课程主页: https://www.coursera.org/learn/web-app-command-line-tools-for-data-engineering-duke
在这个数据工程专业化系列的第四门课程《Web Applications and Command-Line Tools for Data Engineering》中，学生将深入学习如何运用Python、Bash和SQL技术解决现实世界中的问题。这门课程是为那些想要提高数据处理和分析能力的学习者量身打造的，内容丰富且具有实际应用价值。
首先，这门课程的第一部分是关于Jupyter Notebooks的使用。在这一周，学生将学习如何在本地机器上安装和运行Jupyter，并探索在Jupyter Notebook中使用代码和文本单元格的策略。这部分内容对于希望掌握如何使用交互式环境进行数据分析的学习者尤为重要。
接下来，课程将教会学生如何使用云托管的笔记本，包括Google Colab和AWS Sagemaker。这为学生提供了利用云计算资源来处理和分析数据的工具和平台，使得数据工程的工作更加高效和灵活。
此外，本课程还深入讲解Python Microservices的构建。通过使用FastAPI，学生将学习如何构建一个Python微服务，并将其部署为一个容器化的机器学习微服务。这大大提升了数据仓库的灵活性和可迁移性，让数据工程师能够将复杂问题分解为小型、可管理的解决方案。
最后，在课程的最后一部分，学生将学习如何组织Python项目以构建强大的命令行工具。利用Click这一有用的命令行工具框架，学生将能够增强他们的工具，并进行自动化测试和质量控制。这是现代数据工程中的一项重要技能，能够帮助学生更好地发布和共享他们的工具。
总体而言，此课程不仅丰富了学生的技术知识，也提升了他们解决实际数据挑战的能力。如果您希望在数据工程领域发展自己的职业生涯，这门课程无疑是一个极好的选择。强烈推荐给所有想要深入了解数据科学和数据工程的人！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/web-app-command-line-tools-for-data-engineering-duke