Spécialisation Applied Python Data Engineering

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Spécialisation Applied Python Data Engineering

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

Instructeurs : Kennedy Behrman

5 267 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(48 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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4.0

(48 avis)

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à 10 heures par semaine

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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 : Matplotlib
Catégorie : Virtualization
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Databricks
Catégorie : Containerization
Catégorie : PySpark
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Plotly

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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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 heures

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 : PySpark

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Databricks

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Big Data

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Snowflake Schema

Catégorie : DevOps

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Warehousing

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Integration

Catégorie : SQL

Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

COURS 227 heures

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 : Kubernetes

Catégorie : Docker (Software)

Catégorie : Containerization

Catégorie : Microservices

Catégorie : Scalability

Catégorie : Virtual Machines

Catégorie : Site Reliability Engineering

Catégorie : GitHub

Catégorie : Virtualization

Catégorie : Cloud Development

Catégorie : Software Development

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Development Environment

Catégorie : Devops Tools

Catégorie : Software Development Tools

Catégorie : Database Management

Data Visualization with Python

COURS 39 heures

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 : Interactive Data Visualization

Catégorie : Data Storytelling

Catégorie : Seaborn

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Plotly

Catégorie : Scatter Plots

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Tableau Software

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Google Sheets

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Histogram

Catégorie : Dashboard

Catégorie : Microsoft Excel

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Kennedy Behrman

Duke University

7 Cours55 816 apprenants

Offert par

Duke University

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

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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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