Professioneller Dateningenieur in Python

Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.

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

Lerne die Grundlagen von VMs, Containern, Docker und Kubernetes kennen. Verstehe die Unterschiede, um loslegen zu können!

Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzen kannst.

Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!

Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.

Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.

Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.

This chapter introduces the exciting world of Big Data, as well as the various concepts and different frameworks for processing Big Data. You will understand why Apache Spark is considered the best framework for BigData.

The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is the fundamental and backbone data type of this engine. This chapter introduces RDDs and shows how RDDs can be created and executed using RDD Transformations and Actions.

In this chapter, you'll learn about Spark SQL which is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as a distributed SQL query engine. This chapter shows how Spark SQL allows you to use DataFrames in Python.

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

In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.

In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.

Lerne den Unterschied zwischen Batching und Streaming, der Skalierung von Streaming-Systemen und realen Anwendungen kennen.

Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.

Understand how data engineering can impact your business.