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.

Universitat Politècnica de València
Kompetenzen, die Sie erwerben: Materials science, Mechanical Engineering, Manufacturing Processes, Sustainable Engineering, Sustainable Design, Chemical Engineering, Process Engineering, Production Process, Chemistry, Mechanics, Physical Science
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Georgia Institute of Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinenwesen, Chemie, Verfahrenstechnik, Mathematische Modellierung, Technik, Herstellungsverfahren, Chemieingenieurwesen, Werkstoffkunde, Naturwissenschaft, Schematische Diagramme
★ 4.8 (1076) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

SkillsBooster Academy
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Microsoft Copilot, Prompt Engineering Tools, Responsible AI, Workflow Management, Project Management, Meeting Facilitation, Project Coordination, Project Risk Management, Automation, Budget Management, Microsoft Office, Artificial Intelligence, Microsoft Excel, Generative AI, Microsoft Word, Time Management, Financial Management, Data Analysis, Business Communication
★ 5 (9) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
University of Toronto
Kompetenzen, die Sie erwerben: Korrelationsanalyse, Bioinformatik, Analyse, Biologie, Molekularbiologie, Netzwerk-Modell, Informatik, Software zur Datenvisualisierung, Datenanalyse, Biowissenschaften, Daten-Synthese, Forschungsberichte, R (Software), Biotechnologie, Software zur Datenanalyse, Wissenschaftliche Visualisierung, Netzwerkanalyse, Laborberichte, Mikrobiologie
★ 4.7 (2146) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Design-Spezifikationen, Eingebettete Systeme, Thermisches Management, Hardware-Entwurf, Eingebettete Software, Elektronische Hardware, Elektronische Systeme, Technik, Elektrotechnik und Computertechnik, Fehlersuche, Entwicklungsumgebung, Elektronik, Elektronik-Technik, Schematische Diagramme, Erfahrung im Labor, Elektronische Komponenten
★ 4.6 (1214) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Power Electronics, Electrical Systems, Electronic Systems, Electrical Engineering, Electric Power Systems, Three-Phase, Electronics Engineering, Electronics, Control Systems, Model Based Systems Engineering, Simulation and Simulation Software, Simulations, Hardware Design, System Design and Implementation, Design Specifications
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, OpenAI-API, LLM-Bewerbung, Künstliche Intelligenz, Bereitstellung von Anwendungen, Daten in Echtzeit, ChatGPT, Schnelles Engineering, Modell-Einsatz, OpenAI, Serverloses Rechnen, Generative KI, Web-Entwicklungs-Tools, Web-Anwendungen, Verantwortungsvolle AI, Cloud-API, AI-Sicherheit, Multimodale Aufforderungen, Frontend-Integration
★ 4.7 (1732) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Environmental Monitoring, Spatial Data Analysis, GIS Software, Geospatial Information and Technology, Geographic Information Systems, Data Literacy, Spatial Analysis, Geospatial Mapping, Data Visualization, Environmental Science, Model Evaluation, Data Validation, Verification And Validation, Data Manipulation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Feature Engineering, Model Training, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Supervised Learning, Transfer Learning, Model Evaluation, Data Structures, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Network Architecture, Performance Testing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, KI-Kenntnisse, Modellierung großer Sprachen, Devops-Werkzeuge, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Betrieb der Informationstechnologie, Cloud-Management, AI-Arbeitsabläufe, Daten-Zentren, Daten-Infrastruktur, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Cloud-Bereitstellung, Cloud-Infrastruktur, KI-Orchestrierung, Tiefes Lernen, Cloud Computing, Generative KI, Netzinfrastruktur, Infrastruktur-Architektur
★ 4.6 (489) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Environmental Monitoring, Geospatial Information and Technology, Scientific Visualization, Geospatial Mapping, Data Visualization, Spatial Data Analysis, Geographic Information Systems, Data Presentation, Process Development, Environmental Science, Image Analysis, Environment, Data Manipulation, Time Series Analysis and Forecasting, Technical Communication, Data Analysis, Data Transformation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Data Analysis, Applied Machine Learning, Keras (Neural Network Library), Machine Learning Methods, Model Evaluation, Model Training, Fine-tuning, Model Deployment, Generative AI, Text Mining, Prompt Engineering, Deep Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations)
Mittel · Kurs · 3–6 Monate