Leerpad
Professionele data-engineer in Python
Inbegrepen bijPremium or Teams
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for BusinessLeerpadbeschrijving
Professionele data-engineer in Python
Vereisten
Data-engineerCourse
Course
Course
Leer de basis van VM's, containers, Docker en Kubernetes. Begrijp de verschillen om aan de slag te gaan!
Course
Deze cursus laat je kennismaken met dbt voor het modelleren, transformeren en testen van data en het maken van documentatie.
Course
Ontdek de basisideeën van objectgeoriënteerd programmeren (OOP) en leer hoe je je eigen klassen en objecten kunt maken!
Course
Course
Course
Project
bonusDebugging Code
Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.
Course
Course
Word expert in PySpark en leer grote datasets verwerken, analyseren en optimaliseren voor krachtige big-data-analyses.
Chapter
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.
Chapter
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.
Chapter
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.
Project
Step into a data engineer's shoes and master data cleaning with PySpark on an e-commerce orders dataset!
Chapter
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.
Chapter
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.
Course
Ontdek het verschil tussen batchverwerking en streaming, het schalen van streamingsystemen en toepassingen in de praktijk.
Course
Course
Resource
Understand how data engineering can impact your business.
voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Inbegrepen bijPremium or Teams
Schrijf Je Nu inSluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Professionele data-engineer in Python!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.