Duke University
Spezialisierung für Rust Programmierung

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Duke University

Spezialisierung für Rust Programmierung

Beherrschen Sie Rust für leistungsstarke Systemprogrammierung. Lernen Sie anhand von Projekten in den Bereichen Data Engineering, Linux-Tools, DevOps, LLMs, Cloud-Computing und Maschinelles Lernen, robuste und effiziente Software mit der einzigartigen Sicherheit und Geschwindigkeit von Rust zu erstellen.

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

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(189 Bewertungen)

Stufe Anfänger

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Grundlagen des Rostens

Grundlagen des Rostens

KURS 141 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie die Kernkonzepte von Rust wie Ownership, Borrowing und Lifetimes an, um effizienten, zuverlässigen und sicheren Code zu schreiben.

  • Nutzen Sie die fortschrittlichen Merkmale von Rust wie Enums, Structs, Traits und Generics, um robuste Anwendungen zu erstellen.

  • Entwickeln, dokumentieren, testen und debuggen Sie Rust-Projekte mit Cargo, Rust Analyzer und anderen Tools im Rust-Ökosystem.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Entwicklungstests
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software-Tests
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Sichere Kodierung
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: Paket- und Software-Management
Data Engineering mit Rust

Data Engineering mit Rust

KURS 263 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Restful API
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Sichere Kodierung
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Kryptographie
Kategorie: API-Gateway
Kategorie: Amazon S3
Kategorie: Verschlüsselung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Cloud-API
Kategorie: Software-Tests
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Cloud-Anwendungen
Rust für DevOps

Rust für DevOps

KURS 319 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie DevOps-Prinzipien und Workflows an, um Anwendungen mit Technologien wie Rust, Containern, Protokollierung und Überwachung zu erstellen, bereitzustellen und zu betreiben.

  • Instrumentieren Sie Anwendungen mit Protokollierung und Überwachung unter Verwendung von Frameworks wie ELK Stack und Prometheus, um Systeme beobachten zu können.

  • Automatisieren Sie Systemverwaltungsaufgaben wie das Parsen von Dateien, die Ausführung von Befehlen und Cron-Jobs mit Rust, um die Effizienz zu steigern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: GitHub
Kategorie: Jenkins
Kategorie: DevOps
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Prometheus (Software)
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Systemüberwachung
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Shell-Skript
Kategorie: Software-Tests
Kategorie: JSON

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie leistungsstarke Kommandozeilen-Tools in Rust und Python

  • Nutzen Sie Python mit Rust für die Erstellung leistungsstarker Tools

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Software-Tests
Kategorie: Instandhaltbarkeit
Kategorie: Programm-Entwicklung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Linux-Befehle
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Software-Entwicklungstools
Kategorie: Unix-Befehle

Was Sie lernen werden

  • Beherrschung der Bereitstellung von Rust für komplizierte LLMOps-Workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Generative KI
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: DevOps
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: CI/CD

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Dozenten

Noah Gift
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40 Kurse192.053 Lernende
Alfredo Deza
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29 Kurse149.004 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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