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    Pragmatic AI Labs

    Enterprise AI and Data Engineering with Databricks

    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

  • I

    IBM

    Grundlagen der Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Daten importieren/exportieren, SQL, Datenarchitektur, Big Data, Python-Programmierung, Technologien zur Datenspeicherung, Daten-Pipelines, IBM DB2, Grundsätze der Programmierung, Datenbank Management, Einheitstest, Web Scraping, SQL Server Integrationsdienste (SSIS), Relationale Datenbanken, PostgreSQL, Datenbank-Design, Auszug, Datenspeicherung, Gespeicherte Prozedur

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Datenbankadministration, SQL, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Daten-Pipelines, Datenbank Management, Datenwissenschaft, Generative KI, Web Scraping, Apache Spark, Relationale Datenbanken, Data-Warehousing, NoSQL, Professionelles Netzwerken, Datenbank-Design, Auszug, IBM Cognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    61.893 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Data Engineering with Delta Lake on Databricks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Databricks, Data Architecture, Data Processing, Data Wrangling, Data Strategy, Data Presentation, Data Mining, Data Management, Data Governance, Data Integrity, Data Science, Live Streaming, SQL, Data Storage, Data Ethics, Data Security, Apache

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Einführung in das Dateningenieurswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Datenbanken, Datenwissenschaft, Datensicherheit, Datenumwandlung, Datenarchitektur, SQL, Big Data, Technologien zur Datenspeicherung, Daten-Pipelines, Data-Warehousing, Daten-Integration, Apache Spark, Relationale Datenbanken, Daten-Seen, NoSQL, Auszug, Datenspeicherung, Daten-Governance

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
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    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Mastering Azure Databricks for Data Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Integration Testing, Real Time Data, Data Integration, PySpark, Data Pipelines, Data Management, Automation, Data Storage, Jupyter, File Systems, Development Testing, Data Processing, Data Quality

    4,4
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    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
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    Mehrere Erzieher

    DeepLearning.AI Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Vector Databases, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, Dataflow, Data Integration, Data Management

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
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    585 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Das Google AI-Zertifikat, das Ihre Karriere fördert

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    Coursera

    Data Pipeline Engineering & Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Data Preprocessing, Apache Airflow, Star Schema, Data Storytelling, Process Mapping, Extract, Transform, Load, Data Transformation, SQL, Data Pipelines, JSON, Apache Kafka, Data Warehousing, Data Modeling, Pandas (Python Package), Business Intelligence, Data Validation, Data Quality, Performance Improvement, Python Programming

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux-Befehle, Datenwissenschaft, SQL, Microservices, Linux, Big Data, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), MySQL, Python-Programmierung, AWS SageMaker, JSON, Web Scraping, Jupyter, Cloud-Technik, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Shell-Skript, Bash (Skriptsprache), Linux Verwaltung

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    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Cloud Deployment, Apache Hadoop, Metadata Management, Data Storage, Application Programming Interface (API), Apache Hive, Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Snowflake

    Snowflake Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Change Control, DevOps, Cloud Development, SQL, Data Integration, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC), Software Development Tools, Stored Procedure, Data Analysis

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
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    337 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Applied Python Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Data Storytelling, Statistical Visualization, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, Interactive Data Visualization, Plot (Graphics), Plotly, Data Pipelines, Matplotlib, Kubernetes, Apache Spark, Apache Hadoop, Big Data, Data Science, Python Programming

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    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
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    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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1234…9

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data+engineering Kurse

  • Enterprise AI and Data Engineering with Databricks: Pragmatic AI Labs
  • Grundlagen der Datentechnik: IBM
  • IBM Datentechnik: IBM
  • Data Engineering with Delta Lake on Databricks: Pragmatic AI Labs
  • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
  • Mastering Azure Databricks for Data Engineers: Packt
  • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
  • Data Pipeline Engineering & Analytics: Coursera
  • Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering: Duke University
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud

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