Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Zwar ist ein tiefgreifender technischer Hintergrund nicht unbedingt erforderlich, aber ein gewisses Maß an Erfahrung im Bereich der Datentechnik wird den Lernenden helfen, den Kontext besser zu verstehen.
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Zwar ist ein tiefgreifender technischer Hintergrund nicht unbedingt erforderlich, aber ein gewisses Maß an Erfahrung im Bereich der Datentechnik wird den Lernenden helfen, den Kontext besser zu verstehen.
Identifizieren Sie die Fähigkeiten von GenAI für grundlegende rollenspezifische Data Engineer-Funktionen.
Untersuchen Sie reale Anwendungen, um GenAI zur Rationalisierung der Arbeit und zur Förderung von Innovationen in Data Engineer-Funktionen zu nutzen.
Entwicklung von Strategien und Taktiken zur verantwortungsvollen Integration von GenAI in die Data-Engineering-Praktiken unter Beibehaltung der menschlichen Aufsicht und Verantwortlichkeit.
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Als Teil der GenAI Academy erforscht dieser Kurs, wie generative künstliche Intelligenz (GenAI) das Feld des Data Engineerings verändert. Dieser Kurs dient als Grundkurs, in dem die Teilnehmer die wichtigsten Funktionen von GenAI kennenlernen und praktische Strategien zur Nutzung dieser leistungsstarken Tools in ihrer täglichen Arbeit im Data Engineering entdecken. Dieser Kurs richtet sich an Data Engineering Teamleiter und Data Engineers, einschließlich Managern und Teamleitern, die dafür verantwortlich sind, ihre Teams zu innovativen Praktiken anzuleiten, sowie an Data Engineers und angehende Fachleute, die ihre Arbeitsabläufe verbessern und ihre Fähigkeiten durch die Einbeziehung von GenAI-gestützten Tools zukunftssicher machen möchten.
Die Teilnehmer sollten über ein grundlegendes Verständnis von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datentransformation verfügen sowie mit Datenbanken, Data Warehouses, Big Data Frameworks und Programmiersprachen wie Python und SQL vertraut sein. Eine offene Denkweise und die Neugierde, neue GenAI-Technologien zu erforschen, sind unerlässlich. Am Ende dieses Kurses werden Data Engineers mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausgestattet sein, um ihre Produktivität zu steigern, indem sie das transformative Potenzial von GenAI nutzen.
Dieser Kurs dient als Grundkurs, in dem die Teilnehmer die wichtigsten Funktionen von GenAI kennenlernen und praktische Strategien entdecken, um diese leistungsstarken Tools in ihrer täglichen Arbeit als Data Engineer zu nutzen. Am Ende dieses Kurses werden Data Engineers mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausgestattet sein, ihre Produktivität zu steigern, indem sie das transformative Potenzial von GenAI nutzen.
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 50 Minuten
Einführung in GenAI für Data Engineers•4 Minuten
Geschichte & Hintergrund für GenAI und Data Engineering•9 Minuten
Demo: Erstellen synthetischer Daten zum Testen einer Datenpipeline mit ChatGPT•6 Minuten
Behebung von Risiken und ethischen Bedenken•7 Minuten
Demo: Daten-Pipeline-Entwicklung von Low-Code, zu SQL, zu Python mit ChatGPT•23 Minuten
Abschließende Überlegungen: Wie geht es weiter?•1 Minute
5 Lektüren•Insgesamt 45 Minuten
Unser Fahrplan und verfügbare Ressourcen: So fangen Sie an•5 Minuten
GenAI und Data Engineer: Glossar•10 Minuten
Demo: Synthetische Daten zum Testen einer Daten-Pipeline mit Google Gemini erstellen•10 Minuten
Demo: Erstellen und Implementieren eines Entitätsbeziehungsdiagramms mit CoPilot•10 Minuten
Demo: Entwicklung von Datenpipelines mit Datenladung und Codedokumentation mit ChatGPT•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 50 Minuten
GenAI für Dateningenieure: Skalierung mit GenAI•20 Minuten
Coursera bringt ein vielfältiges Netzwerk von Fachexperten zusammen, die ihr Fachwissen durch berufliche Erfahrung in der Industrie oder einen starken akademischen Hintergrund unter Beweis gestellt haben. Diese Dozenten entwerfen und unterrichten Kurse, die praktische, berufsrelevante Fähigkeiten für Lernende weltweit zugänglich machen.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.