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: Databricks, Apache Kafka, Azure DevOps, Data Pipelines, Microsoft Azure, CI/CD, Data Lakes, Continuous Integration, Data Integration, Real Time Data, Apache Spark, DevOps, Power BI, Big Data, Data Processing, Data Warehousing, Data Architecture, Cloud Security, Data Management, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Datenwissenschaft, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Apache Spark, Datenanalyse, Datenumwandlung, Auszug, Verantwortungsvolle AI, Datenverarbeitung, Analytik, Daten-Pipelines, Databricks, Modellierung großer Sprachen, Daten-Seen, Gesicht umarmen, Modell-Einsatz, LLM-Bewerbung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, Infrastructure as Code (IaC), Application Performance Management, Terraform, Generative AI, Identity and Access Management, Generative AI Agents, Google Gemini, Google Cloud Platform, Metadata Management, Data Sharing, Data Pipelines, Cloud-Native Computing, Cloud Development, Generative Model Architectures, Serverless Computing, Cloud Security, Cloud Computing Architecture, Dashboard Creation, MLOps (Machine Learning Operations)
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverloses Rechnen, Cloud Computing, Agile Entwicklung von Software, Cloud-Dienste, Kontinuierliche Integration, Agiles Projektmanagement, Agile Software-Entwicklung, CI/CD, Cloud-Plattformen, Kontinuierliche Lieferung, DevOps, Azure DevOps-Pipelines, Technische Kommunikation, Cloud-Entwicklung, Cloud-Infrastruktur, Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS), GitHub, Cloud-Technologien, Infrastruktur als Code (IaC), Cloud-Hosting, Technische Dokumentation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenmanagement, Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Datenqualität, Kollaborative Software, Feinabstimmung, Datenvalidierung, Bereinigung von Daten, Verifizierung und Validierung, Vorverarbeitung von Daten, Validierung von Daten, Modellierung großer Sprachen, AI-Arbeitsabläufe, Qualität der Daten, LLM-Bewerbung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Auszug, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Apache Hadoop, PySpark, MySQL, Daten-Pipelines, Installation der Software, Datenspeicher, Daten importieren/exportieren, Entwicklungsumgebung
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, AI Workflows, MLOps (Machine Learning Operations), Multi-Tenant Cloud Environments, Data Pipelines, Workflow Management, Business Workflow Analysis, Cloud Deployment, Application Deployment, CI/CD, Data Migration, Devops Tools, Cloud Platforms, DevOps, Configuration Management, Python Programming, Scalability, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Database Architecture and Administration, Data Maintenance, Operational Databases, Relational Databases, Capacity Planning, Database Management, Capacity Management, Data Integrity, Disaster Recovery, Data Validation, Performance Tuning, Problem Management, Demand Planning, Data Access, Forecasting, Resource Planning, Performance Analysis, Time Series Analysis and Forecasting
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Amazon Web Services, Apache Airflow, Data Pipelines, Apache Kafka, DevOps, CI/CD, Apache Spark, Pandas (Python Package), Deep Learning, Machine Learning, Data Governance, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Grafana, Python Programming, Automation, Unsupervised Learning
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Leistungs-Stresstests, Serverloses Rechnen, Kontinuierliche Überwachung, Virtuelle Maschinen, Cloud Computing, Kubernetes, Amazon Webdienste, Amazon Web Services, Containerisierung, DevOps, Virtualisierung und virtuelle Maschinen, Microservices, Kontinuierliche Lieferung, Cloud-Plattformen, Bereitstellung von Anwendungen, Systemüberwachung, Leistungsprüfung, Cloud-Management, Flask (Web-Framework), Cloud-Bereitstellung, Cloud-natives Computing
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Power BI, Power Platform Architecture & Technical Design, Data Lakes, Data Ethics, Microsoft Copilot, Business Reporting, AI Personalization, Pandas (Python Package), Python Programming, Predictive Modeling, Generative AI, Matplotlib, Data Wrangling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Transformation, Data Visualization, Data Governance, R Programming, Continuous Deployment
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Azure Active Directory, Microsoft Azure, Data Lakes, Platform As A Service (PaaS), Cloud Computing, Data Integration, Relational Databases, AI Personalization, Cloud Applications, Cloud Development, Power BI, Performance Tuning, Microsoft Visual Studio, Cloud Hosting, Model Deployment, Cloud Computing Architecture, Cloud Platforms, Cloud Services, Cloud Management
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate