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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux-Verwaltung, Entwicklungsumgebung, Unix-Shell, Dateiverwaltung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Datenmanagement, Dateisysteme, Linux, Linux-Befehle, Befehlszeilenschnittstelle, Fernzugriffssysteme, Datenverwaltung, Shell-Skript, Bash (Skriptsprache), Skripting
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Engineering, Data Integration, Performance Tuning, Serverless Computing, Database Architecture and Administration, Data Quality, Data Transformation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datentechnik, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenumwandlung, Integration von Daten, GitHub, Datenanalyse, Gespeicherte Prozedur, Data Warehousing, SQL, Auszug, Daten-Pipelines, Daten importieren/exportieren, Befehlszeilenschnittstelle, Bereitstellung von Anwendungen, Microsoft Visual Studio, Software-Entwicklungswerkzeuge
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datenbank Management, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Datenbank-Anwendung, Datenbank-Management, MySQL, SQL, Linux, Datenbank-Verwaltung, Daten-Pipelines, Befehlszeilenschnittstelle, Shell-Skript, Python-Programmierung, Operative Datenbanken, Daten importieren/exportieren, Bash (Skriptsprache), Relationale Datenbanken, Skripting
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Site Reliability Engineering, Docker (Software), Containerization, GitHub Copilot, Kubernetes, Virtualization, Cloud Deployment, Virtualization and Virtual Machines, Microservices, Development Environment, Application Deployment, Virtual Machines, Cloud Development, Database Management, Test Engineering, Cloud-Based Integration
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datentechnik, Kontinuierliche Überwachung, Datenbank Management, DevOps, Versionskontrolle, Datenbank-Management, Devops-Werkzeuge, CI/CD, Datenanalyse, Daten-Pipelines, Befehlszeilenschnittstelle, Überwachung von Ereignissen, Kontrolle ändern, Kontinuierliche Bereitstellung
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

KodeKloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Apache Kafka, Apache Airflow, Apache Spark, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Pipelines, Distributed Computing, Real Time Data, DevOps, Data Processing, Feature Engineering, CI/CD, Pandas (Python Package), Continuous Integration
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, Prozess-Optimierung, Erstellung des Dashboards, Datenmodellierung, Datenverarbeitung, Leistungsoptimierung, Dashboard, Technologien zur Datenspeicherung, Datenspeicher, SQL, Microsoft Azure, NoSQL, Azure Synapse-Analytik, Microsoft SQL-Server, Cloud-Technik, Datenarchitektur, Datenspeicherung, Systemüberwachung, Abfragesprachen, Cloud-Lösungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Kafka, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Microsoft SQL Servers, Performance Tuning, Data Pipelines, Cloud Computing Architecture, Business Intelligence, Real Time Data, Apache Hadoop, Cloud Infrastructure, Data Modeling, Database Design, Data Quality, Responsible AI, Apache Spark, SQL, Generative AI, Data Governance, Quality Management
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MongoDB, Data Transformation, Customer Analysis, Customer Insights, Back-End Web Development, Customer Data Management, Data Processing, NoSQL, Database Development, Data Maintenance, Document Management, Pandas (Python Package), Database Design, Data Validation, Extract, Transform, Load, Database Management, Databases, Data Pipelines, Data Access, Query Languages
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Starweaver
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datentechnik, Kontext Technik, Prozess-Optimierung, Talent Pipelining, AI-Personalisierung, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung, Kontinuierliche Überwachung, Generative KI, Technik, Auszug, Einbettungen, Daten-Pipelines, AI-Arbeitsabläufe, Abruf-erweiterte Erzeugung, Vektordatenbanken, Datenarchitektur, Modellierung großer Sprachen, KI-Orchestrierung, Systemüberwachung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen