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    P

    Pragmatic AI Labs

    Enterprise AI and Data Engineering with Databricks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, AI Enablement, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    C

    Coursera

    Git, Docker & CI/CD: DevOps Foundations for Data Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Ansible, Infrastructure as Code (IaC), Configuration Management, Correlation Analysis, CI/CD, Docker (Software), GitHub, Data Strategy, Collaborative Software, Git (Version Control System), Containerization, Cloud Infrastructure, Data Security, Data Pipelines, Version Control, Continuous Deployment, Continuous Integration, Devops Tools, Kubernetes, Scalability

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    I

    IBM

    Grundlagen der Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technologien zur Datenspeicherung, Datenbank-Management, Datenanalyse, Python-Programmierung, Einheitliche Prüfung, Datenbank-Design, Datenbanken, Große Daten, Datenarchitektur, SQL, Einheitstest, NumPy, Daten-Pipelines, Auszug, Datenbank Management, Datenspeicherung, Datenbank-Entwicklung, Datenbank-Systeme, Datenspeicher, Relationale Datenbanken, Web-Scraping, IBM DB2

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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    C

    Coursera

    Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    Data Modeling & Warehousing Fundamentals in Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Warehousing, Star Schema, Data Modeling, Database Design, Extract, Transform, Load, Database Development, Data Integration, Data Infrastructure, Database Architecture and Administration, Database Software, Relational Databases, Database Management, Business Intelligence, Database Theory, Performance Tuning, PostgreSQL, SQL

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    Coursera

    Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Warehousing, Data Flow Diagrams (DFDs), Data Modeling, Data Pipelines, Ansible, Cloud Security, Diagram Design, Data Validation, Database Design, Apache Airflow, Star Schema, Snowflake Schema, Interviewing Skills, Apache Spark, PySpark, CI/CD, Docker (Software), SQL, Workflow Management, Git (Version Control System)

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    C

    Coursera

    Pipeline Architects: Data Engineering to Lakehouse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Warehousing, Data Flow Diagrams (DFDs), Data Pipelines, Diagram Design, Data Integration, Data Lakes, Performance Tuning, Data Governance, Cloud Deployment, Data Management, Data Modeling, Data Mapping, Extract, Transform, Load, Trend Analysis, Service Level Agreement, Systems Integration, SQL, Apache Kafka, Python Programming

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Python-Programmierung, Generative KI, Datenwissenschaft, Datenbank-Management, Datenbankarchitektur und -verwaltung, Datenbank-Design, Apache Spark, Data Warehousing, SQL, Linux-Befehle, Daten-Pipelines, Auszug, Professionelle Netzwerkarbeit, NoSQL, IBM Kognos-Analytik, Datenbank-Verwaltung, Datenbank Management, Web-Scraping, Relationale Datenbanken, Apache Hadoop, IBM Cognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
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    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    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, GitHub Copilot, Interactive Data Visualization, Plot (Graphics), Plotly, Data Pipelines, Kubernetes, Apache Spark, Apache Hadoop, Big Data, Data Science, Python Programming

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    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • N

    Northeastern University

    Master of Science in Data Analytics Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Generative AI, Text Mining, Data Warehousing, Unsupervised Learning, Database Design, Data Governance, Data Mining, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Generative Model Architectures, Web Scraping, Classification Algorithms, PyTorch (Machine Learning Library), Operations Research, Natural Language Processing, NoSQL, Exploratory Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Time Series Analysis and Forecasting

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    Abschluss · 1–4 Jahre

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    C

    Coursera

    Level Up: Advanced SQL for Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Star Schema, Data Infrastructure, Data Governance, Data Modeling, Data Strategy, Data Architecture, Data Migration, Database Design, Correlation Analysis, Stored Procedure, Data Pipelines, Data Lakes, Infrastructure as Code (IaC), Data Validation, Disaster Recovery, Role-Based Access Control (RBAC), Compliance Auditing, CI/CD, Resource Management, Performance Management

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    C

    Coursera

    DevOps and CI/CD for Data Engineering Performance

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Ansible, Containerization, CI/CD, Docker (Software), Version Control, DevOps, Application Deployment, Devops Tools, Data Pipelines, Development Environment, Continuous Integration, Continuous Deployment, Infrastructure as Code (IaC), Git (Version Control System), Data Infrastructure, Configuration Management, Performance Tuning, Software Versioning, IT Automation, Root Cause Analysis

    Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

1234…9

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data+engineering Kurse

  • Enterprise AI and Data Engineering with Databricks: Pragmatic AI Labs
  • Git, Docker & CI/CD: DevOps Foundations for Data Engineers: Coursera
  • Grundlagen der Datentechnik: IBM
  • Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering: Coursera
  • Data Modeling & Warehousing Fundamentals in Data Engineering: Coursera
  • Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow: Coursera
  • Pipeline Architects: Data Engineering to Lakehouse: Coursera
  • IBM Datentechnik: IBM
  • Applied Python Data Engineering: Duke University
  • Master of Science in Data Analytics Engineering: Northeastern University

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