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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI
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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

Build Scalable Data Engineering Systems. Learn to design, implement, and optimize data pipelines using industry-standard tools and frameworks

Caio Avelino
Starweaver
Soheil Haddadi

Dozenten: Caio Avelino

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(5 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design and implement scalable data ingestion, processing, and storage systems using Apache Kafka and Spark

  • Build high-performance data pipelines integrating cloud platforms, databases, and generative AI technologies

  • Apply data engineering best practices for enterprise-scale analytics, optimization, and real-time processing

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

26 Praxisübungen

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Spezialisierung - 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Analyse the architecture and components of data pipelines to understand their impact on data flow and processing efficiency.

  • Implement robust ETL processes, for scalability and maintainability.

  • Analyze big data challenges and introduce Hadoop ecosystem tools (HDFS, MapReduce, Hive, Pig, and Spark) for data processing tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Apache Hadoop, Data Pipelines, Big Data, Extract, Transform, Load, Data Strategy, Data Migration, Data Quality, Data Management, Data Warehousing, Apache Spark, Strategic Decision-Making, Business Analytics, Apache Hive, Data Processing, Data Transformation, Data Integration, Data Analysis und Scalability

Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the components and importance of data ecosystems.

  • Understand the basic structure and function of data pipelines.

  • Recognize the steps involved in ETL workflows and their role in data handling.

  • Gain an introductory knowledge of big data and the application of Apache Spark.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Extract, Transform, Load, Data Pipelines, Apache Spark, Data Infrastructure, Dataflow, Scalability, Data Architecture, Big Data, Data Management, Data Processing und Data Integration

Was Sie lernen werden

  • Explain the importance of data warehousing in business intelligence.

  • Design and implement effective schema designs for data warehouses.

  • Implement ETL processes to load and transform data into a data warehouse.

  • Apply performance optimization techniques to enhance data warehouse efficiency.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Snowflake Schema, Star Schema, Data Integration, Data Modeling, Databases, Database Design, Data Management, Performance Tuning, Data Transformation, Business Intelligence und Scalability

Was Sie lernen werden

  • Analyze and tune SQL queries to enhance SQL performance and reduce application latency.

  • Evaluate effective database index and maintenance task strategies to improve efficiency.

  • Monitor the performance of troubleshooting techniques used for resolving common SQL server issues.

  • Apply best practices for SQL Server performance to ensure consistent and reliable operations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Performance Tuning, Microsoft SQL Servers, Network Troubleshooting, System Monitoring, SQL, Stored Procedure, Scalability, Database Design, Database Management und Application Performance Management

Was Sie lernen werden

  • Show understanding of the fundamentals of cloud architecture, including key components like virtual machines, storage, and networking.

  • Identify and implement core cloud design patterns such as Load Balancer, Circuit Breaker, and Auto-Scaling to ensure scalability and reliability.

  • Demonstrate advanced cloud design patterns, including Microservices Architecture, Event-Driven Architecture, and Serverless Computing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Microservices, Load Balancing, Serverless Computing, Cloud Computing Architecture, Software Design Patterns, Software Architecture, Cloud Services, Cloud Security, Scalability, Infrastructure As A Service (IaaS), Event-Driven Programming, Cloud Platforms, Cloud Infrastructure, Cloud Computing und Cloud Applications

Was Sie lernen werden

  • Identify the capabilities of GenAI for basic role specific, Data Engineer functions.

  • Examine real-world applications to leverage GenAI for streamlining work and fostering innovation in Data Engineering functions.

  • Deploy strategies and tactics to responsibly integrate GenAI into data engineering practices, while maintaining human oversight and accountability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Generative AI, Database Management, Responsible AI, Data Pipelines, AI Product Strategy, Prompt Engineering, Data Modeling, SQL, Data Ethics, Data Quality und Data Transformation

Was Sie lernen werden

  • Describe Apache Kafka's architecture and its components, enhancing data pipeline efficiency.

  • Configure and manage Kafka clusters, ensuring high availability and fault tolerance.

  • Apply (Create and use) topics, publishers, and subscribers to facilitate real-time data exchange.

  • Implement basic stream processing applications using Kafka Streams, addressing real-world data challenges.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Real Time Data, Apache Kafka, Scalability, Performance Tuning, System Monitoring, Operational Databases, Data Pipelines und Data Processing

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Quality, Data Cleansing, Generative AI, Automation, Alteryx, Data Validation, Tensorflow, Data Transformation, Data Processing, Responsible AI, Artificial Intelligence und OpenAI

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Dozenten

Caio Avelino
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