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

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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, SQL, Cloud Applications, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Import/Export, Role-Based Access Control (RBAC), Data Analysis
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
216 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Mehrere Erzieher
DeepLearning.AI Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, 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, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Data Management
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
486 Bewertungen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in das Dateningenieurswesen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Apache Spark, Datensicherheit, Daten-Pipelines, NoSQL, Daten-Governance, Relationale Datenbanken, Datenbanken, Datenarchitektur, Data-Warehousing, Big Data, Datenspeicher, Datenverarbeitung, SQL, Daten-Seen, Auszug
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
3332 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Datentechnik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Linux-Befehle, Apache Spark, Web Scraping, Generative KI, Datenbankadministration, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, NoSQL, Apache Airflow, Python-Programmierung, Datenbank-Design, MySQL, Datenverarbeitung, IBM Cognos-Analytik, Data-Warehousing, Professionelles Netzwerken, Datenspeicher, SQL, Auszug
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
59.807 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Grundlagen der Datentechnik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Web Scraping, Daten importieren/exportieren, Daten-Pipelines, Relationale Datenbanken, Datenbanken, Daten-Governance, IBM DB2, Python-Programmierung, Datenbank-Design, MySQL, Datenarchitektur, Big Data, Gespeicherte Prozedur, Datenspeicher, SQL, Grundsätze der Programmierung, Data-Warehousing, Datenbank-Management-Systeme, Auszug, Datenumwandlung
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
57.564 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
DeepLearning.AI
Einführung in das Dateningenieurswesen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Skalierbarkeit, Amazon Webdienste, Daten-Pipelines, Datenarchitektur, Data-Warehousing, Datenumwandlung, Systemanforderungen, Leistungsoptimierung, Sicherheitskontrollen, Datenverarbeitung, Analyse der Anforderungen, Auszug
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
404 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Status: Kostenloser Testzeitraum
Snowflake
Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Data Pipelines, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Presentation, Data Integration, Data Warehousing, Data Import/Export, Stored Procedure, Data Sharing, SQL, Data Analysis, Automation, Command-Line Interface
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
110 Bewertungen
Mittel · Kurs · 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
156 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux-Befehle, Linux, Web Scraping, Pandas (Python-Paket), AWS SageMaker, Cloud-Technik, Microservices, Python-Programmierung, Git (Versionskontrolle-System), MySQL, Linux Verwaltung, Datenmanipulation, Big Data, Jupyter, Versionskontrolle, Datenverarbeitung, SQL, Bash (Skriptsprache), Shell-Skript, JSON
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
439 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google Cloud
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Apache Airflow, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
18.430 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Python-Projekt für Datenengineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Web Scraping, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenbanken, Restful API, Code-Überprüfung, Python-Programmierung, SQL, Datenmanipulation, Style Guides, Datenverarbeitung, Auszug, Datenumwandlung, Einheitstest
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
792 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Applied Python Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Snowflake Schema, Data Storytelling, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, Interactive Data Visualization, Plotly, Data Pipelines, Matplotlib, Kubernetes, Data Engineering, Apache Spark, Apache Hadoop, Big Data, Data Science, Python Programming
3,8
Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
98 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate