Duke University

Spécialisation "Applied Python Data Engineering"

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Duke University

Spécialisation "Applied Python Data Engineering"

Elevate your coding skills with data engineering.

Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Kennedy Behrman
Matt Harrison
Noah Gift

Instructeurs : Kennedy Behrman

8 013 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 131 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine

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 : Containerization
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Site Reliability Engineering
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Interactive Data Visualization
  • Catégorie : Snowflake Schema

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Databricks
  • Catégorie : Docker (Software)
  • Catégorie : Plotly
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Kubernetes
  • Catégorie : GitHub Copilot
  • Catégorie : Apache Spark

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  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 3 cours

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

COURS 1, 30 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 : Databricks
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Snowflake Schema
Catégorie : DevOps
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Distributed Computing

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 : Containerization
Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : Virtualization
Catégorie : Microservices
Catégorie : Virtual Machines
Catégorie : Site Reliability Engineering
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Cloud Development
Catégorie : Virtualization and Virtual Machines
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Database Management
Catégorie : Cloud-Based Integration
Catégorie : Test Engineering
Data Visualization with Python

Data Visualization with Python

COURS 3, 9 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 : Seaborn
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Histogram
Catégorie : Dashboard Creation
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Cloud Applications
Catégorie : Plotly
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Business Communication
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Microsoft Excel
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Visualization Software

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Instructeurs

Kennedy Behrman
Duke University
7 Cours69 306 apprenants

Offert par

Duke University

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Applied Python Data Engineering

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

  • 5 étoiles

    53,94 %

  • 4 étoiles

    17,10 %

  • 3 étoiles

    9,86 %

  • 2 étoiles

    7,89 %

  • 1 étoile

    11,18 %

MK
Cours : Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Révisé le 7 août 2024

ML
Cours : Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

Révisé le 19 févr. 2024

MK
Cours : Data Visualization with Python

Révisé le 29 août 2024

Foire Aux Questions