Master the complete data engineering pipeline from ingestion to analytics. Learn to build scalable data systems using Apache Kafka, Spark, and cloud platforms while integrating cutting-edge generative AI technologies. Apply your skills through hands-on projects that mirror real-world data engineering challenges in modern enterprises.
Spécialisation Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI
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Spécialisation 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
Instructeurs : Caio Avelino
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
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
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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août 2025
26 exercices pratiques
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Spécialisation - série de 8 cours
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Big Data
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Apache Hive
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Management
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Processing
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Snowflake Schema
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Star Schema
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Business Intelligence
Catégorie : Databases
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Management
Catégorie : Scalability
Catégorie : Database Design
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Microsoft SQL Servers
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Database Design
Catégorie : Stored Procedure
Catégorie : Network Troubleshooting
Catégorie : Application Performance Management
Catégorie : Database Management
Catégorie : Scalability
Catégorie : SQL
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Load Balancing
Catégorie : Microservices
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Event-Driven Programming
Catégorie : Software Design Patterns
Catégorie : Scalability
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Infrastructure As A Service (IaaS)
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : Cloud Services
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Database Management
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : SQL
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Scalability
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Pipelines
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Automation
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Alteryx
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Applied Machine Learning
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