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    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
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    Erkunden Sie den Datenengineering-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Daten bereinigen, GitHub, Datenbanken, R-Programmierung, Datenkompetenz, Cloud Computing, Big Data, Digitale Transformation, Computer-Programmierwerkzeuge, Datenverarbeitung, Peer Review, Unternehmensanalyse, Data-Mining, Relationale Datenbanken, Datenmodellierung, Gespeicherte Prozedur, SQL, Abfragesprachen, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Site Reliability Engineering, Docker (Software), Containerization, Kubernetes, Virtualization, Devops Tools, Microservices, Development Environment, Software Development Tools, Application Deployment, Virtual Machines, Software Development, Cloud Development, Database Management, GitHub, Scalability

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      39 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Sensoren und Motoren einbinden

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Elektronik, Dreiphasig, Elektronik-Technik, Elektroingenieurwesen, Hardware Design, Elektrische Systeme, Technik, Elektrotechnik und Computertechnik, Prozesskontrolle, Kontrollsysteme, Leistungselektronik, Eingebettete Software, Herstellungsprozesse, Automatisierungstechnik, Elektronische Komponenten, Statistische Prozesskontrollen, Grundlegende elektrische Systeme, Maschinensteuerungen, Elektronische Systeme, Eingebettete Systeme

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2832 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Graphentheorie, Statistische Analyse, NoSQL, Regressionsanalyse, Datenmanagement, Apache Hadoop, Daten Präsentation, Datenbank-Design, Big Data, Apache Spark, Datenbank-Management-Systeme, Daten-Integration, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenmodellierung, Datenverarbeitung, Data-Mining, Netzwerkanalyse, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      13.901 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI für Datenanalysten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Python-Programmierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Schnelles Engineering, Generative KI, Erstellung von Inhalten, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Programm-Entwicklung, Dashboard, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, ChatGPT, Datenethik, Analytics, OpenAI, Bildanalyse, Abfragesprachen, Virtuelle Umgebung, SQL

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6770 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der angewandten Softwaretechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, GitHub, Bereitstellung von Anwendungen, Versionskontrolle, Linux-Befehle, Git (Versionskontrolle-System), Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Dateiverwaltung, Software Entwurf, Shell-Skript, Software-Tests, Automatisierung, Web Scraping, Einheitstest, Scrum (Software-Entwicklung), Kollaborative Software, Bash (Skriptsprache), Software-Architektur, Jupyter

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenwrangling, Datenanalyse, Daten bereinigen, R-Programmierung, Knitr, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), Ggplot2, Datenverarbeitung, Statistisches Programmieren, Datenvisualisierung, Big Data, Statistische Berichterstattung, Explorative Datenanalyse, Daten-Integration, Datenmanipulation, Plot (Grafiken), Gemeinsame Nutzung von Daten, Rmarkdown

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Python-Datenstrukturen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Datenstrukturen, Entwicklungsumgebung, Dateiverwaltung, Grundsätze der Programmierung, Datenmanipulation

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      96.729 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Statistische Analyse, Datenanalyse, Datenstrukturen, Datenmanipulation, Daten bereinigen, Daten importieren/exportieren, Pandas (Python-Paket), NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenverarbeitung, Grundsätze der Programmierung, Jupyter, Pivot-Tabellen und Diagramme

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      27.161 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Daten bereinigen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Datenüberprüfung, Datenintegrität, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Datenumwandlung, SQL, Datenqualität, Stichproben (Statistik)

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenanalyse, Rekrutierung, Portfolio Management, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Präsentationen, Interviewing-Fähigkeiten, Analytische Fähigkeiten, Datenverarbeitung, Projektdokumentation, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Daten teilen durch die Kunst der Visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Präsentationen, Daten Präsentation, Datenkompetenz, Dashboard, Tableau Software, Web Content Accessibility Guidelines, Datenvisualisierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      9572 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…8910…738

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering: Duke University
    • Sensoren und Motoren einbinden: University of Colorado Boulder
    • Big Data: University of California San Diego
    • Generative KI für Datenanalysten: IBM
    • Grundlagen der angewandten Softwaretechnik: IBM
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Python-Datenstrukturen: University of Michigan
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Daten bereinigen: Google

    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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