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.

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverless Computing, Amazon Web Services, Amazon S3, Rust (Programming Language), Other Programming Languages, Cloud-Native Computing, Cloud Deployment, Performance Tuning, Data Engineering, Computing Platforms, Event-Driven Programming, Performance Testing, Ruby (Programming Language), Cloud Computing, Development Environment, Application Deployment, Build Tools, Memory Management
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Rust (Programming Language), Command-Line Interface, Data Pipelines, Package and Software Management, Data Processing, Containerization, JSON, Unix Commands, Data Validation, Build Tools, Software Development Tools, Linux Commands, Development Environment, Release Management
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenarchitektur, Datenverwaltung, Data Warehousing, Daten in Echtzeit, Daten-Pipelines, Auszug, Analytik, Datenmodellierung, Datenmanagement, Datenumwandlung, Daten-Governance, Power BI, SQL, Azure Synapse-Analytik, Microsoft Power-Plattform, Daten-Seen, Datenfluss, Microsoft Azure, Integration von Daten, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse-Ausdrücke (DAX), Microsoft Power Plattform
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Lieferung, Cloud-Technologien, Cloud-Technik, Technische Kommunikation, Cloud-Hosting, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Software-Entwicklung, Maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Cloud-API, Cloud-Dienste, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud Computing, CI/CD, Cloud-Infrastruktur, Cloud-Plattformen, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud-natives Computing, Softwaretechnik, Azure DevOps-Pipelines, Cloud-Entwicklung
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Daten-Pipelines, Analytik, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Databricks, Apache Spark, Datenverarbeitung, Auszug, Maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Datenanalyse, Gesicht umarmen, Daten-Seen, Verantwortungsvolle AI, Modellierung großer Sprachen, LLM-Bewerbung, Datenwissenschaft, Modell-Einsatz
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Redis, Data Pipelines, Real Time Data, Data Store, Data Structures, Operational Databases, Rust (Programming Language), Docker (Software), Containerization, Transaction Processing, Scripting, Server Side, Performance Tuning, Performance Testing
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Leadership, Entscheidungsintelligenz, Organisatorische Effektivität, Tiefes Lernen, Daten-Pipelines, Datentechnik, Organisatorische Entwicklung, Künstliche Intelligenz, Prozessgestaltung, Strategische Entscheidungsfindung, Geschäftsstrategie, Strategische Führung, AI-Integrationen, Generative adversarische Netze (GANs), Qualität der Daten, KI-Produktstrategie, Verantwortungsvolle AI, Datenqualität, Führung in der Wirtschaft, Daten-Ethik, AI-Förderung, Menschenzentriertes Design, Unternehmensstrategie
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Vibe coding, Prompt Engineering, Prompt Patterns, AWS SageMaker, AI Integrations, Generative AI Agents, Amazon Web Services, Infrastructure as Code (IaC), Prompt Engineering Tools, AI Security, AI Enablement, Generative AI, AI Personalization, AWS CloudFormation, AI Workflows, Computer Programming, Computer Programming Tools, Artificial Intelligence, Autoencoders, Building Codes
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, Apache Kafka, Azure DevOps, Data Pipelines, Microsoft Azure, CI/CD, Data Lakes, Continuous Integration, Data Integration, Real Time Data, Apache Spark, DevOps, Power BI, Big Data, Data Processing, Data Warehousing, Data Architecture, Cloud Security, Data Management, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, Infrastructure as Code (IaC), Application Performance Management, Terraform, Generative AI, Identity and Access Management, Generative AI Agents, Google Gemini, Google Cloud Platform, Metadata Management, Data Sharing, Data Pipelines, Cloud-Native Computing, Cloud Development, Generative Model Architectures, Serverless Computing, Cloud Security, Cloud Computing Architecture, Dashboard Creation, MLOps (Machine Learning Operations)
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate