Chia Sẻ Khóa Học Data Engineering Professional Certificate (DeepLearning.AI) [Khóa 6415 A]
Tìm hiểu các nguyên tắc về data engineering hiệu quả. Xây dựng các kỹ năng của bạn trong lĩnh vực data engineering có nhu cầu cao và tìm hiểu cách bạn có thể mang lại giá trị kinh doanh thực sự bằng cách áp dụng một bộ nguyên tắc và chiến lược cốt lõi để phát triển các hệ thống dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Phát triển một mental model cho toàn bộ lĩnh vực data engineering, bao gồm data engineering lifecycle và các yếu tố tiềm ẩn của nó.
- ✓ Tìm hiểu một framework tiếp cận mọi dự án data engineering mà bạn tham gia để có thể tạo ra giá trị kinh doanh hiệu quả bằng dữ liệu.
- ✓ Rèn luyện kỹ năng của bạn trong năm giai đoạn của data engineering lifecycle; bao gồm generating, ingesting, storing, transforming, và serving data.
- ✓ Tìm hiểu các nguyên tắc về kiến trúc dữ liệu tốt và áp dụng chúng để xây dựng các hệ thống dữ liệu trên nền tảng AWS cloud.
Những kỹ năng bạn sẽ đạt được:
- ✓ Data Management.
- ✓ DataOps.
- ✓ Data Warehousing.
- ✓ Data Modeling.
- ✓ Data Management Platforms.
- ✓ Data Architecture.
- ✓ Data Transformation.
- ✓ Data Engineering.
- ✓ Data Orchestration.
Data Engineering Professional Certificate của DeepLearning.AI là chương trình trực tuyến toàn diện dành cho các data engineer và practitioner muốn bắt đầu hoặc phát triển sự nghiệp.
Các tổ chức ở mọi quy mô và trong mọi ngành công nghiệp đang thu thập và tạo dữ liệu với tốc độ ngày càng tăng. Trong các tổ chức này, mọi team, từ executive, sale và marketing, tài chính và vận hành, sản phẩm và kỹ thuật, đến dịch vụ khách hàng, đều có thể rút ra hiểu biết sâu sắc và giá trị từ dữ liệu tổ chức. Cho dù trường hợp sử dụng cuối cùng là data science, machine learning, hay analytics, data engineering là thứ cho phép dữ liệu thô được chuyển đổi thành giá trị cho doanh nghiệp. Đây là lý do tại sao vai trò của data engineer là một trong những công việc có nhu cầu cao nhất trong lĩnh vực công nghệ hiện nay.
Trong suốt chương trình này, bạn sẽ học được những kiến thức nền tảng về data engineering đồng thời tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các kiến trúc dữ liệu bằng AWS và các công cụ nguồn mở.
Được giảng dạy bởi một chuyên gia trong ngành, chứng chỉ này trang bị cho bạn các kỹ năng và kiến thức để thành công trong một lĩnh vực có nhu cầu cao, tập trung vào ingesting, processing, transforming, storing, và serving data cho các bên liên quan về dữ liệu để thúc đẩy các mục tiêu của tổ chức và doanh nghiệp. Các lab thực hành được phát triển với sự hợp tác của AWS và Factored.AI để cung cấp cho bạn trải nghiệm đích thực khi xây dựng các hệ thống dữ liệu trên đám mây.
Với chứng chỉ này, bạn sẽ có đủ công cụ để phát triển sự nghiệp data engineering của mình.
Project ứng dụng học tập:
Trong chương trình này, bạn sẽ:
- ✓ Biên dịch các nhu cầu của bên liên quan thành các yêu cầu hệ thống và chọn các công cụ phù hợp để xây dựng hệ thống.
- ✓ Xây dựng các batch và streaming pipeline từ đầu đến cuối trên AWS cho một product recommendation system.
- ✓ Áp dụng các nguyên tắc về kiến trúc dữ liệu tốt để đánh giá tính bảo mật, hiệu suất, độ tin cậy và khả năng mở rộng của các hệ thống dữ liệu trên AWS.
- ✓ Khám phá nhiều loại source system khác nhau và khắc phục các sự cố kết nối thường gặp.
- ✓ Sử dụng infrastructure và pipeline làm các code tool để tổ chức, tự động hóa và giám sát các data pipeline của bạn.
- ✓ Thiết kế các kiến trúc lưu trữ data lake và data lakehouse cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
- ✓ Khám phá tác động của lựa chọn lưu trữ dữ liệu đến hiệu suất truy vấn và chi phí.
- ✓ Model và transform data cho analytics và machine learning use case, đồng thời so sánh các centralized processing framework như Pandas với các distributed processing framework như Spark.
- ✓ Cung cấp dữ liệu của bạn cho các downstream data stakeholder cho business analytics và machine learning use case.
Chứng chỉ chuyên nghiệp này bao gồm 4 khóa học:
1. Giới thiệu về Data Engineering:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Có được sự hiểu biết toàn diện về data engineering lifecycle và các yếu tố tiềm ẩn của nó.
- ✓ Thu thập nhu cầu của các bên liên quan và chuyển chúng thành các yêu cầu hệ thống.
- ✓ Thiết kế và triển khai các batch và streaming data pipeline trên AWS.
2. Source Systems, Data Ingestion, và Pipelines:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Thu thập nhu cầu của các bên liên quan và chuyển chúng thành các yêu cầu hệ thống.
- ✓ Triển khai một batch và streaming ingestion proces trên AWS để thu thập dữ liệu từ nhiều source system khác nhau.
- ✓ Tích hợp các khía cạnh về security, data management, DataOps và orchestration vào các hệ thống dữ liệu bạn xây dựng.
3. Lưu trữ và truy vấn dữ liệu:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Thiết kế các kiến trúc lưu trữ cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau và lựa chọn các công nghệ phù hợp để triển khai các kiến trúc này.
- ✓ Thực hành các query patter phổ biến và xác định các cách cải thiện hiệu suất truy vấn và nâng cao giá trị của các hệ thống dữ liệu của bạn.
4. Data Modeling, Transformation, và Serving:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Model và transform data dựa trên nhu cầu của các bên liên quan để mang lại giá trị kinh doanh.
- ✓ Chọn các công cụ xử lý dữ liệu phù hợp cho thiết kế kiến trúc của bạn.
- ✓ Xử lý dữ liệu cho batch analytics và machine learning data pipelines bằng cách sử dụng các distributed và non-distributed processing framework.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU