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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Database Administration, Data Warehousing, Web Scraping, Data Engineering, Data Pipelines, Database Architecture and Administration, Database Design, Database Management, Relational Databases, Linux Commands, SQL, Apache Kafka, Bash (Scripting Language), Apache Airflow, Shell Script, Data Store, Generative AI, Python Programming, Data Security
★ 4.6 (61.514) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Produktmanagement, Unüberwachtes Lernen, Datenmanagement, Datenverwaltung, Projektleitung, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenwissenschaft, Produktdesign, Datenqualität, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Benutzerfreundliches Design, Verantwortungsvolle AI, Bewertung des Modells, Design erleben, Daten-Ethik, Menschenzentriertes Design, Qualität der Daten, Modell-Einsatz
★ 4.7 (1168) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Cleansing, Rust (Programming Language), Data Pipelines, Data Transformation, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Data Processing, Data Wrangling, Command-Line Interface, Data Quality, Extract, Transform, Load, Data Architecture, SQL, Data Integration, Data Import/Export, Data Science, Exploratory Data Analysis, Apache, Computer Programming
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Deployment, Model Training, Model Optimization, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Cleansing, Microservices, Data Pipelines, Feature Engineering, Data Quality, Containerization, Application Deployment, Service Level, Extract, Transform, Load, Data Transformation, System Monitoring, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Maintenance, Dataflow, Dependency Analysis
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Extract, Transform, Load, Data Storytelling, Data Visualization, Dashboard Creation, Database Design, Presentations, Data Presentation, Descriptive Statistics, IBM DB2, Business Intelligence, Data Visualization Software, Statistical Hypothesis Testing, Tableau Software, Relational Databases, Database Systems, Statistical Visualization, IBM Cognos Analytics, Interactive Data Visualization, Excel Formulas
★ 4.7 (15.786) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: GitHub Kopilot, Serverloses Rechnen, Große Daten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Web-Frameworks, Containerisierung, Maschinelles Lernen, DevOps, Rust (Programmiersprache), Verantwortungsvolle AI, Bereitstellung von Anwendungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Lösungen, AI-Arbeitsabläufe, Gesicht umarmen, GitHub, Modell-Einsatz, Cloud-natives Computing, Befehlszeilenschnittstelle
★ 4.1 (222) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Generative KI, Regressionsanalyse, Auszug, Maschinelles Lernen, Apache Spark, Modellevaluation, Datenumwandlung, Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Daten-Pipelines, Apache Hadoop, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Modell-Einsatz
★ 4.5 (114) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Serverloses Rechnen, Amazon Webdienste, Datenvorverarbeitung, Amazon Web Services, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Modellevaluation, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Python-Programmierung, Daten-Pipelines, AWS SageMaker, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Modell-Einsatz, Cloud-Bereitstellung
★ 3.5 (56) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenarchitektur, Datenmanagement, Datenverwaltung, Azure Synapse-Analytik, Datenmodellierung, Microsoft Azure, SQL, Auszug, Analytik, Datenumwandlung, Power BI, Microsoft Power-Plattform, Microsoft Power Plattform, Integration von Daten, Daten-Pipelines, Datenanalyse-Ausdrücke (DAX), Datenfluss, Data Warehousing, Daten-Seen, Daten in Echtzeit, Daten importieren/exportieren
★ 3.1 (17) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Rust (Programming Language), Containerization, Other Programming Languages, Go (Programming Language), Application Deployment, Docker (Software), Embedded Systems, C and C++, Cross Platform Development, Performance Tuning, Interoperability, Memory Management, Command-Line Interface, Cloud Computing, Software Engineering, Data Engineering
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Agile Methodik, Daten-Governance, Datenmanagement, Datenverwaltung, Datenmodellierung, Datenqualität, Datenumwandlung, Daten-Pipelines, Integration von Daten, Verwaltung von Metadaten, Qualität der Daten
★ 4.7 (59) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate