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IBM Relational Database Administrator Certificat Professionnel

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IBM Relational Database Administrator Certificat Professionnel

Build job-ready database skills. Gain practical experience in the high-demand fields of data management and data engineering, valued by employers with hands-on skills and experience employers look for.

Abhishek Gagneja
Joseph Santarcangelo
Rav Ahuja

Instructeurs : Abhishek Gagneja

10 158 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.7

(262 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.7

(262 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Gain job-ready database skills by mastering core RDBMS concepts used across industries

  • Learn SQL and work with popular databases like MySQL and PostgreSQL to retrieve and manage data efficiently

  • Design smarter databases with techniques like data optimization, stored procedures, and seamless data transfers using ETL/ELT processes

  • Ensure top performance and security by optimizing queries, managing user roles, and leveraging AI to improve workflows

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Security
  • Catégorie : Apache Kafka
  • Catégorie : Shell Script
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Engineering
  • Catégorie : Bash (Scripting Language)
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : MySQL
  • Catégorie : Database Management
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Database Administration
  • Catégorie : Extract, Transform, Load

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM

Certificat professionnel - série de 11 cours

Ce que vous apprendrez

  • List basic skills required for an entry-level data engineering role.

  • Discuss various stages and concepts in the data engineering lifecycle.

  • Describe data engineering technologies such as Relational Databases, NoSQL Data Stores, and Big Data Engines.

  • Summarize concepts in data security, governance, and compliance.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Security
Catégorie : SQL
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Data Store
Catégorie : NoSQL
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Databases

Ce que vous apprendrez

  • Describe data, databases, relational databases, and cloud databases.

  • Describe information and data models, relational databases, and relational model concepts (including schemas and tables). 

  • Explain an Entity Relationship Diagram and design a relational database for a specific use case.

  • Develop a working knowledge of popular DBMSes including MySQL, PostgreSQL, and IBM DB2

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Database Design
Catégorie : SQL
Catégorie : PostgreSQL
Catégorie : MySQL
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Databases
Catégorie : Database Management
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : Data Management
Catégorie : Database Management Systems
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : IBM DB2

Ce que vous apprendrez

  • Develop a foundational understanding of Python programming by learning basic syntax, data types, expressions, variables, and string operations.

  • Apply Python programming logic using data structures, conditions and branching, loops, functions, exception handling, objects, and classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas and Numpy and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and extract web-based data by working with REST APIs using requests and performing web scraping with BeautifulSoup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Scripting
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : JSON
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Automation
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Restful API

Ce que vous apprendrez

  • Demonstrate your skills in Python for working with and manipulating data

  • Implement webscraping and use APIs to extract data with Python

  • Play the role of a Data Engineer working on a real project to extract, transform, and load data

  • Use Jupyter notebooks and IDEs to complete your project

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Restful API
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Databases
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Code Review
Catégorie : Style Guides
Catégorie : Integrated Development Environments
Catégorie : Unit Testing

Ce que vous apprendrez

  • Analyze data within a database using SQL and Python.

  • Create a relational database and work with multiple tables using DDL commands.

  • Construct basic to intermediate level SQL queries using DML commands.

  • Compose more powerful queries with advanced SQL techniques like views, transactions, stored procedures, and joins.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : SQL
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Databases
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Stored Procedure
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Transaction Processing

Ce que vous apprendrez

  • Describe the Linux architecture and common Linux distributions and update and install software on a Linux system.

  • Perform common informational, file, content, navigational, compression, and networking commands in Bash shell.

  • Develop shell scripts using Linux commands, environment variables, pipes, and filters.

  • Schedule cron jobs in Linux with crontab and explain the cron syntax. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linux Commands
Catégorie : Shell Script
Catégorie : File Management
Catégorie : Linux
Catégorie : Automation
Catégorie : Unix
Catégorie : Unix Shell
Catégorie : Command-Line Interface
Catégorie : Network Protocols
Catégorie : Software Installation
Catégorie : OS Process Management
Catégorie : Bash (Scripting Language)
Catégorie : Unix Commands
Catégorie : Operating Systems
Catégorie : Linux Servers
Catégorie : Scripting Languages

Ce que vous apprendrez

  • Describe and contrast Extract, Transform, Load (ETL) processes and Extract, Load, Transform (ELT) processes.

  • Explain batch vs concurrent modes of execution.

  • Implement ETL workflow through bash and Python functions.

  • Describe data pipeline components, processes, tools, and technologies.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Shell Script
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Scalability
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Migration
Data Warehouse Fundamentals

Data Warehouse Fundamentals

COURS 815 heures

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready data warehousing skills in just 6 weeks, supported by practical experience and an IBM credential.

  • Design and populate a data warehouse, and model and query data using CUBE, ROLLUP, and materialized views.

  • Identify popular data analytics and business intelligence tools and vendors and create data visualizations using IBM Cognos Analytics.

  • How to design and load data into a data warehouse, write aggregation queries, create materialized query tables, and create an analytics dashboard.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Mart
Catégorie : Snowflake Schema
Catégorie : Star Schema
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : IBM DB2
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : SQL
Catégorie : Database Design
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Quality
Catégorie : PostgreSQL
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Database Systems
Catégorie : Extract, Transform, Load

Ce que vous apprendrez

  • Create, query, and configure databases and access and build system objects such as tables.

  • Perform basic database management including backing up and restoring databases as well as managing user roles and permissions. 

  • Monitor and optimize important aspects of database performance. 

  • Troubleshoot database issues such as connectivity, login, and configuration and automate functions such as reports, notifications, and alerts. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Management
Catégorie : Database Architecture and Administration
Catégorie : Encryption
Catégorie : Database Administration
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Database Design
Catégorie : MySQL
Catégorie : Database Systems
Catégorie : Disaster Recovery
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : IBM DB2
Catégorie : PostgreSQL
Catégorie : User Accounts
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Performance Tuning

Ce que vous apprendrez

  • Gain real-world, hands-on experience in database administration that you can discuss in interviews and showcase in your portfolio.

  • Design and implement OLTP and data warehouse schemas, manage data, and query data in MySQL and PostgreSQL 

  • Perform ETL operations, extract data from RDBMS, NoSQL databases, and weblogs, and manage pipelines using Apache Airflow

  • Apply backup, restore policies, automate the process, set up user access management policies, encrypt data, and optimize SQL queries

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Management
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : MySQL
Catégorie : Database Design
Catégorie : SQL
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Security
Catégorie : Database Architecture and Administration
Catégorie : Disaster Recovery
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Database Administration
Catégorie : PostgreSQL
Catégorie : Operational Databases

Ce que vous apprendrez

  • Leverage various generative AI tools and techniques in data engineering processes across industries

  • Implement various data engineering processes such as data generation, augmentation, and anonymization using generative AI tools

  • Practice generative AI skills in hands-on labs and projects for data warehouse schema design and infrastructure setup

  • Evaluate real-world case studies showcasing the successful application of Generative AI for ETL and data repositories

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Synthesis
Catégorie : Database Design
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Snowflake Schema
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Star Schema

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Instructeurs

Abhishek Gagneja
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6 Cours226 796 apprenants
Joseph Santarcangelo
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36 Cours2 104 653 apprenants
Rav Ahuja
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56 Cours4 130 781 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.