DataOps Engineering mit Python und Infrastrukturautomatisierung

Moderne Datenorganisationen benötigen eine nahtlose Brücke zwischen Softwareentwicklung und Systembetrieb. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundlagen der Python-Entwicklung und der DataOps-Infrastruktur. Sie werden von Ihren ersten Python-Skripten zur Orchestrierung komplexer Datenpipelines und zur Verwaltung containerisierter Umgebungen übergehen. Durch das Üben mit Szenarien aus der Praxis entwickeln Sie das nötige Selbstvertrauen, um Workflows zu automatisieren, Datenplattformen zu verwalten und skalierbare Pipelines bereitzustellen. Was Sie lernen: Schreiben Sie sauberen, modernen Python-Code mit Typenhinweisen und strukturierten Paketen; Verwalten Sie Systemumgebungen und Versionskontrolle mit Linux-Befehlen und Git; Containerisieren Sie Anwendungen und stellen Sie skalierbare Cluster mit Docker und Kubernetes bereit; Orchestrieren Sie komplexe Daten-Workflows und automatisieren Sie Aufgaben mit Airflow und Ansible; Prozess Implementieren Sie moderne CI/CD-Verfahren, um das Testen und Bereitstellen von Datenpipelines zu automatisieren, und lernen Sie, wie Sie die Datensicherheit verbessern können. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten in der Python-Programmierung und Befehlszeilengrundlagen, bevor er zu Containerisierung, Orchestrierung und Big Data-Tools übergeht. Sie arbeiten durch schriftliche Erklärungen, strukturierte Code-Beispiele und praktische Konfigurationen. Entwickelt für Anfänger ohne vorherige Programmier- oder Betriebserfahrung, die in den Bereich Data Engineering und DataOps einsteigen möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen in der modernen DataOps-Technologie zu schaffen.