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    Erkunden Sie den Datenengineering-Kurskatalog

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence, Data Import/Export, Data Ethics

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • D

      Duke University

      Erweiterte Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Apache Airflow, Workflow Management, Skalierbarkeit, Middleware, Datenbank-Systeme, Datenbank Management, Leistungsoptimierung, Datenumwandlung, Operative Datenbanken, Daten-Infrastruktur, Leistungsanalyse, Datenfluss, MySQL, Datenarchitektur, Daten in Echtzeit, Daten-Pipelines

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      11 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Datenmodellierung, -umwandlung und -bereitstellung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Apache Hadoop, Datenumwandlung, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Datenmodellierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Apache Spark, Daten in Echtzeit, Star Schema, Auszug, Daten-Integration

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, Datenstrukturen, Datenspeicherung, Netzwerkanalyse, Testfall, Netzwerk-Modell, Algorithmen, Fehlersuche, Operations Research, Bioinformatik, Entwicklungstests, Prüftechnik, Programm-Entwicklung, Computer Programmierung, Theoretische Informatik, Computergestütztes Denken, Epidemiologie, Netzwerk-Routing, Graphentheorie, Software-Tests

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • V

      Vanderbilt University

      Schnelles Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Kreatives Denken, Dokumentenverwaltung, Rahmen für das Risikomanagement, Produktivität, Künstliche Intelligenz, Daten Präsentation, Problemlösung, Brainstorming, Modellierung großer Sprachen, Ideenfindung, Datenüberprüfung, Datenethik, Schnelles Engineering, Microsoft Excel, Generative KI, Einfallsreichtum, Informationsmanagement, Verifizierung und Validierung, ChatGPT

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6383 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenmanipulation, Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Plotly, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Big Data, Generative KI, Statistische Analyse, Jupyter, Professionelles Netzwerken, Daten bereinigen, Matplotlib, SQL, Excel-Formeln

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • W

      Whizlabs

      Data Engineering in AWS

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Collection, AWS SageMaker, Feature Engineering, Amazon Web Services, Data Migration, Data Cleansing, Data Manipulation, Jupyter, Dimensionality Reduction, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      21 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, Snowflake Schema, Databricks, Data Pipelines, Apache Spark, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Hadoop, Big Data, Data Warehousing, Data Quality, Data Integration, Data Processing, DevOps, Data Transformation, SQL

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Python und Pandas für Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenstrukturen, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenmanipulation, Python-Programmierung, NumPy, Datenanalyse-Software, Entwicklungsumgebung, Versionskontrolle, Virtuelle Umgebung, Git (Versionskontrolle-System)

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • R

      Rice University

      Technisches Projektmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Risikomanagement, Earned Value Management, Projekt-Scoping, Projektmanagende Life Cycle, Team Management, Beschaffung, Projektstrukturplan, Projektdokumentation, Kostenmanagement, Schätzung von Projekten, Projekt-Kontrollen, Qualitätssicherung, Umfangsmanagement, Organisatorische Struktur, Kommunikationsplan, Projektzeitpläne, Stakeholder-Management, Projektmanagement, Projekt-Risikomanagement, Terminplanung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4601 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Data Architecture

      Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Data Warehousing, SQL, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Apache Airflow, Data Security, Linux Commands, Data Migration, Database Design, Data Governance, MySQL, Apache Spark, Data Pipelines, Apache Kafka, Database Management, Bash (Scripting Language), Shell Script, Database Architecture and Administration, Data Store

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      6504 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Data Engineering Karriereleitfaden und Interviewvorbereitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Berufliche Entwicklung, Interviewing-Fähigkeiten, Daten-Infrastruktur, Datenethik, LinkedIn, Kommunikations-Strategien, Professionelles Netzwerken, Technische Kommunikation, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Daten-Pipelines, Daten Strategie

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…721

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Erweiterte Datentechnik: Duke University
    • Datenmodellierung, -umwandlung und -bereitstellung: DeepLearning.AI
    • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
    • Schnelles Engineering: Vanderbilt University
    • IBM Data Analyst: IBM
    • Data Engineering in AWS: Whizlabs
    • Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering: Duke University
    • Python und Pandas für Data Engineering: Duke University
    • Technisches Projektmanagement: Rice University

    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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