Praktisches Python-Daten-Engineering

Moderne Entscheidungsfindung, Analysen und KI-Systeme basieren auf einer kritischen Grundlage: saubere, zuverlässige und gut strukturierte Daten.Python ist die Industriestandardsprache für den Aufbau der Pipelines, die diese Daten im großen Maßstab transportieren und transformieren. Dieser Kurs führt Sie vom Schreiben grundlegender Skripte bis zum Entwerfen strukturierter, produktionsreifer Datenpipelines.Sie erhalten ein solides Verständnis dafür, wie Sie Daten effizient extrahieren, transformieren und laden (ETL) und von einem Programmierer zu einem Praktiker übergehen, der bereit ist, die reale Dateninfrastruktur zu verwalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Datentechnikkonzepte, die Terminologie und die Pipeline-Architekturen. - Extrahieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und modernen Dateiformaten wie Parquet. - Transformieren Sie Datensätze effizient mit modernen Bibliotheken wie Polars und Pandas. - Wenden Sie robuste Python-Entwicklungspraktiken an, einschließlich Typhinweise und moderner virtueller Umgebungen. - Erstellen Sie automatisierte ETL-Pipelines, die Daten für nachgelagerte Analysen oder KI-Anwendungen bereinigen, validieren und vorbereiten. - Implementieren Sie grundlegende Pipeline-Tests mit Pytest, um Datenqualität und Codezuverlässigkeit sicherzustellen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Grundprinzipien der Datenarchitektur, bevor Sie durch praktische schriftliche Tutorials, Schritt-für-Schritt-Codeimplementierungen und praktisches Pipeline-Design geführt werden. Es richtet sich an angehende Data Engineers, Analysten und Python-Entwickler, die den Übergang zur Dateninfrastruktur planen, ohne dass vorherige Datentechnikerfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die grundlegenden Fähigkeiten zu erwerben, die für moderne Datensysteme erforderlich sind.