Professioneller Dateningenieur in Python

Mit unserem Lernpfad zum Professional Data Engineer bringst du deine Fähigkeiten auf die nächste Stufe. Dieser Lernpfad für Fortgeschrittene baut auf den Lernpfaden Associate Data Engineer in SQL und Data Engineer in Python auf. Er vermittelt dir die neuesten Kenntnisse und Werkzeuge, die für moderne Aufgaben im Data Engineering erforderlich sind. Auf dieser Reise wirst du moderne Datenarchitekturen meistern, deine Python-Kenntnisse mit einem tiefen Einblick in die objektorientierte Programmierung erweitern, NoSQL-Datenbanken erkunden und die Leistungsfähigkeit von dbt für eine nahtlose Datentransformation nutzen. Enthülle die Geheimnisse von DevOps mit grundlegenden Praktiken, fortschrittlichen Testverfahren und Tools wie Docker, um deine Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse zu optimieren. Tauche mit PySpark in Big-Data-Technologien ein und beherrsche die Datenverarbeitung und Automatisierung mit Shell-Skripting. Wende dein Wissen in praktischen Projekten an und bearbeite reale Datensätze, um dein Wissen anzuwenden, komplexe Workflows zu debuggen und Datenprozesse zu optimieren. Mit dem Abschluss dieses Lernpfads erwirbst du nicht nur die fortgeschrittenen Fähigkeiten, die du brauchst, um komplexe Herausforderungen im Data Engineering zu meistern, sondern auch das Selbstvertrauen, sie in der dynamischen Welt des Data Engineering anzuwenden.

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Understanding Modern Data Architecture

Discover modern data architecture's key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.

2 hours

Einführung in die Shell

Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.

4 hours

Containerization and Virtualization Concepts

Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!

2 hours

Introduction to dbt

This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.

4 hours

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!

3 hours

Introduction to NoSQL

Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.

4 hours

DevOps Concepts

In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.

4 hours

Einführung in das Testen in Python

"Python-Tests meistern: Methoden lernen, Prüfungen erstellen und fehlerfreien Code mit pytest und unittest sichern."

4 hours

Debugging a Sales Data Workflow

Sometimes, things that once worked perfectly suddenly hit a snag. Practice your knowledge of DataFrames to find the problem and fix it!

2 hours

Einführung in Docker

Erhalte eine Einführung in Docker und entdecke seine Bedeutung im Werkzeugkasten von Datenexperten. Erfahre mehr über Docker Container, Images und mehr.

4 hours

Cleaning an Orders Dataset with PySpark

Step into a data engineer's shoes and master data cleaning with PySpark on an e-commerce orders dataset!

2 hours

Streaming Concepts

Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.

2 hours

Introduction to Apache Kafka

Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!

2 hours

Einführung in Kubernetes

In diesem Kurs lernen Sie Kubernetes-Grundlagen und Container mit Manifests und kubectl zu verwalten.

3 hours

webinar

Impactful Data Engineering—with Datadog's Wouter de Bie

Understand how data engineering can impact your business.

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