Hands-On Data Engineering: Erstellen von Pipelines mit Spark, Kafka und Airflow

Moderne Unternehmen generieren täglich enorme Datenmengen. Diese Daten sind jedoch ohne robuste Pipelines zur Verarbeitung, Bereinigung und Speicherung nutzlos. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die Kernkonzepte des Data Engineering und führt von Rohdaten zu produktionsfertigen Pipelines. Durch klare schriftliche Erläuterungen und praktische Code-Walkthroughs meistern Sie die grundlegenden Werkzeuge, die von modernen Datenteams verwendet werden, und lernen, wie Sie diese in Ihren eigenen Projekten einsetzen können. Verstehen Sie die grundlegende Architektur moderner Datenplattformen und Speichersysteme; Erstellen Sie automatisierte ETL-Pipelines mit Airflow, um Daten-Workflows zu planen und zu überwachen; Verarbeiten Sie große Datensätze effizient mit PySpark und Pandas; Konfigurieren Sie Echtzeit-Streaming-Daten-Pipes mit Kafka für die sofortige Datenverarbeitung; Containerisieren Sie Ihre Datenanwendungen mit Docker, um konsistente Umgebungen zu gewährleisten.Reinigen, analysieren und validieren Sie eingehende Daten, um hohe Datenqualitätsstandards aufrechtzuerhalten.Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Data Engineering, Datenbanken und Containerisierung. Sie werden dann Schritt für Schritt durch Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeiten und Pipeline-Orchestrierung mit realen Szenarien vorankommen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Dateningenieure, Softwareentwickler und Datenanalysten mit einem Grundverständnis von Python. Lesen Sie weiter, um Ihre erste zuverlässige Datenpipeline zu erstellen.