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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datenumwandlung, Datenarchitektur, Datenverarbeitung, Skalierbarkeit, Leistungsoptimierung, Analyse der Anforderungen, Erhebung von Anforderungen, Amazon Web Services, Systemanforderungen
★ 4.7 (513) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverloses Rechnen, Sicherheitskontrollen, Kontinuierliche Integration, Datenarchitektur, Infrastruktur als Code (IaC), Beglaubigungen, CI/CD, Amazon Web Services
★ 4.6 (296) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Integration von Daten, DevOps, Python-Programmierung, Apache Spark, PySpark, Qualität der Daten, Apache Hadoop, Große Daten, Databricks, SQL
★ 3.9 (71) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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, Data Visualization Software, Cloud Storage, Amazon S3, Data Architecture, Data Migration, Performance Tuning, Serverless Computing, Database Architecture and Administration, Data Quality, AWS Identity and Access Management (IAM)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Laden Sie, Datenspeicherung, Transformieren, Auszug, Gemeinsame Nutzung von Daten, Migration von Daten, Verwaltung von Metadaten, Datenverarbeitung, Automatisierung, Datenverwaltung, Google Cloud-Plattform
★ 5 (7) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Relational Databases, PostgreSQL, Database Design, Data Pipelines, Data Processing, SQL, Data Modeling, Data Validation, Data Quality, Data Architecture, Extract, Transform, Load, Data Structures, Data Management, Data Transformation, Data Science, Data Analysis, Git (Version Control System), Version Control, Python Programming
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Data Storytelling, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, GitHub Copilot, Interactive Data Visualization, Plot (Graphics), Plotly, Data Pipelines, Matplotlib, Kubernetes, Apache Spark, Apache Hadoop, Big Data, Data Science, Python Programming
★ 3.9 (132) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy
★ 4.5 (20) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Chegg Skills
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Engineering, Data Quality, Descriptive Statistics, Data Manipulation, Data Wrangling, Statistical Analysis, Data Transformation, Package and Software Management, Data Import/Export, Data Preprocessing, Data Processing, Data Analysis, Data Validation, Exploratory Data Analysis, Data Pipelines, Development Environment, NumPy, Python Programming
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen