Welches sind die besten kostenlosen Kurse für Datentechnik?

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.

Was sind die besten Data Engineering Kurse für Anfänger?

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.

Welches sind die besten Kurse für fortgeschrittene Datentechnik?

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.

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in Data Engineering?

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.

Gibt es kostenlose Data-Engineering-Kurse oder -Zertifizierungen auf Coursera?

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.

Beliebte Datenengineering-Kurse – Datenengineering online lernen

Erkunden Sie den Datenengineering-Kurskatalog

Status: Kostenloser Testzeitraum
Mehrere Erzieher
DeepLearning.AI Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, SQL, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Data Management
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
519 Bewertungen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in das Dateningenieurswesen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datenbanken, Datenverarbeitung, Datenarchitektur, Relationale Datenbanken, SQL, NoSQL, Apache Spark, Big Data, Datensicherheit, Apache Hadoop, Daten-Governance, Daten-Seen, Datenspeicher, Auszug, Data-Warehousing
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
3412 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
LearnKartS
AWS Certified Data Engineer Associate
Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS Kinesis, AWS CloudFormation, Data Engineering, Amazon CloudWatch, Containerization, Serverless Computing, Infrastructure as Code (IaC), Amazon Web Services, Data Migration, Amazon DynamoDB, Amazon S3, Extract, Transform, Load, Amazon Redshift, Real Time Data, Data Quality, CI/CD, AWS SageMaker, Cloud Security, AWS Identity and Access Management (IAM), Data Processing
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Datentechnik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Python-Programmierung, Apache Airflow, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Datenbankadministration, NoSQL, Datenbank-Design, Generative KI, MySQL, SQL, Apache Hadoop, Apache Spark, Auszug, Linux-Befehle, Datenspeicher, Web Scraping, IBM Cognos-Analytik, Professionelles Netzwerken, Data-Warehousing
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
60.404 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Grundlagen der Datentechnik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datenbanken, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Datenumwandlung, Relationale Datenbanken, SQL, Datenbank-Design, Grundsätze der Programmierung, Datenbank-Management-Systeme, MySQL, Big Data, Daten-Governance, Datenarchitektur, Auszug, Datenspeicher, IBM DB2, Web Scraping, Gespeicherte Prozedur, Data-Warehousing
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
58.112 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
DeepLearning.AI
Einführung in das Dateningenieurswesen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datenumwandlung, Datenmodellierung, Skalierbarkeit, Data-Warehousing, Datenarchitektur, Analyse der Anforderungen, Datenverarbeitung, Systemanforderungen, Amazon Webdienste, Leistungsoptimierung, Sicherheitskontrollen
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
424 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

Meine Karriere starten

Meine Karriere ändern

In meiner derzeitigen Rolle wachsen

Themen außerhalb der Arbeit erkunden

Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Snowflake
Snowflake Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Warehousing, Data Presentation, DevOps, Data Integration, Data Infrastructure, Cloud Development, SQL, Data Processing, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
264 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate
Status: Kostenlos
Amazon Web Services
Data Engineering on AWS - Foundations
Kompetenzen, die Sie erwerben: Infrastructure as Code (IaC), Cloud Engineering, Serverless Computing, CI/CD, Data Infrastructure, Amazon Web Services, Data Architecture, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS CloudFormation, Infrastructure Architecture, Security Controls, Cloud Applications, Amazon CloudWatch, Terraform
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
192 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google Cloud
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Apache Hadoop, Serverless Computing, Applied Machine Learning, Apache Spark, Looker (Software), Cloud Computing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Jupyter, SQL, Data Transformation, Artificial Intelligence, Scalability, Performance Tuning
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
18.448 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), SQL, MySQL, Linux Verwaltung, Microservices, Git (Versionskontrolle-System), Big Data, AWS SageMaker, Datenmanipulation, Web Scraping, Cloud-Technik, Bash (Skriptsprache), JSON, Linux-Befehle, Shell-Skript, Versionskontrolle, Jupyter
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
448 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Meta
Meta Datenbank Ingenieur
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datenbankadministration, Datenmodellierung, SQL, Relationale Datenbanken, Datenbank-Design, Datenbank-Management-Systeme, Datenstrukturen, MySQL, Datenbank-Systeme, Git (Versionskontrolle-System), Auszug, GitHub, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenbank Management, Gespeicherte Prozedur, Unix-Befehle, MySQL Workbench, Versionskontrolle, Datenbank Entwicklung
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
7383 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google Cloud
Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Maintenance, Data Lakes, Data Storage, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Data Warehousing, Data Processing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Apache Airflow, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
18.736 Bewertungen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate