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.

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Geospatial Mapping, Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Power BI, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Gestaltungselemente und -prinzipien, Erstellung des Dashboards, Datensicherheit, Kreatives Design, Interaktive Datenvisualisierung, Dashboard, Software zur Datenvisualisierung, Daten-Mapping
★ 4.4 (370) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Kompetenzen, die Sie erwerben: Digitale Signalverarbeitung, Lineare Algebra, Jupyter, Algorithmen, Telekommunikation, Kommunikationssysteme
★ 4.5 (646) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Sheets, Data Visualization, Spreadsheet Software, Data Presentation, Plot (Graphics), Statistical Visualization, Data Analysis, Business Analytics, Descriptive Analytics, Productivity Software, Business Analysis, Data Manipulation, Google Workspace, Analytics, Descriptive Statistics, Statistics, Data Cleansing
★ 4.4 (1046) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: System-Konfiguration, Eingebettete Systeme, Instandhaltbarkeit, Fehlersuche, Hardware-Architektur, Software-Architektur, Computerarchitektur, Daten-Strukturen, Eingebettete Software, Software-Entwicklung, C (Programmiersprache), Peripheriegeräte, Speicherverwaltung, Mikroarchitektur, Software Architektur, Software Entwurf, System-Programmierung, Wiederverwendbarkeit von Code
★ 4.5 (531) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Orchestration, AI Workflows, CrewAI, LangGraph, Agentic Workflows, LLM Application, LangChain, Large Language Modeling, Agentic systems, Generative AI Agents, AI Integrations, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Software Architecture, Systems Architecture, Context Management, API Design, Software Design, Data Validation, Memory Management
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, AI-Integrationen, KI-Kenntnisse, Google Arbeitsbereich, Generative KI, AI-Förderung, Stakeholder-Analyse, Verantwortungsvolle AI, Management-Berichterstattung, Persona-Entwicklung, AI-Arbeitsabläufe, Öffentliches Reden, Bericht schreiben, Benutzer-Feedback, Google Gemini, AI-Personalisierung
★ 4.8 (237) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Minnesota
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Leistungsmessung, Tabellenkalkulations-Software, Dimensionalitätsreduktion, Test Daten, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lösung Design, Statistische Methoden, Microsoft Excel, Angewandtes maschinelles Lernen, Entwurf von Systemen, Analyse, Datenerfassung, Modellevaluation, Datenerhebung, Geschäftliche Metriken, Prädiktive Modellierung, Leistungsmetrik, Entscheidungsunterstützende Systeme, AI-Personalisierung, Taxonomie
★ 4.3 (833) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel Formulas, Consolidation, Microsoft Excel, Model Optimization, Spreadsheet Software, Performance Tuning, Process Optimization, Performance Improvement, Financial Modeling, Performance Analysis
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Anwendungsentwicklung, Mobile Entwicklung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, GitHub, Architektur des Cloud Computing, Computer Vision, Android-Studio, Amazon Web Services, Cloud-Entwicklung, Entwurf von Systemen, Android (Betriebssystem), Amazon Webdienste, Eingebettete Software, Android-Entwicklung, Cloud-Anwendungen, Cloud Computing, Versionskontrolle, Software-Entwurfsdokumente, Telekommunikation, Internet der Dinge, Sitzungseinleitungsprotokolle
★ 4.2 (1829) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, AI Workflows, Tensorflow, Dataflow, Performance Tuning, Deep Learning, Dashboard, Data Pipelines, Grafana, Artificial Neural Networks, Data Processing, Resource Utilization, Performance Analysis, Performance Metric, Data Manipulation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Geospatial Information and Technology, Interactive Data Visualization, Geospatial Mapping, Geographic Information Systems, Graphic and Visual Design, Spatial Data Analysis, Design Elements And Principles, Generative AI, Color Theory, AI Workflows, Usability
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Large Language Modeling, Autoencoders, Model Evaluation, Embeddings, Model Optimization, Natural Language Processing, Model Training, Bayesian Statistics, Statistical Methods, Sampling (Statistics), Probability Distribution
Mittel · Kurs · 1–3 Monate