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

Erkunden Sie den Datenengineering-Kurskatalog

Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in die Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datenanalyse, Relationale Datenbanken, Datenvisualisierungssoftware, GitHub, Gespeicherte Prozedur, Peer Review, Datenkompetenz, Big Data, Datenverarbeitung, Cloud Computing, Data-Mining, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Digitale Transformation, SQL, R-Programmierung, Jupyter, Abfragesprachen, Unternehmensanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
98.857 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Netzwerkanalyse, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), NumPy, Netzwerk-Modell, Graphentheorie, Feature Technik, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Unstrukturierte Daten, Jupyter, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Text Mining
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
33.982 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of California, Davis
Datenvisualisierung mit Tableau
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Streudiagramme, Interaktive Datenvisualisierung, Wärmekarten, Datenvisualisierungssoftware, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Geospatial Mapping, Entwicklung von Vorschlägen, Grafische Darstellung, Storytelling, Statistische Visualisierung, Daten Präsentation, Leistungsmetrik, Baum-Karten, Tableau Software, Histogramm, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Daten-Mapping
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
8197 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Generative KI für Datenanalysten
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Künstliche Intelligenz, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Generative KI, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Erstellung von Inhalten, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Programm-Entwicklung, Modellierung großer Sprachen, Virtuelle Umgebung, ChatGPT, Datenethik, Dashboard, Analytics, SQL, Abfragesprachen, Bildanalyse, OpenAI
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
6840 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenwrangling, Knitr, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Ggplot2, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Daten bereinigen, Statistische Berichterstattung, Daten-Integration, Big Data, R-Programmierung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Rmarkdown
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
48.074 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Tools für die Datenverarbeitung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, Datenvisualisierungssoftware, GitHub, Maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Andere Programmiersprachen, Big Data, Datenverarbeitung, Git (Versionskontrolle-System), Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Abfragesprachen, Cloud Computing, R-Programmierung, Jupyter
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
29.842 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
IBM Data Management
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Data Storytelling, Data Warehousing, SQL, Data Governance, Data Security, Data Migration, Database Design, Data Literacy, Descriptive Statistics, Extract, Transform, Load, Data Mining, Cloud Storage, Data Visualization Software, Data Store, IBM DB2, Data Management, Relational Databases, MySQL, Excel Formulas
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
16.693 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Grundlagen der angewandten Softwaretechnik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Entwurf, Scrum (Software-Entwicklung), GitHub, Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, Bereitstellung von Anwendungen, Versionskontrolle, Anwendungsentwicklung, Git (Versionskontrolle-System), Linux-Befehle, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Dateiverwaltung, Shell-Skript, Datenstrukturen, Einheitstest, Web Scraping, Bash (Skriptsprache), Software-Architektur, Jupyter, Kollaborative Software
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
47.609 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Statistisches Programmieren, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Ggplot2, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Grundsätze der Programmierung, Tidyverse (R-Paket), Datenstrukturen, R-Programmierung, Rmarkdown
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.366 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Methoden für die Datenverarbeitung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Benutzer-Feedback, Daten-Storytelling, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Peer Review, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Data-Mining, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Datenqualität, Unternehmensanalyse, Analytische Fähigkeiten, Jupyter
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
20.784 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Python-Projekt für Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Erhebung von Daten, Python-Programmierung, Matplotlib, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Dashboard, Web Scraping, Jupyter
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
4631 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
IBM Datenanalyse mit Excel und R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Microsoft Excel, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Daten Präsentation, Relationale Datenbanken, Ggplot2, Datenbank-Design, Statistische Analyse, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Big Data, Data-Mining, Shiny (R-Paket), Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Web Scraping
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
28.479 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate