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.

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Pipelines, Geospatial Information and Technology, Apache Airflow, Geospatial Mapping, Spatial Data Analysis, GIS Software, Cloud Computing, Geographic Information Systems, Leaflet (Software), Google Cloud Platform, Real Time Data, Global Positioning Systems, Data Transformation, Data Analysis, Anomaly Detection, Technical Communication, Machine Learning
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, Docker (Software), CI/CD, Entwicklungsumgebung, Infrastruktur als Code (IaC), DevOps, Software-Versionierung, Daten-Pipelines, Kontinuierliche Bereitstellung, Git (Versionskontrollsystem), Kontinuierliche Integration, Analyse der Grundursache, Bereitstellung von Anwendungen, Konfigurationsverwaltung, Daten-Infrastruktur, Devops-Werkzeuge, Konfigurationsmanagement, Ansible, Leistungsoptimierung, Versionskontrolle
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Qualität der Daten, Präsentation der Daten, GitHub, Datenqualität, Python-Programmierung, Professionelle Netzwerkarbeit, Apache Spark, Daten-Pipelines, Interviewing-Fähigkeiten, Apache Airflow, Web-Präsenz, SQL , Apache, Portfolio-Verwaltung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Apache Airflow, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, AI Orchestration, Data Lakes, Model Training, Apache Spark, Data Store, AI Workflows, Data Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Transformation, Machine Learning, Data Collection, SQL, Data Storage, Machine Learning Algorithms, Warehouse Management
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Generative AI, Text Mining, Data Warehousing, Unsupervised Learning, Database Design, Data Governance, Data Mining, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Generative Model Architectures, Web Scraping, Classification Algorithms, PyTorch (Machine Learning Library), Operations Research, Natural Language Processing, NoSQL, Exploratory Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Time Series Analysis and Forecasting
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Abschluss · 1–4 Jahre

Kompetenzen, die Sie erwerben: Metadata Management, Data Pipelines, Google Cloud Platform, Extract, Transform, Load, Cloud Storage, Data Infrastructure, Data Processing, Data Import/Export, Data Migration, Apache Airflow, PySpark, Data Storage, Data Lakes, Data Integration, Big Data, Data Management, Data Transformation, Serverless Computing
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrität der Daten, Datenumwandlung, Qualität der Daten, CI/CD, Datenqualität, Datenarchitektur, Datenspeicher, Apache Spark, Datenverarbeitung, Einheitliche Prüfung, Daten-Pipelines, Kontinuierliche Bereitstellung, Apache Airflow, Apache Kafka, Validierung von Daten, Kontinuierliche Integration, Einheitstest, Scala-Programmierung, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Instandhaltbarkeit, Datenvalidierung, Leistungsoptimierung, Daten-Seen
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Strategy, Infrastructure Architecture, Financial Data, Business Modeling, Data-Driven Decision-Making, Database Architecture and Administration, Return On Investment, SQL, Data Transformation, Business Planning, Data Pipelines, Strategic Prioritization, Database Design, Financial Analysis, Business Continuity, Cost Benefit Analysis, Performance Metric
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Qualität der Daten, Entwicklungsumgebung, Qualitätssicherung, Datenqualität, Technische Merkmale, Daten-Pipelines, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Apache Airflow, Kostenmanagement, Git (Versionskontrollsystem), Feature Technik, Virtuelle Umgebung, Nutzung der Ressourcen, Vorverarbeitung von Daten, Integration von Daten, Datenvorverarbeitung, Auszug, Bereinigung von Daten, Datenwrangling, Paket- und Softwareverwaltung, Datenfluss
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Lakes, Data Pipelines, Data Integration, Apache Airflow, Performance Tuning, Data Security, Data Architecture, Data Transformation, Apache Spark, Disaster Recovery, Data Warehousing, Cloud Infrastructure, SQL, Infrastructure as Code (IaC), Database Architecture and Administration, PySpark, Terraform, Extract, Transform, Load, Cloud Computing, Data Governance
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, Microservices, Algorithmen, AWS SageMaker, Python-Programmierung, Befehlszeilenschnittstelle, Test-Automatisierung, Bereitstellung von Anwendungen, Jupyter, Installation der Software, Paket- und Softwareverwaltung, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Text Mining, Database Design, Data Governance, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Plotly, Classification Algorithms, Data Visualization, Database Theory, Database Systems, Exploratory Data Analysis, Data Mining, Database Management, Statistical Visualization, Data Visualization Software, Matplotlib, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Correlation Analysis
Credits angeboten
Abschlusszertifikat · 6–12 Monate