Überblick über die Datenverarbeitung
- Erforschen Sie die Rolle des Dateningenieurs im Lebenszyklus von Data Science
- Untersuchen Sie die Unterschiede zwischen Datenverarbeitung und Data Science
- Einblick in Schlüsseltechnologien und -tools, die bei Dateningenieuren beliebt sind
Datenverwaltung und -speicherung
- Erforschen Sie verschiedene Datenspeichersysteme wie relationale Datenbanken und NoSQL
- Erfahren Sie die Zusammenarbeit mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark
- Verstehen Sie Konzepte zur effizienten Datenspeicherung in Data Warehousing
ETL und Datenpipelines
- Design und Implementierung von Datenpipelines lernen
- Verständnis von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) vertiefen
- Praktische Fähigkeiten mit Tools wie Apache Airflow und Integrationsplattformen entwickeln
Datenintegration und Verarbeitung
- Erfahren Sie, wie Daten aus APIs, Datenbanken und Echtzeit-Datenströmen verarbeitet werden
- Techniken für den Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten
- Kennenlernen von Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Kafka und Spark Streaming
Kooperation mit Datenwissenschaft
- Erfahren Sie, wie Dateningenieure mit Data Scientists für optimalen Datenfluss zusammenarbeiten
- Beste Praktiken für die Bereitstellung von strukturierten, sauberen Daten für das Machine Learning erlernen
- Die Bedeutung einer fließenden Datenverarbeitung im Entwicklungsprozess von Modellen verstehen