Cloud Dataflow und Batch-Datenmodellierung mit Python

Die effiziente Verarbeitung großer Datensätze erfordert robuste Pipelines, die automatisch skaliert werden können. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch das Entwerfen und Bereitstellen von Batchverarbeitungspipelines mit Cloud Dataflow und Apache Beam. Sie werden vom Schreiben von einfachen Skripten zum Entwickeln produktionsreifer Datenpipelines übergehen. Sie lernen, wie Sie Daten bereinigen, transformieren und aggregieren und sogar maschinelle Lernmodelle für Batch-Vorhersagen anwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Cloud Dataflow und das Apache Beam-Ausführungsmodell - Schreiben Sie saubere Datenpipelines mit Python und integrieren Sie moderne Typhinweise für robusten Code - Wenden Sie Map-, Flatmap- und Gruppierungstransformationen an, um komplexe Datenstrukturen zu verarbeiten - Integrieren Sie scikit-learn-Modelle direkt in Batch-Pipelines für skalierbare Inferenz - Optimieren Sie die Pipeline-Leistung und verwalten Sie Ausführungsumgebungen effizient - Implementieren Sie Teststrategien, um die Pipeline-Logik vor der Bereitstellung zu validieren Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Stapelverarbeitung und des Pipeline-Designs. Anschließend gehen Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Tutorials, erkunden praktische Codebeispiele und strukturierte Übungen, um Ihre eigenen Datenworkflows zu erstellen und zu optimieren. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Python-Entwickler, die ihre Datenverarbeitungsfunktionen skalieren möchten. Vorkenntnisse mit Cloud Dataflow oder Apache Beam sind nicht erforderlich. Erstellen Sie noch heute skalierbare Batch-Daten-Pipelines.