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Data Engineer Kurse

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.

Beliebte Data Engineer Kurse & Zertifikate


  • P

    Packt

    Datenmanagement als Produkt: Skalierbare Datenarchitekturen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Daten-Strategie, Informationsarchitektur, Skalierbarkeit, Produkt-Automatisierung, Organisatorische Struktur, Datenverwaltung, Instandhaltbarkeit, Datenarchitektur, Generative KI, AI-Förderung, Semantisches Web, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenmodellierung, Datenmanagement, Verteiltes Rechnen, Datenanalyse, Software-Architektur, Software Architektur, Interoperabilität, CI/CD

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    N

    Neal Davis

    AWS Certified Data Engineer Associate Exam Prep

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon CloudWatch, Data Pipelines, Identity and Access Management, Amazon S3, Amazon Web Services, Data Transformation, Data Architecture, Amazon DynamoDB, System Monitoring, Amazon Redshift, User Accounts, Data Infrastructure, Data Processing, Extract, Transform, Load, Data Storage Technologies, Data Store, Security Controls, Data Warehousing, Data Storage

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
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    G

    Google Cloud

    Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 繁體中文

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Migration, Data Capture, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Cloud Storage, Extract, Transform, Load, Data Processing, SQL, Apache Airflow, Data Warehousing, Data Integration, IT Automation, Data Storage, Data Management

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    Data Science and Machine Learning Engineering on Microsoft Azure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, MLOps (Machine Learning Operations), Data Science, Machine Learning, Prompt Engineering Tools, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Store, AI Workflows, Apache Spark, Data Strategy, Data Import/Export, Azure Synapse Analytics, Cloud Computing, Fine-tuning, Data Pipelines, Continuous Monitoring, Data Preprocessing, Scalability, Development Environment

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Validieren, Testen und Durchlaufen Ihrer SQL-Daten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Verifizierung und Validierung, Qualität der Daten, Validierung von Daten, Integrität der Daten, Datenvalidierung, Einheitliche Prüfung, Datenqualität, Einheitstest

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Français

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Sharing, Data Pipelines, Metadata Management, Google Cloud Platform, Data Migration, Data Processing, Data Infrastructure, Big Data, Data Integration, Apache Airflow, Cloud Storage, Data Warehousing, Data Management, Data Lakes, Data Import/Export, Data Storage, Data Transformation, Apache Spark, Serverless Computing

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Entwicklung von Datenökosystemen: Pipelines, ETL, Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Datenverarbeitung, Apache Spark, Datenmanagement, Daten-Pipelines, Integration von Daten, Große Daten, Auszug

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    10 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Datenqualität und Debugging für zuverlässige Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Speicherverwaltung, Test-Automatisierung, Generative KI, Qualität der Daten, Erkennung von Anomalien, Leistungsoptimierung, Verlässlichkeit, Python-Programmierung, Analyse der Grundursache, Validierung von Daten, Daten-Pipelines, Test-Tools, Integrität der Daten, Fehlersuche, Datenvalidierung, CI/CD, Datenqualität, YAML

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 简体中文

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Data Sharing, Extract, Transform, Load, Data Infrastructure, Cloud Engineering, Apache Airflow, Data Migration, Data Processing, Data Warehousing, Data Integration, Google Cloud Platform, Metadata Management, Data Lakes, Data Import/Export, Cloud Storage, Big Data, IT Automation, Data Transformation

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    NVIDIA: Prompt Engineering und Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Modellierung großer Sprachen, Unstrukturierte Daten, Text Mining, Plot (Grafiken), Abruf-erweiterte Erzeugung, Software zur Datenvisualisierung, Modell-Optimierung, Datenverarbeitung, Prompt Engineering Tools, Datenanalyse, Schnelles Engineering

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Vorschau
    N

    Northeastern University

    Data Analytics Engineering: Wahrscheinlichkeitsrechnung & Techniken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Bereinigung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Datenwrangling, Text Mining, Statistik, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse, Daten-Strukturen, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Computational Thinking, Vorverarbeitung von Daten, Datenvorverarbeitung

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    AWS: Feature Engineering Data Transformation & Integrity

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Preprocessing, Data Cleansing, Apache Spark, Extract, Transform, Load, Data Processing, Data Pipelines, Data Transformation, Amazon Web Services, Data Wrangling, Responsible AI, Data Quality, Data Integrity, Data Validation, Model Training, Personally Identifiable Information

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data engineering Kurse

  • Datenmanagement als Produkt: Skalierbare Datenarchitekturen: Packt
  • AWS Certified Data Engineer Associate Exam Prep: Neal Davis
  • Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 繁體中文: Google Cloud
  • Data Science and Machine Learning Engineering on Microsoft Azure: Whizlabs
  • Validieren, Testen und Durchlaufen Ihrer SQL-Daten: Coursera
  • Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Français: Google Cloud
  • Entwicklung von Datenökosystemen: Pipelines, ETL, Spark: Coursera
  • Datenqualität und Debugging für zuverlässige Pipelines: Coursera
  • Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 简体中文: Google Cloud
  • NVIDIA: Prompt Engineering und Datenanalyse: Whizlabs

Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

Programmiersprache (34)
Google (25)
Computerprogramm (21)
Software-Tests (21)
Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
Datenstruktur (16)
Problemlösung (14)
Objektorientierte Programmierung (13)
Kubernetes (10)
List & Label (10)

Andere wissenswerte Themen

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Business
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Computer Science
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Social Sciences
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  • Google Datenanalyse-Zertifikat
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  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Data Science-Zertifikat
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  • AI-Kurs für jedermann
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