Data Engineer Bootcamp eLearning (100 % i egen takt)

Data Engineer Bootcamp eLearning (100 % i egen takt)

Hantera data som ett proffs: optimera, analysera och leverera insikter. Bygg upp efterfrågade färdigheter och starta din karriär som dataingenjör

För att uppnå sina mål på ett effektivt sätt måste företag hantera och förstå de enorma mängder data som de producerar. En stor del av dessa data är ostrukturerade och måste rensas, organiseras och underhållas. Det är här datatekniker spelar en viktig roll – de använder sin expertis inom big data-teknik för att hjälpa organisationer att omvandla data till användbara insikter som driver prestanda.

Data Engineer Bootcamp ger dig de färdigheter du behöver för att arbeta säkert med rådata. Du får praktisk erfarenhet inom ett brett spektrum av viktiga datateknikområden, inklusive datalagring, Linux, Python, SQL, Hadoop, MongoDB, big data-bearbetning och säkerhet, AWS och mycket mer. Du lär dig också att designa och bygga databaser, extrahera och tolka data samt utveckla effektiva datamodeller. När du har slutfört programmet är du redo att ta dig an komplexa utmaningar i verkligheten som professionell dataingenjör.

Viktiga funktioner

• Kurs och material på engelska
• Nybörjare – avancerad nivå
• 290 timmars e-lärningsmaterial
• 12+ fallstudier från verkligheten
• Immersiv inlärning med över 230 praktiska övningar
• Automatiskt rättade bedömningar och repetitionsquiz
• Skapa en arbetsmarknadsanpassad portfolio med över 10 avslutande projekt
• Studietid: Cirka 4–6 månader
• 2 års tillgång till lärplattformen
• Efter avslutad kurs erhåller deltagarna ett kursintyg.

Lärandemål

• Python för dataanalys. Utveckla en stark behärskning av Python, som täcker allt från grunderna till avancerade tekniker som används inom data science.
• Arbeta med relationsdatabaser och SQL. Upptäck hur du extraherar och analyserar data från databaser med hjälp av verktyg som Excel och SQL.
• SQL för dataanalys. Lär dig att effektivt söka i databaser och analysera strukturerade data med hjälp av SQL.
• NoSQL med MongoDB. Få omfattande kunskaper om MongoDB – från att utföra CRUD-operationer till att distribuera MongoDB i molnet.
• Grunderna i datalagring. Förstå hur du integrerar stora datamängder och utforska praktiska tillämpningar av datalagring.
• Big Data-bearbetning med Hadoop. Master tekniker för datainhämtning för både strukturerade och ostrukturerade data med hjälp av verktyg som Sqoop och Flume i Hadoop-ekosystemet.
• Realtidsdataströmning med Spark. Bygg upp gedigna kunskaper i Spark-programmering, arbeta med RDD:er, DataFrames och Spark SQL API:er.
• Apache Kafka. Lär dig hur Kafka fungerar, inklusive dess kärnkomponenter och hur du konfigurerar ett Kafka-kluster på rätt sätt.
• Big Data på AWS. Utforska AWS-verktyg och -tjänster för effektiv lagring och analys av stora datamängder i molnet.
• Grundläggande säkerhet för big data. Förstå de viktigaste dataskyddsbestämmelserna, vanliga utmaningar och bästa praxis för säkerhet vid hantering av big data.

Målgrupp

• Blivande dataingenjörer: Personer med liten eller ingen erfarenhet av dataingenjörskap som vill ta sig in i branschen.
• Nybörjare: som vill ha en strukturerad, praktisk inlärningsväg för att behärska grunderna i dataingenjörskap.
• IT-proffs i början av karriären: Utvecklare, analytiker och systemadministratörer som vill övergå till roller inom dataingenjörskap.
• Yrkesverksamma inom närliggande teknikområden (t.ex. kvalitetssäkring, support, BI) som vill byta till en datacentrerad karriär.
• Dataentusiaster och självstuderande
• Studerande som har provat på Python, SQL eller big data på egen hand och vill ha en mer formell, arbetsmarknadsanpassad utbildning.
• Karriärbytare: Icke-tekniska yrkesverksamma som är intresserade av att gå över till den efterfrågade världen av dataingenjörskap.
• Alla som vill skaffa efterfrågade färdigheter för att öka sin anställbarhet i datadrivna roller.
• Yrkesverksamma inom datadrivna organisationer
• Anställda i företag som genomgår digital transformation och vill förbättra sina kunskaper inom dataverktyg, infrastruktur och pipelines.

Förkunskaper

Ingen tidigare erfarenhet krävs för att delta i vårt Data Engineer Bootcamp. Vissa kunskaper i Linux och grundläggande Python kan vara till hjälp, men är inte nödvändiga. Allt du behöver är rätt inställning, logiskt tänkande och en nyfikenhet att lära dig – allt annat guidar vi dig genom!

Stick ut bland rekryterare med en exceptionell projektportfölj

Skapa branschklassiga projekt som speglar kompetensen hos de bästa dataingenjörerna. Utveckla en stark, arbetsgivarvänlig portfölj som fångar uppmärksamheten hos ledande företag. Öka ditt självförtroende och få ditt drömjobb som dataingenjör. Här är ett smakprov på de projekt du kommer att arbeta med:

• BitBuy – Data Mining Application: Skapa en plattform för att bryta Bitcoin, validera nya transaktioner på blockkedjan och förutsäga trender inom kryptovalutor med hjälp av dataanalys.
• HireMeIT – Real-Time Job Portal: Utveckla en applikation som utnyttjar realtidsdata från Twitter för att hjälpa användare att hitta de senaste IT-jobben.
• SparkUp – Logganalysverktyg: Utnyttja loggar på produktionsnivå för att bygga en skalbar logganalyslösning med Apache Spark, Python och Kafka.
• DataBuilder – Datavarehuslösning: Designa och implementera ditt eget datavarehus med AWS Redshift för att generera snabba, prediktiva insikter från stora datamängder.
• MongoBite – API-utvecklingsprojekt: Bygg ett robust API som kan söka i databaser och leverera precisa svar på HTTP-förfrågningar i realtid.

Färdigheter du kommer att utveckla

• Dataanalys och tolkning
• Kafka-säkerhetskonfiguration
• Realtidsdatabehandling med Spark Streaming
• Bygga effektiva datapipelines
• Hantera strukturerade strömmande data
• Hantera storskalig datalagring på AWS
• Arbeta med ostrukturerade datamängder
• Implementera strömbehandling med Kafka
• Skapa datalager på AWS
• Identifiera mönster och trender i datamängder
• Extrahera data från olika databaser
• Validering av datarelationer
• Schemaläggning och hantering av Big Data-arbetsflöden med Oozie
• Datatransformation med Pandas
• Design av effektfulla datavisualiseringar

Bootcamp-kursplan

1. Linux-processer och nätverk

Lärandemål:

• Bygga upp självförtroende i att navigera och arbeta i Linux och Unix-liknande system
• Använda Linux-kommandoradsverktyg och skriptspråk effektivt
• Utforska avancerade Linux-funktioner, inklusive pipes, grep, systemprocesser och nätverk

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till Linux
• Grunderna i Linux-kommandoraden
• Hantera filer och kataloger
• Skapa och redigera filer
• Hantera användare, grupper och behörigheter
• Viktiga Linux-verktyg och -funktioner
• Hantera processer i Linux
• Grunderna i nätverk i Linux
• Skriva och köra skript

2. Python för dataingenjörsarbete

Lärandemål:

• Börja med grundläggande Python-programmeringskoncept
• Lär dig att använda inbyggda funktioner och skapa anpassade funktioner
• Få praktisk erfarenhet av viktiga Python-bibliotek som Pandas och NumPy
• Förstå hur man skapar visualiseringar med Python-verktyg

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till Python
• Arbeta med kod och data
• Grundläggande programmeringskonstruktioner
• Strängmanipulation
• Datastrukturer i Python
• Kontrollflödestekniker
• Definiera och använda funktioner
• Moduler och filhantering
• Använda NumPy för numeriska beräkningar
• Datamanipulation med Pandas
• Arbeta med reguljära uttryck
• Tekniker för datavisualisering

3. Relationell databasdesign och arkitektur

Lärandemål:

• Förstå hur relationsdatabaser är strukturerade och utformade
• Utforska viktiga principer och tekniker för databasmodellering
• Lär dig olika metoder för databasmodellering
• Jämför lokala databaser med molnbaserade lösningar

Ämnen som behandlas:

• Översikt över relationsdatabaser
• Arkitektur för ett relationsdatabassystem
• Kärnelement i relationsdatabaser
• Principer för databasstruktur och -design
• Metoder för databasmodellering
• SQL-komponenter och -funktionalitet
• Transaktioner och hantering av samtidighet
• Optimera prestanda med sammanfogningar
• Strategier för säkerhetskopiering och dataåterställning
• Lokala databaslösningar kontra molnbaserade databaslösningar

4.SQL för dataanalys

Lärandemål:

• Behärska viktiga SQL-kommandon som används i databasoperationer
• Lär dig att filtrera och manipulera data med hjälp av SQL-operatorer
• Tillämpa aggregerings- och sammanfattningsfunktioner för att få insikter
• Förstå hur man kombinerar data från flera tabeller
• Fördjupa dig i avancerade tekniker för effektiv dataanalys med SQL

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till SQL och dess betydelse
• SQL-administrativa kommandon
• Grunderna i SQL
• Filtrering av poster med WHERE-satsen
• Användning av aggregerings- och sammanfattningsfunktioner
• Utförande av diverse dataanalyser
• Förstå tabellrelationer
• Sammanslagning av data från flera tabeller
• Avancerade tekniker i SQL-analys
• Genomföra effektiv och optimerad analys

5. MongoDB

Lärandemål:

• Förstå hur man utformar och modellerar scheman för MongoDB
• Lära sig begreppen replikering och sharding för skalbarhet
• Få erfarenhet av att arbeta med MongoDB i molnmiljöer

Ämnen som behandlas:

• Översikt över MongoDB
• Grundläggande begrepp och funktioner i MongoDB
• Utföra CRUD-operationer (skapa, läsa, uppdatera, ta bort)
• Schemautformning och datamodellering
• Avancerade MongoDB-operationer
• Implementera replikering och sharding
• Bästa praxis för administration och säkerhet
• Integrera MongoDB med andra applikationer
• Distribuera och hantera MongoDB i molnet

6. Datalagring

Lärandemål:

• Förstå olika implementeringsmetoder och lagringstyper för datalager
• Lär dig hur dataintegration fungerar i ett datalagringssammanhang
• Utforska det övergripande ekosystemet som stöder ett datalager

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till datalagringskoncept
• Implementeringsstrategier och lagringstyper
• Tekniker för att integrera data
• Modelleringsmetoder för datalager
• Utforma dimensionella modeller
• Hantera historiska data i lager
• Översikt över datalagrets ekosystem
• Business Intelligence roll
• Verkliga användningsfall inom branschen

7. Big Data-bearbetning med Hadoop

Lärandemål:

• Förstå grunderna i distribuerad lagring och beräkning med Hadoop
• Lär dig att importera strukturerade och ostrukturerade data med verktyg som Sqoop och Flume
• Förstå databehandling med MapReduce, Pig och Hive
• Få praktisk erfarenhet av att köra Big Data-arbetsbelastningar på AWS EMR och S3

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till Big Data och Hadoop-ekosystemet
• Hadoop Distributed File System (HDFS) och YARN
• Bearbeta data med MapReduce
• Importera och exportera data med Sqoop och Flume
• Databehandling med Pig och Hive
• Arbeta med NoSQL-databaser och HBase
• Arbetsflödeshantering med Apache Oozie
• Introduktion till Apache Spark
• Distribuera och hantera Hadoop på AWS Elastic MapReduce (EMR)

8. Realtidsströmning av big data med Spark

Lärandemål:

• Utveckla Spark-applikationer via interaktivt skal och batchbearbetning
• Få insikt i Sparks exekveringsmodell och arkitektur
• Förstå strukturerad strömning och hur den fungerar
• Utforska verkliga tillämpningar av Spark Streaming och strukturerad strömning

Ämnen som behandlas:

• Översikt över Spark Runtime Environment
• Bygga ETL-pipelines med Spark
• Arbeta med NLP, SparkSQL och DataFrames
• Grunderna i strömbehandling i Spark
• Hantera tillståndsberoende operationer i Spark Streaming
• Implementera glidande fönsterfunktioner
• Komma igång med strukturerad streaming
• Introduktion till Apache Kafka
• Integrera Kafka med Spark Streaming
• Integrera Kafka med strukturerad streaming
• Använda Spark Streaming med Amazon Kinesis – Del 1
• Använda Spark Streaming med Amazon Kinesis – Del 2
• Utforska ytterligare Spark Streaming-integrationer

9. Apache Kafka

Lärandemål:

• Utforska Kafka-ekosystemet, dess arkitektur, viktiga komponenter och funktioner
• Få praktisk erfarenhet av att skriva Kafka-kod
• Lär dig hur du integrerar Kafka med externa system
• Förstå strömbehandlingstekniker med Kafka

Ämnen som behandlas:

• Introduktion: Varför använda Kafka?
• Komma igång med Kafka
• Kafka som ett distribuerat loggningssystem
• Säkerställa tillförlitlighet och hög prestanda
• Konfigurera Kafka-utvecklingsprojekt
• Skapa meddelanden till Kafka
• Konsumera Kafka-meddelanden
• Förbättra klientens tillförlitlighet och prestanda
• Introduktion till Kafka Connect
• Översikt över Kafka Streams
• Stateless stream-bearbetningskoncept
• Stateful stream-bearbetningstekniker
• Säkra Kafka-distributioner
• Verkliga tillämpningar och användningsfall för Kafka

10. Big Data på AWS

Lärandemål:

• Få en gedigen förståelse för AWS-tjänster som används i Big Data-analys
• Lär dig hur du samlar in, katalogiserar och förbereder data för analys
• Utforska metoder för lagring och bearbetning av stora datamängder på AWS
• Upptäck avancerade maskininlärningsfunktioner som är tillgängliga via EMR

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till Big Data och AWS
• Tekniker för datainsamling, organisering och förberedelse
• Strategier för lagring av stora datamängder på AWS
• Effektiv databehandling med AWS-verktyg
• Avancerade begrepp inom Big Data på AWS

11. Datasäkerhet

Lärandemål

• Förstå viktiga dataskyddsbestämmelser och säkerhetsstandarder
• Få kunskap om olika typer av hot och hotkällor
• Lär dig praktiska strategier för att säkra Big Data-system och upprätthålla användarnas integritet

Ämnen som behandlas:

• Introduktion och översikt
• Sekretessbestämmelser och säkerhetsstandarder
• Typer av hot och deras ursprung
• Grundläggande säkerhetsprinciper
• Datastyrning och förståelse
• Säkra big data-pipeline
• Skydda big data-lagringslösningar
• Hantera slutanvändaråtkomst
• Utnyttja big data-analys för att motverka hot
• Praktisk implementering av big data-säkerhet och integritet

Vanliga

frågor

För närvarande är Data Engineer Bootcamp tillgänglig i ett format där du studerar i din egen takt och på begäran. Detta gör att deltagarna kan studera flexibelt i sin egen takt, fördjupa sina kunskaper och behärska de färdigheter som krävs för att lyckas i den dynamiska världen av data engineering. Denna kurs i egen takt ger dig friheten att lära dig när och var det passar dig. Du kan ta dig tid med utmanande ämnen, gå tillbaka till lektioner så ofta du behöver och pausa eller spela upp videor för att förstärka din förståelse. Med två års tillgång till kursmaterialet får du kontinuerlig support för att friska upp dina kunskaper och reda ut tveksamheter när du vill.

Behöver jag någon speciell programvara för denna bootcamp?

Nej, inget speciellt. Du behöver en bärbar dator eller arbetsstation med internetuppkoppling och minst 8 GB RAM-minne. Se också till att du har en webbläsare som Google Chrome, Microsoft Edge eller Firefox installerad.

Vad är en dataingenjör?

En dataingenjör är en professionell person som utformar och bygger system som samlar in, bearbetar och levererar tillförlitliga data av hög kvalitet. Deras huvudsakliga uppgift är att omvandla råa, ostrukturerade data till rena, strukturerade format som dataforskare och analytiker kan använda effektivt för att få insikter och fatta beslut.

Vilka färdigheter behövs för att bli dataingenjör?

För att starta en framgångsrik karriär inom data engineering behöver du en solid grund i programmering, databasarkitektur och molnteknik. Det är också viktigt att förstå Big Data-system, datasäkerhet och grunderna i maskininlärning. En omfattande kurs i data engineering bör ge dig dessa viktiga färdigheter.

Vilka är rollerna och ansvarsområdena för en dataingenjör?

En dataingenjör ansvarar för:

• Insamling, organisering och omvandling av rådata till strukturerade format som är lämpliga för analys.
• Bygga och underhålla datapipelines som effektivt flyttar data från källsystem till lagrings- och bearbetningslager.
• Utforma och optimera databasarkitekturer, både relationsdatabaser och NoSQL.
• Skapa verktyg och metoder för datavalidering, rensning och kvalitetssäkring för att säkerställa dataintegriteten.
• Samarbeta med dataforskare och analytiker för att tillhandahålla tillgängliga, tillförlitliga dataset för analys och maskininlärning.
• Implementera skalbara datalösningar som stöder affärsintelligens och beslutsprocesser.

En välstrukturerad kurs i data engineering ger dig de kunskaper och färdigheter du behöver för att hantera alla dessa uppgifter med självförtroende.

Vilka är de mest populära data ramverken du kommer att lära dig?

I detta certifieringsprogram för dataingenjörer kommer du att arbeta med vanliga ramverk som Apache Kafka, Apache Spark och Hadoop. Du får också praktisk erfarenhet av Big Data-tjänster på AWS och lär dig grundprinciperna för datalagring.

Vilka är de största utmaningarna för att bli dataingenjör?

En av de största hindren för blivande dataingenjörer är att bygga en solid grund inom programmering, molnteknik och databassystem – både relationsdatabaser och NoSQL. Många kämpar med den djupa och breda kunskap som krävs inom dessa områden. Därför är strukturerade certifieringsprogram inom data engineering mycket efterfrågade – de hjälper till att överbrygga dessa kunskapsluckor genom att erbjuda omfattande utbildning inom alla viktiga områden.

Vem är Data Engineer Bootcamp avsedd för?

Denna Bootcamp är idealisk för alla som vill starta eller byta till en givande karriär inom data engineering. Typiska deltagare är:

• IT-proffs som arbetar med traditionella ETL-processer
• Databasadministratörer och specialister
• Mjukvaruutvecklare och ingenjörer
• Affärsanalytiker som söker ett tekniskt försprång
• Dataexperter som vill specialisera sig inom data engineering
• Proffs inom finans- och banksektorn som hanterar stora datamängder
• Marknadsföringsproffs med fokus på datadrivna strategier
• Studenter eller nyutexaminerade som vill börja arbeta inom dataingenjörsområdet

Vilka karriärmöjligheter finns efter att du har slutfört Data Engineer Bootcamp?

När du har slutfört detta självstudiekurs Data Engineer Bootcamp är du väl förberedd för att söka roller som:

• Dataingenjör – Designa och hantera skalbara datapipelines och system.
• Dataarkitekt – Skapa och underhålla strukturen och strategin för dataramverk.
• Big Data-ingenjör – Hantera stora datamängder med hjälp av tekniker som Hadoop och Spark.
• Databasutvecklare – Utveckla och optimera relationsdatabaser och NoSQL-databasserver.
• Datasäkerhetsadministratör – Fokusera på att skydda datainfrastrukturen och säkerställa efterlevnad.

Kan jag gå kursen samtidigt som jag arbetar heltid?

Ja, det kan du! Vi förstår att det kan vara krävande att balansera ett heltidsjobb med vidareutbildning. Därför erbjuder vi Bootcamp i ett flexibelt deltidsformat som är särskilt utformat för yrkesverksamma. Med Flex-alternativet kan du lära dig i din egen takt utan att störa dina nuvarande åtaganden.

Vad händer om jag tycker att Bootcamp är för utmanande och behöver hoppa av?

Om du tycker att Bootcamp är svårt, tveka inte att kontakta vårt supportteam. Vi är här för att hjälpa dig och kommer att göra allt vi kan för att guida dig genom de svåra delarna och se till att du fortsätter framåt med självförtroende. Tänk på att det tar tid och ansträngning att bemästra utvecklingsfärdigheter. Vem som helst kan lära sig att koda, men uthållighet och vilja att utvecklas är nyckeln till framgång.