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 (61.526) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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 (15.791) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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

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

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

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

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

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

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

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverless Computing, Amazon Web Services, Amazon S3, Rust (Programming Language), Other Programming Languages, Cloud-Native Computing, Cloud Deployment, Performance Tuning, Data Engineering, Computing Platforms, Event-Driven Programming, Performance Testing, Ruby (Programming Language), Cloud Computing, Development Environment, Application Deployment, Build Tools, Memory Management
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen