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Data Engineer Kurse

Data-Engineering-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Datenpipelines aufgebaut, Systeme integriert und Daten effizient verarbeitet werden. Sie können Fähigkeiten in ETL-Prozessen, Datenmodellierung, Orchestrierung und Umgang mit großen Datenmengen aufbauen. Viele Kurse stellen Tools und Plattformen für moderne Dateninfrastrukturen vor.


Beliebte Data Engineer Kurse & Zertifikate


  • C

    Coursera

    Fix Data Bottlenecks: Optimize Spark Performance

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Distributed Computing, Data Pipelines, Performance Tuning, Scalability, Debugging, Performance Analysis, Data Processing

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    Edureka

    Build Your First No-Code Data Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Data Manipulation, Data Wrangling, Data Collection, Data Cleansing, Data Processing, Data Quality, Data Analysis Software, Data Science, Feature Engineering, Data Visualization, Data Presentation, Data Validation, Correlation Analysis, Machine Learning

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • N

    Northeastern University

    Maschinelles Lernen und Datenanalytik Teil 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Text Mining, Regressionsanalyse, Data Mining, Datenvorverarbeitung, Unstrukturierte Daten, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Tiefes Lernen, Vorhersage, Vorverarbeitung von Daten, Trendanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Technische Merkmale

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistik, Allgemeine Mathematik, Datenmodellierung, Datenwissenschaft, Derivate, Mathematische Modellierung, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Prädiktive Modellierung, Statistische Modellierung, Angewandte Mathematik

    ★ 4.5 (191) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Grundlagen von ML & Python für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, NumPy, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Wahrscheinlichkeit, Datenmanipulation, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Methoden des maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Bewertung des Modells, Pandas (Python-Paket)

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    EDUCBA

    Analyze and Visualize Data Using Tableau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Tableau Software, Dashboard Creation, Dashboard, Interactive Data Visualization, Data Storytelling, Data Analysis, Revenue Forecasting, Data Visualization Software, Trend Analysis, Spatial Data Analysis, Data Cleansing, Data Preprocessing, R (Software), Data Wrangling, R Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Spatial Analysis, Forecasting, Data Mapping

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    EDUCBA

    QlikView & QlikSense: Build & Analyze Data Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Modeling, Enterprise Resource Planning, Business Intelligence, Interactive Data Visualization, Data Store, Security Controls, Data Visualization Software, Dashboard Creation, Workflow Management, Business Workflow Analysis, Data Import/Export, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Data Processing, Data Integration, Data Wrangling, Project Implementation, Microsoft Excel, Data Transformation, Authorization (Computing)

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • N

    Northeastern University

    Maschinelles Lernen und Datenanalytik Teil 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Logistische Regression, Fallstudien, Regressionsanalyse, Data Mining, Datenvorverarbeitung, Projektdurchführung, Modellevaluation, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Überwachtes Lernen, Statistische Analyse, Analytik, Vorverarbeitung von Daten, Leistungsmetrik, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Entscheidungsbaum-Lernen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    EDUCBA

    Analyze Business Data Using Statistics Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Analytics, Data Literacy, Correlation Analysis, Applied Machine Learning, Data Visualization, Machine Learning

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Transformation, Data Integration, Web Scraping, Data Pipelines, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Extensible Markup Language (XML), Data Modeling, Data Collection, Extensible Languages and XML, Application Programming Interface (API), Relational Databases

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), NumPy, Computational Thinking, Machine Learning Algorithms, Pandas (Python Package), Data Analysis, AI Personalization, Programming Principles, Data Manipulation

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    EDUCBA

    Apache Pig: Analyze, Transform & Optimize Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Pipelines, Data Processing, Data Transformation, Data Manipulation, Apache, Scripting, Debugging, Query Languages, Scripting Languages, Program Development, Open Source Technology

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

  • Fix Data Bottlenecks: Optimize Spark Performance: Coursera
  • Build Your First No-Code Data Workflow: Edureka
  • Maschinelles Lernen und Datenanalytik Teil 2: Northeastern University
  • Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate: Johns Hopkins University
  • Grundlagen von ML & Python für die Datenwissenschaft: Packt
  • Analyze and Visualize Data Using Tableau: EDUCBA
  • QlikView & QlikSense: Build & Analyze Data Models: EDUCBA
  • Maschinelles Lernen und Datenanalytik Teil 1: Northeastern University
  • Analyze Business Data Using Statistics Foundations: EDUCBA
  • Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2: Pearson

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Computerprogramm (21)
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Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
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