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Wenn Sie daran interessiert sind, die F盲higkeiten zu entwickeln, die Sie als Dateningenieur ben枚tigen, ist die Spezialisierung Python, Bash und SQL Essentials for Data Engineering ein guter Ausgangspunkt. Wir leben in einer Welt, die von gro脽en Datenmengen bestimmt wird - von dem, was wir online suchen, bis hin zu dem Weg, den wir zu unserem Lieblingsrestaurant nehmen, und allem, was dazwischen liegt. Unternehmen und Organisationen nutzen diese Daten, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf die Art und Weise auswirken, wie wir unser Leben f眉hren. Wie sammeln Ingenieure diese Daten? Wie k枚nnen diese Daten organisiert werden, damit sie angemessen analysiert werden k枚nnen? Ein Data Engineer ist auf diesen ersten Schritt des Zugriffs, der Bereinigung und der Verwaltung von Big Data spezialisiert.
Dateningenieure brauchen heute eine solide Grundlage in einigen wenigen wesentlichen Bereichen: Python, Bash und SQL. In Python, Bash und SQL Essentials for Data Engineering geben wir Ihnen einen 脺berblick 眉ber diese grundlegenden F盲higkeiten, die Sie 蹿眉谤 den Einstieg in die Welt des Data Engineering ben枚tigen. Unter der Leitung dreier professioneller Dateningenieure bietet diese Specialization schnelle und leicht zug盲ngliche M枚glichkeiten, Data-Engineering-Strategien zu erlernen. Sie haben die M枚glichkeit, das Gelernte in integrierten Labor眉bungen zu 眉ben und diese Techniken dann sofort in Ihrem beruflichen oder akademischen Leben anzuwenden.
Praktisches Lernprojekt
Jeder Kurs beinhaltet integrierte Labor眉bungen mit Visual Studio Code oder Jupyter-Notizb眉chern, die Ihnen die M枚glichkeit geben, die in jedem Kurs behandelten Python-, Bash- und SQL-Kenntnisse mit realen Anwendungen zu 眉ben. F眉r jede Data-Engineering-L枚sung, die Sie erforschen, werden Sie au脽erdem aufgefordert, ein Demo-Video und ein GitHub-Repository mit Code zu erstellen, das Sie in Ihrem digitalen Portfolio 蹿眉谤 Arbeitgeber pr盲sentieren k枚nnen. Am Ende dieser Specializations werden Sie 眉ber die grundlegenden F盲higkeiten verf眉gen, die Sie ben枚tigen, um komplexere Data-Engineering-L枚sungen in Angriff zu nehmen.
