manage and manipulate databases in a Bash environment.

Kurs3

Kurs 3

Scripting with Python and SQL for Data Engineering

4.6

Sterne

44 Bewertungen

In this third course of the Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering Specialization, you will explore techniques to work effectively with Python and SQL. We will go through useful data structures in Python scripting and connect to databases like MySQL. Additionally, you will learn how to use a modern text editor to connect and run SQL queries against a real database, performing operations to load and extract data. Finally, you will use extracted data from websites using scraping techniques. These skills will allow you to work effectively when data is not readily available, or when spatial queries are required to extract useful information from databases.

Kurs4

Kurs 4

Web Applications and Command-Line Tools for Data Engineering

4.2

Sterne

13 Bewertungen

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.

Dozenten

von

Duke University

Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
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.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
This course series has been designed to be completed in 4-6 months.
What background knowledge is necessary?
Students should have beginner level Linux skills. No experience in Python is required.
Do I need to take the courses in a specific order?
Yes, the courses have been sequenced in the order in which you should take them.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
By the end of this Specialization, you will have the foundational knowledge necessary to begin designing data engineering solutions.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

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

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