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    Erkunden Sie den Datenengineering-Kurskatalog

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data-Warehousing, SQL, Apache Hadoop, Datenbank Management, NoSQL, Apache Kafka, Daten-Pipelines, Bash (Skriptsprache), Datenbank-Design, Professionelles Netzwerken, Jupyter, MySQL, Generative KI, Linux-Befehle, Datenspeicher, Apache Spark, IBM Cognos-Analytik, Auszug, Web Scraping

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      57.997 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      432 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Python-Programmierung, Data-Warehousing, Big Data, SQL, Datenbanken, Relationale Datenbanken, Daten-Pipelines, Daten-Governance, Datenbank-Design, Datenmanipulation, Datenarchitektur, Jupyter, MySQL, Automatisierung, Datenspeicher, Auszug, Gespeicherte Prozedur, IBM DB2, Web Scraping

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      55.853 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in das Dateningenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, SQL, Apache Hadoop, Daten-Seen, Relationale Datenbanken, Big Data, Daten-Pipelines, NoSQL, Daten-Governance, Datensicherheit, Datenarchitektur, Datenbanken, Apache Spark, Datenspeicher, Auszug

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3148 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Einführung in das Dateningenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Data-Warehousing, Skalierbarkeit, Daten-Pipelines, Sicherheitskontrollen, Datenverarbeitung, Amazon Webdienste, Cloud Computing, Systemanforderungen, Datenarchitektur, Analyse der Anforderungen, Leistungsoptimierung, Auszug

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      359 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      18.402 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      Duke University

      Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Pandas (Python-Paket), JSON, Datenmanipulation, Bash (Skriptsprache), Linux, Jupyter, Befehlszeilen-Schnittstelle, Versionskontrolle, MySQL, Skripting, Linux-Befehle, Linux Verwaltung, AWS SageMaker, Git (Versionskontrolle-System), Microservices, Cloud-Technik, Shell-Skript, Software-Entwicklungstools, Web Scraping

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      429 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      Duke University

      Applied Python Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Snowflake Schema, Data Storytelling, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, Interactive Data Visualization, Plotly, Data Pipelines, Kubernetes, Matplotlib, Apache Spark, Dashboard, Virtualization, MLOps (Machine Learning Operations), Devops Tools, Apache Hadoop

      3,8
      Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
      ·
      94 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Data Engineering on AWS - Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Infrastructure as Code (IaC), Cloud Engineering, Serverless Computing, CI/CD, Data Infrastructure, Amazon Web Services, Data Architecture, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS CloudFormation, Infrastructure Architecture, Security Controls, Cloud Applications, Amazon CloudWatch, Terraform

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      85 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Snowflake

      Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Integration, Data Warehousing, Real Time Data, Data Import/Export, Stored Procedure, Data Sharing, SQL, Automation, Command-Line Interface

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      97 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Python-Projekt für Datenengineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Python-Programmierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), SQL, Datenverarbeitung, Datenbanken, Datenmanipulation, Restful API, Code-Überprüfung, Style Guides, Auszug, Web Scraping, Einheitstest

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      760 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      Meta

      Meta Datenbank Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Django (Web-Framework), SQL, Relationale Datenbanken, Datenbank Management, MySQL Workbench, Algorithmen, Datenbanken, Datenstrukturen, Datenbank-Design, Datenmodellierung, Versionskontrolle, Datenbank-Systeme, Unix-Befehle, MySQL, Datenbank-Management-Systeme, Git (Versionskontrolle-System), Gespeicherte Prozedur, Auszug, Objektorientierte Programmierung (OOP), Einheitstest

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7043 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…721

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

    • IBM Datentechnik: IBM
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Grundlagen der Datentechnik: IBM
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: DeepLearning.AI
    • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
    • Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering: Duke University
    • Applied Python Data Engineering: Duke University
    • Data Engineering on AWS - Foundations: Amazon Web Services
    • Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake: Snowflake

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Datenengineering

    Schauen Sie sich diese beiden erstaunlichen kostenlosen Data Engineering Kurse von Coursera Data Engineering Karriereleitfaden und Interview Vorbereitung und Python Datenverarbeitung. Dieser Kurs gibt Ihnen eine umfassende Einführung in die aktuelle Data-Engineering-Landschaft und hilft Ihnen, wichtige Fähigkeiten zu entwickeln, um sich in diesem Bereich zu behaupten. ‎

    Wenn Sie ein Dateningenieur sind, der sich weiterbilden möchte, oder ein Anfänger, der eine Einführung in dieses Gebiet sucht, gibt es einige großartige Ressourcen. Der Kurs Einführung in die Datentechnik behandelt die Grundlagen der Datentechnik für alle Phasen der Pipeline. Der Kurs Python and Pandas for Data Engineering der Duke University bietet einen Überblick über die Python-Bibliotheken und Datenstrukturen, die für die Erstellung und Strukturierung von Data-Engineering-Anwendungen verwendet werden. Alternativ dazu bietet der Kurs " Data Engineering und maschinelles Lernen mit Spark " einen detaillierten Einblick in die Anwendung von Spark für Data Engineering- und maschinelle Lernprojekte. Der Kurs Python für Angewandte Datenverarbeitung und KI deckt ähnliche Themen im Bereich Data Engineering ab, geht aber auch auf Anwendungen im Bereich KI und maschinelles Lernen ein. Schließlich bietet der Kurs IoT, Wireless und Cloud Computing einen guten Einstieg in die Datentechnik, wenn Sie sich mit diesen Themen vertraut machen möchten. ‎

    Die GCP Data and maschinelles Lernen Spezialisierung vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Entwicklung und den Einsatz von maschinellen Lernmodellen in der Cloud. Zusätzlich bietet das Microsoft Azure Data Engineering Berufszertifikat grundlegendes Cloud-Wissen für angehende Data Engineers am Arbeitsplatz. Die Spezialisierung Software-Architektur und Big Data schließlich bietet hochmoderne Kurse in verteilten Systemen, der Entwicklung von Big-Data-Anwendungen und dem Entwurf von Algorithmen. ‎

    Fähigkeiten im Bereich Data Engineering können zu einer Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen Technologie und Analytik führen:

    • Data Engineer, verantwortlich für den Entwurf und die Verwaltung skalierbarer Datensysteme.
    • Datenbankadministrator, der die Leistung von Datenbanken wartet und optimiert.
    • Cloud Solutions Architect, der sich auf Cloud-Speicher und Datendienste konzentriert.
    • Datenarchitekt, der strategische Datenpraktiken und -architekturen entwirft.
    • Machine Learning Engineer, der die Dateninfrastruktur für prädiktive Modelle vorbereitet.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Data Engineering. Während Sie auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen können, indem Sie die Kurse besuchen, beinhaltet dies keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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