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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Virtuelle Umgebung, Software-Entwicklungstools, Versionskontrolle, Paket- und Softwareverwaltung, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Daten-Strukturen, Git (Versionskontrollsystem), Python-Programmierung, Entwicklungsumgebung, Software zur Datenanalyse
★ 4.6 (275) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Datenbank Management, Apache Airflow, MySQL, Leistungsoptimierung, Datenbank-Management, Daten-Pipelines, Daten importieren/exportieren, Vektordatenbanken, Datenbank-Management-Systeme
★ 4.1 (22) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Softwaretechnik, Software-Entwicklung, Cloud-natives Computing, Cloud-Technik, Daten-Infrastruktur, Verteiltes Rechnen, Befehlszeilenschnittstelle, Cloud-Entwicklung, Cloud-Technologien, Cloud-Dienste, Auszug, Cloud Computing, Serverloses Rechnen, Große Daten, Daten-Pipelines, Cloud-Speicher, Cloud-Lösungen, Google Cloud-Plattform, Software-Entwicklungswerkzeuge, Technische Software
★ 4.1 (92) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hive, Datenerfassung, Daten-Strategie, Skalierbarkeit, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Datenerhebung, Datenumwandlung, Apache Spark, Data Warehousing, Datenarchitektur, Datenanalyse, Apache Hadoop, Auszug, Große Daten, Datenmanagement, Datenfluss, Integration von Daten, Datenverwaltung, Daten-Pipelines, Daten importieren/exportieren
★ 4.7 (12) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Apache Spark, Erstellung des Dashboards, PySpark, Relationale Datenbanken, MongoDB, IBM DB2, Data Warehousing, NoSQL, Datenbankarchitektur und -verwaltung, IBM Kognos-Analytik, SQL, Analytik, Auszug, Große Daten, Daten-Pipelines, Dashboard, Integration von Daten, Datenbanken, Python-Programmierung, IBM Cognos-Analytik
★ 4.7 (143) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS Kinesis, AWS SageMaker, AWS CloudFormation, Cloud Engineering, Data Quality, Docker (Software), Data Pipelines, Software Development Tools, Data Security, Data Import/Export, Database Systems, Databases, Version Control, Apache Spark, Apache Airflow, Data Modeling, Cloud Security, Database Management Systems, AWS Identity and Access Management (IAM), Data Processing
★ 4.3 (8) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Ethik, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Generative Modellarchitekturen, Daten-Infrastruktur, ChatGPT, Daten-Synthese, Schnelles Engineering, Data Warehousing, Datenarchitektur, Data Mining, Datenanalyse, Abfragesprachen, Generative KI, Auszug, Verantwortungsvolle AI, Prompt-Muster, Daten-Pipelines
★ 4.7 (11.622) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, CI/CD, Data Pipelines, Continuous Deployment, Workflow Management, Site Reliability Engineering, Data Engineering, Model Deployment, Data Quality, Version Control, PostgreSQL, Git (Version Control System), Python Programming, Debugging, SQL, Production Management, Scheduling, Unit Testing, Linux Commands, Web Servers
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Generative AI, Text Mining, Data Warehousing, Unsupervised Learning, Database Design, Data Governance, Data Mining, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Generative Model Architectures, Web Scraping, Classification Algorithms, PyTorch (Machine Learning Library), Operations Research, Natural Language Processing, NoSQL, Exploratory Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Time Series Analysis and Forecasting
Abschluss · 1–4 Jahre

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Verteiltes Rechnen, Datenverarbeitung, Databricks, PySpark, Schneeflocken-Schema, Apache Hadoop, Datenumwandlung, Datenqualität, Data Warehousing, Datenarchitektur, Modell-Einsatz, SQL, Große Daten, Modell Ausbildung, Integration von Daten, Daten-Pipelines, DevOps, Qualität der Daten, Python-Programmierung
★ 3.9 (71) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Engineering, Data Transformation
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Site Reliability Engineering, Docker (Software), Containerization, GitHub Copilot, Kubernetes, Virtualization, Cloud Deployment, Virtualization and Virtual Machines, Microservices, Development Environment, Application Deployment, Virtual Machines, Cloud Development, Database Management, Test Engineering, Cloud-Based Integration
★ 3.8 (50) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen