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: Feature Engineering, Databricks, Data Engineering, PySpark, Data Lakes, Apache Airflow, Apache Spark, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Data Architecture, Data Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Management, Data Storage, Python Programming, Artificial Intelligence, Machine Learning, SQL, Machine Learning Algorithms, Warehouse Management
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: IT-Automatisierung, Verwaltung von Metadaten, Datenverwaltung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Transformieren, Datenspeicherung, Große Daten, Laden Sie, Daten importieren/exportieren, Google Cloud-Plattform, Apache Airflow, Datenverarbeitung, Auszug, Automatisierung, Cloud-Speicher, Daten-Pipelines, Apache Spark, Migration von Daten, Data Warehousing, Daten-Infrastruktur
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
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

Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS Kinesis, Data Engineering, Amazon Redshift, Amazon Web Services, Apache Kafka, Cloud Computing Architecture, Data Lakes, Real Time Data, Amazon Elastic Compute Cloud, Data Management, Cloud Engineering, Cloud Management, Interactive Data Visualization, Amazon S3, Data Integration, Data Architecture, Data Migration, Performance Tuning, Serverless Computing, AWS Identity and Access Management (IAM)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Infrastructure Architecture, Metadata Management
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud-Anwendungen, Infrastruktur als Code (IaC), CI/CD, Beglaubigungen, Terraform, Amazon Web Services, Serverloses Rechnen, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Datenarchitektur, Kontinuierliche Integration, Devops-Werkzeuge, AWS CloudFormation, Sicherheitskontrollen, Daten-Infrastruktur, Amazon CloudWatch
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Unstructured Data, Data Engineering, Data Cleansing, Responsible AI, Data Processing, Data Quality, Data Governance, Data Lakes, Text Mining, Data Capture, AI Workflows, Data Architecture, Document Management, Taxonomy, Retrieval-Augmented Generation, Metadata Management, Personally Identifiable Information, Information Architecture, Data Collection, Release Management
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Snowflake Schema, Data Pipelines, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Model Deployment, Data Architecture, Responsible AI, Embeddings, Data Transformation, Data Processing, Data Governance, Data Management, Data Quality, Business Logic, SQL, Data Collection, Data Entry, Data Security, Python Programming
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
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
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Integration Testing, Continuous Integration, Continuous Deployment, Data Infrastructure, Real Time Data, Data Integration, Data Pipelines, IT Automation, Data Management, Automation, Data Storage, Metadata Management, File Systems
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, Große Daten, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Qualität der Daten, DevOps, Python-Programmierung, Datenarchitektur, Daten-Pipelines, PySpark, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, SQL, Integration von Daten, Apache Spark, Modell Ausbildung, Apache Hadoop, Verteiltes Rechnen, Data Warehousing, Schneeflocken-Schema
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Star Schema, Data Infrastructure, Data Governance, Data Modeling, Data Strategy, Data Architecture, Data Migration, Cloud Management, Database Design, Correlation Analysis, Stored Procedure, Data Pipelines, 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