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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

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Spezialisierung für Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

Build Scalable Data Engineering Systems. Learn to design, implement, and optimize data pipelines using industry-standard tools and frameworks

Caio Avelino
Starweaver
Soheil Haddadi

Dozenten: Caio Avelino

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Was Sie lernen werden

  • Design and implement scalable data ingestion, processing, and storage systems using Apache Kafka and Spark

  • Build high-performance data pipelines integrating cloud platforms, databases, and generative AI technologies

  • Apply data engineering best practices for enterprise-scale analytics, optimization, and real-time processing

Überblick

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

26 Praxisübungen

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Spezialisierung - 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Analyse the architecture and components of data pipelines to understand their impact on data flow and processing efficiency.

  • Implement robust ETL processes, for scalability and maintainability.

  • Analyze big data challenges and introduce Hadoop ecosystem tools (HDFS, MapReduce, Hive, Pig, and Spark) for data processing tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Big Data
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hive

Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the components and importance of data ecosystems.

  • Understand the basic structure and function of data pipelines.

  • Recognize the steps involved in ETL workflows and their role in data handling.

  • Gain an introductory knowledge of big data and the application of Apache Spark.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Management
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

  • Explain the importance of data warehousing in business intelligence.

  • Design and implement effective schema designs for data warehouses.

  • Implement ETL processes to load and transform data into a data warehouse.

  • Apply performance optimization techniques to enhance data warehouse efficiency.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Snowflake Schema
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Star Schema
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Management
Kategorie: Scalability
Kategorie: Database Design

Was Sie lernen werden

  • Analyze and tune SQL queries to enhance SQL performance and reduce application latency.

  • Evaluate effective database index and maintenance task strategies to improve efficiency.

  • Monitor the performance of troubleshooting techniques used for resolving common SQL server issues.

  • Apply best practices for SQL Server performance to ensure consistent and reliable operations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Microsoft SQL Servers
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Database Design
Kategorie: Stored Procedure
Kategorie: Network Troubleshooting
Kategorie: Application Performance Management
Kategorie: Database Management
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • Show understanding of the fundamentals of cloud architecture, including key components like virtual machines, storage, and networking.

  • Identify and implement core cloud design patterns such as Load Balancer, Circuit Breaker, and Auto-Scaling to ensure scalability and reliability.

  • Demonstrate advanced cloud design patterns, including Microservices Architecture, Event-Driven Architecture, and Serverless Computing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Load Balancing
Kategorie: Microservices
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Event-Driven Programming
Kategorie: Software Design Patterns
Kategorie: Scalability
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Infrastructure As A Service (IaaS)
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Services

Was Sie lernen werden

  • Identify the capabilities of GenAI for basic role specific, Data Engineer functions.

  • Examine real-world applications to leverage GenAI for streamlining work and fostering innovation in Data Engineering functions.

  • Deploy strategies and tactics to responsibly integrate GenAI into data engineering practices, while maintaining human oversight and accountability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • Describe Apache Kafka's architecture and its components, enhancing data pipeline efficiency.

  • Configure and manage Kafka clusters, ensuring high availability and fault tolerance.

  • Apply (Create and use) topics, publishers, and subscribers to facilitate real-time data exchange.

  • Implement basic stream processing applications using Kafka Streams, addressing real-world data challenges.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Scalability
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Operational Databases
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Pipelines

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Automation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Alteryx
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Applied Machine Learning

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Dozenten

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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