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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Automatisierung, Daten-Infrastruktur, Datenverarbeitung, Auszug, Datenmanagement, Große Daten, Datenspeicherung, IT-Automatisierung, Datenverwaltung, Data Warehousing, Google Cloud-Plattform, Apache Airflow, Migration von Daten, Daten importieren/exportieren, Apache Spark, Gemeinsame Nutzung von Daten, Cloud-Speicher, Verwaltung von Metadaten, Daten-Pipelines
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Infrastruktur, Cloud-Anwendungen, Sicherheitskontrollen, Devops-Werkzeuge, Datenarchitektur, AWS CloudFormation, Kontinuierliche Integration, Terraform, Infrastruktur als Code (IaC), Serverloses Rechnen, Amazon CloudWatch, Amazon Webdienste, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Amazon Web Services, Beglaubigungen, CI/CD
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Real Time Data, Model Deployment, Google Cloud Platform, Feature Engineering, PySpark, Data Lakes, Dataflow, Data Pipelines, Cloud Storage, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Data Governance, Apache Hadoop, Dashboard, Apache Kafka, Tensorflow, Cloud Engineering, Data Warehousing
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, Faltungsneuronale Netzwerke, Daten-Infrastruktur, Faltungsneuronale Netze, Daten-Ethik, Auszug, Generative KI, Data Mining, Datenanalyse, Datenarchitektur, Generative Modellarchitekturen, Abfragesprachen, Data Warehousing, Verantwortungsvolle AI, Datenqualität, Daten-Synthese, Daten-Pipelines, Qualität der Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Snowflake Schema, Data Storytelling, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, GitHub Copilot, Interactive Data Visualization, Plot (Graphics), Plotly, Data Pipelines, Kubernetes, Apache Spark, Apache Hadoop, Big Data, Data Science, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, AI Enablement, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Conversion Funnel Analysis, Data Preprocessing, Apache Airflow, Star Schema, Data Storytelling, Extract, Transform, Load, Data Transformation, SQL, Data Pipelines, JSON, Apache Kafka, Data Warehousing, Data Modeling, Pandas (Python Package), Business Intelligence, Data Validation, Data Quality, Performance Improvement, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Integration Testing, Continuous Integration, Continuous Deployment, Data Infrastructure, Real Time Data, Data Integration, Data Pipelines, Development Environment, Data Management, Data Processing, Automation, Data Storage, File Systems
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Kafka, Real Time Data, Data Pipelines, Apache Spark, Scala Programming, Spring Boot, Java Programming, Development Environment, Apache, JSON, Data Processing, Data Transformation, Solution Design, Content Management, Performance Tuning, Software Architecture, Data Validation, Software Installation, System Configuration
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate