Ergebnisse für "data+engineering"
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
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Datei-E/A, Python-Programmierung, Gespeicherte Prozedur, Datenbank-Design, Datenbanken, Datenbank Management, IBM DB2, MySQL, Einheitstest, SQL Server Integrationsdienste (SSIS), Web Scraping, Abfragesprachen, Relationale Datenbanken, Daten importieren/exportieren, PostgreSQL, Grundsätze der Programmierung, Auszug, Paket- und Software-Management, SQL
Status: Berufliche QualifikationenKompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datenanalyse, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Relationale Datenbanken, Python-Programmierung, Datenwissenschaft, Generative KI, Datenbank-Design, NoSQL, Web Scraping, Apache Spark, SQL, Data-Warehousing, Daten importieren/exportieren, Datenbank Management, Professionelles Netzwerken, Auszug, IBM Cognos-Analytik, Datenbankadministration
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, Apache Hive, Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services, Scalability
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
Status: Trends im Bereich KIMehrere Erzieher
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
Was führt Sie heute zu Coursera?
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
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: JSON, Linux, Cloud-Technik, Web Scraping, Datenwissenschaft, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Big Data, Git (Versionskontrolle-System), AWS SageMaker, Linux-Befehle, Linux Verwaltung, Shell-Skript, MySQL, Jupyter, Datenmanipulation, SQL, Bash (Skriptsprache), Versionskontrolle, Microservices
Duke University
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
Snowflake
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
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Verantwortungsvolle KI, Schnelles Engineering, AI-Personalisierung, Generative KI, Maschinelles Lernen, Schneeflocken-Schema, Datenbank-Design, KI-Workflows, Datenethik, Data-Warehousing, Abfragesprachen, Kontext-Management, Star Schema, Daten in Echtzeit, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Prompt-Muster, ChatGPT, Auszug, Generative Modellarchitekturen
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, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
- Data Pipeline Engineering & Analytics: Coursera
- DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
- Mastering Azure Databricks for Data Engineers: Packt
- Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering: Duke University
- Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
- Applied Python Data Engineering: Duke University
