Ein guter Einstieg in das Data Engineering besteht darin, zunächst die Kernkonzepte zu erlernen und anschließend den Aufbau kleiner Datenpipelines zu üben. Beginnen Sie beispielsweise mit den Kursen „Einführung in das Data Engineering" oder „Grundlagen des Data Engineering", um zu verstehen, wie Daten durch Systeme fließen, und erweitern Sie anschließend Ihre Kenntnisse in Python, SQL sowie im Bereich Cloud- oder plattformspezifischer Technologien. Projektbasierte Kurse wie „Python-Projekt für Data Engineering" können Ihnen helfen, das Gelernte anzuwenden, während „Open-Source-Data-Engineering mit Spark, dbt und Airflow" gängige Workflow-Tools vorstellt. Auf Coursera können Sie zunächst einsteigerfreundliche Kurse wählen und sich dann zu Spezialisierungen wie „Snowflake Data Engineering" oder Kursen zu KI- und ML-Pipelines vorarbeiten.‎

Ja. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Lernen im Bereich Data Engineering beginnen:

1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Data-Engineering-Kurse kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesematerial, benotete Aufgaben und Coursera AI (sofern verfügbar).
2. Starten Sie eine 7-tägige kostenlose Testphase für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie während des Testzeitraums vollen Zugriff auf alle Kursinhalte der teilnahmeberechtigten Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat im Bereich Data Engineering erwerben oder nach der Vorschau bzw. der Testphase den vollen Zugriff auf die Kurse freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Die besten Data-Engineering-Kurse für Einsteiger sind in der Regel diejenigen, die zunächst die gesamte Datenpipeline erläutern, bevor sie sich auf fortgeschrittene Tools konzentrieren. Die Kurse „Introduction to Data Engineering" und „Data Engineering Foundations" von IBM sind hervorragende Einstiegskurse, da sie Kernkonzepte wie Datenquellen, Pipelines, Speicherung und Verarbeitung behandeln. Der Kurs „Python Project for Data Engineering" kann nützlich sein, wenn Sie praktische Erfahrungen mit der Anwendung von Python in einem Daten-Workflow sammeln möchten. Nachdem Sie sich die Grundlagen angeeignet haben, können Sie Kurse mit Spezialisierung in Betracht ziehen, wie beispielsweise „Snowflake Data Engineering", „DeepLearning.AI Data Engineering" oder „Open-Source-Data-Engineering mit Spark, dbt und Airflow".‎

Kurse zum Thema Data Engineering behandeln in der Regel Datenpipelines, Datenbanken, SQL, Python, ETL-Prozesse, Data Warehouses, Cloud-Plattformen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Fortgeschrittenere Kurse können sich unter anderem mit verteilter Datenverarbeitung mit Spark, Transformation mit dbt, Orchestrierung mit Airflow, Snowflake-basiertem Data Engineering oder Pipelines für Anwendungsfälle im Bereich KI und maschinelles Lernen befassen. Das EQP-Kursangebot umfasst Beispiele aus all diesen Bereichen, darunter „IBM Data Engineering", „Snowflake Data Engineering", „DeepLearning.AI Data Engineering" und „Data Engineering for AI and ML Pipelines". Ein Vergleich der Kursbeschreibungen auf Coursera kann Ihnen dabei helfen, zu entscheiden, ob Sie sich zunächst auf Grundlagen, Open-Source-Tools, Cloud-Plattformen oder KI-fähige Daten-Workflows konzentrieren möchten.‎