Smart Data Engineering: SQL-, Spark-, Kafka- und GenAI-Pipelines

Moderne Unternehmen benötigen Datenpipelines, die mehr leisten als nur Daten zu verschieben. Sie müssen diese Daten in Echtzeit verarbeiten und mit künstlicher Intelligenz anreichern. Die Verbindung herkömmlicher Data-Engineering-Tools mit generativer KI ist heute eine wichtige Fähigkeit für angehende Datenexperten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den Grundlagen des Data Engineering bis hin zum Aufbau intelligenter Pipelines.Sie lesen umfassende Erklärungen, studieren saubere Code-Snippets und führen schriftliche Übungen durch, um zu verstehen, wie Sie Daten im großen Maßstab aufnehmen, transformieren und anreichern können. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie grundlegende Datentechnikkonzepte, Pipeline-Architekturen und relationale SQL-Vorgänge. * Verarbeiten Sie große Datensätze effizient mit den strukturierten APIs und modernen Dataframe-Optimierungen von Spark. * Streamen Sie Echtzeit-Ereignisdaten kontinuierlich mit Kafka-Themenkonfigurationen und Verbrauchermustern. * Integrieren Sie generative KI-Modelle und Vektordatenbanken in Datenpipelines für intelligente Datenanreicherung. * Anwenden von Pipeline-Beobachtungs- und Überwachungspraktiken, um Datenqualität und Systemzuverlässigkeit sicherzustellen. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und SQL-Grundlagen, bevor Sie sich der verteilten Verarbeitung mit Spark und dem Echtzeit-Streaming mit Kafka widmen.Zuletzt erfahren Sie, wie Sie moderne KI-Workflows wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektorspeicher in Ihre Pipeline-Designs integrieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die in den Bereich Data Engineering einsteigen möchten. Er erfordert keine vorherige Pipeline-Erfahrung, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Programmierkonzepten hilfreich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Grundlage für moderne, KI-gesteuerte Datensysteme zu schaffen.