Parallele Datenverarbeitung für ein Berliner E-Commerce-Reporting bauen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Parallelisiere eine E-Commerce-Daten-Pipeline mit ProcessPoolExecutor, analysiere Skalierung und Amdahl-Grenze. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das E-Commerce-Unternehmen muss die täglichen Reports vor Geschäftsbeginn an Lieferanten verschicken — heute reißt das Reporting-Fenster, was zu Verärgerung bei Lieferanten-Partnern führt.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie parallelisiert man eine 90-Minuten-Reporting-Pipeline in Python so, dass sie sicher unter 20 Minuten bleibt — und welche Maschinengröße ist die wirtschaftlich beste?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Parallele Verarbeitungs-Stufen aus einer sequenziellen Pipeline ableiten
- GIL-Beschränkungen verstehen und mit Multiprocessing umgehen
- Skalierungs-Verhalten bis zur Amdahl-Grenze messen
- Maschinengrößen-Empfehlungen wirtschaftlich begründen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Parallel Programming
Apply parallel programming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Multiprocessing
Apply multiprocessing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Performance Profiling
Apply performance profiling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Amdahls Law
Apply amdahls law to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Documentation
Apply documentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Daten-Ingenieur:in
Parallelisierung von Python-Pipelines mit Skalierungs-Belegen ist eine direkte Junior-Daten-Engineering-Demonstration für E-Commerce- und SaaS-Teams.
Dieses Projekt schärft
- parallel-programming
- multiprocessing
- python
Software-Ingenieur:in
Engineers, die GIL-Effekte und Amdahls Gesetz auf reale Workloads anwenden können, treffen die richtigen Parallelisierungs-Entscheidungen sofort.
Dieses Projekt schärft
- parallel-programming
- amdahls-law
- performance-profiling
Noch eine Sache