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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, Data Storage, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Dashboard, Data Warehousing, Data Processing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Management

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Gespeicherte Prozedur, Datenbank Management, Datenbanken, Datenbank-Design, SQL, Datenmanipulation, Jupyter, Transaktionsverarbeitung, Abfragesprachen, Relationale Datenbanken

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      21.910 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Data Warehouse Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MySQL, Apache Airflow, IBM Cognos-Analytik, Gespeicherte Prozedur, Linux-Befehle, IBM DB2, Apache Kafka, Data-Warehousing, Datenbank-Design, Dashboard, Dateiverwaltung, Daten-Pipelines, SQL, Datenbank Management, Datenspeicher, Auszug, Datenbankarchitektur und -verwaltung, Bash (Skriptsprache), Relationale Datenbanken, Shell-Skript

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6076 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenstrukturen, NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Skripting, Pandas (Python-Paket), Automatisierung, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Web Scraping, Daten importieren/exportieren, Jupyter

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Engineering: Pipelines, ETL, Hadoop

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Transformation, Apache Hive, Data-Driven Decision-Making, Big Data, Data Warehousing, Data Infrastructure, Data Lakes, Data Architecture, Apache Spark, Data Integration, Data Processing, Data Management

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Snowflake

      Snowflake Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Warehousing, DevOps, Data Integration, SQL, Cloud Applications, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Real Time Data, Data Import/Export, Role-Based Access Control (RBAC), Stored Procedure, Command-Line Interface

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      177 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI für Data Engineers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Daten-Infrastruktur, Modellierung großer Sprachen, Daten-Synthese, Datenarchitektur, Programm-Entwicklung, Datenbank-Design, Künstliche Intelligenz, Bildanalyse, Data-Warehousing, Schneeflocken-Schema, Daten-Pipelines, Abfragesprachen, OpenAI, Schnelles Engineering, Auszug, ChatGPT, Generative KI, Star Schema, Data-Mining

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6675 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google-Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Datenethik, Tabellenverarbeitungssoftware, Interviewing-Fähigkeiten, Datenkompetenz, Dashboard, Rmarkdown, Datenüberprüfung, Professionelles Netzwerken, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Präsentationen, Daten Präsentation, Ggplot2, Tableau Software, Kommunikation mit Stakeholdern, Daten bereinigen, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      168.119 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenanalyse mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenwrangling, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, NumPy, Statistische Modellierung, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Prädiktive Modellierung, Datenmanipulation, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Daten-Pipelines, Feature Technik, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Überwachtes Lernen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      19.110 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Statistische Analyse, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, Plotly, Matplotlib, Big Data, Prädiktive Modellierung, Generative KI, Jupyter, SQL, Professionelles Netzwerken, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Data Import/Export, Exploratory Data Analysis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Datenmanipulation, Bildanalyse, Generative AI-Agenten, Reinforcement Learning, Schnelles Engineering, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Jupyter, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Deep Learning, Feature Technik, Verifizierung und Validierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…737

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

    • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer: Google Cloud
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • IBM Data Warehouse Ingenieur: IBM
    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • Data Engineering: Pipelines, ETL, Hadoop: Coursera Instructor Network
    • Snowflake Data Engineering: Snowflake
    • Generative KI für Data Engineers: IBM
    • Google-Datenanalyse: Google
    • Datenanalyse mit Python: IBM
    • IBM Data Analyst: IBM

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Datenengineering

    Schauen Sie sich diese beiden erstaunlichen kostenlosen Data Engineering Kurse von Coursera Data Engineering Karriereleitfaden und Interview Vorbereitung und Python Datenverarbeitung. Dieser Kurs gibt Ihnen eine umfassende Einführung in die aktuelle Data-Engineering-Landschaft und hilft Ihnen, wichtige Fähigkeiten zu entwickeln, um sich in diesem Bereich zu behaupten. ‎

    Wenn Sie ein Dateningenieur sind, der sich weiterbilden möchte, oder ein Anfänger, der eine Einführung in dieses Gebiet sucht, gibt es einige großartige Ressourcen. Der Kurs Einführung in die Datentechnik behandelt die Grundlagen der Datentechnik für alle Phasen der Pipeline. Der Kurs Python and Pandas for Data Engineering der Duke University bietet einen Überblick über die Python-Bibliotheken und Datenstrukturen, die für die Erstellung und Strukturierung von Data-Engineering-Anwendungen verwendet werden. Alternativ dazu bietet der Kurs " Data Engineering und maschinelles Lernen mit Spark " einen detaillierten Einblick in die Anwendung von Spark für Data Engineering- und maschinelle Lernprojekte. Der Kurs Python für Angewandte Datenverarbeitung und KI deckt ähnliche Themen im Bereich Data Engineering ab, geht aber auch auf Anwendungen im Bereich KI und maschinelles Lernen ein. Schließlich bietet der Kurs IoT, Wireless und Cloud Computing einen guten Einstieg in die Datentechnik, wenn Sie sich mit diesen Themen vertraut machen möchten. ‎

    Die GCP Data and maschinelles Lernen Spezialisierung vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Entwicklung und den Einsatz von maschinellen Lernmodellen in der Cloud. Zusätzlich bietet das Microsoft Azure Data Engineering Berufszertifikat grundlegendes Cloud-Wissen für angehende Data Engineers am Arbeitsplatz. Die Spezialisierung Software-Architektur und Big Data schließlich bietet hochmoderne Kurse in verteilten Systemen, der Entwicklung von Big-Data-Anwendungen und dem Entwurf von Algorithmen. ‎

    Fähigkeiten im Bereich Data Engineering können zu einer Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen Technologie und Analytik führen:

    • Data Engineer, verantwortlich für den Entwurf und die Verwaltung skalierbarer Datensysteme.
    • Datenbankadministrator, der die Leistung von Datenbanken wartet und optimiert.
    • Cloud Solutions Architect, der sich auf Cloud-Speicher und Datendienste konzentriert.
    • Datenarchitekt, der strategische Datenpraktiken und -architekturen entwirft.
    • Machine Learning Engineer, der die Dateninfrastruktur für prädiktive Modelle vorbereitet.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Data Engineering. Während Sie auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen können, indem Sie die Kurse besuchen, beinhaltet dies keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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