Laut Statista wird das Volumen des Big Data-Marktes bis 2025 auf 175 Zettabyte wachsen, verglichen mit 41 im Jahr 2019 (). Um in diesem Bereich arbeiten zu können, muss man verstehen, wie man mit großen Datenmengen umgeht, die in der Cloud gespeichert sind. Cloud4Y hat eine Liste von 12 kostenpflichtigen und kostenlosen Kursen im Bereich Data Engineering zusammengestellt, die Ihr Wissen in diesem Bereich erweitern und Ihnen einen guten Ausgangspunkt für Cloud-Zertifizierungen bieten können.
Vorwort
Was ist ein Data Engineer? Das ist eine Person, die für die Erstellung und Pflege der Datenarchitektur in einem Data Science-Projekt verantwortlich ist. Zu seinen Aufgaben kann es gehören, einen reibungslosen Datenfluss zwischen Server und Anwendung sicherzustellen, neue Software zur Datenverwaltung zu integrieren, grundlegende Datenprozesse zu optimieren und Datenpipelines zu erstellen.
Es gibt eine Vielzahl von Technologien und Werkzeugen, die ein Data Engineer beherrschen muss, um mit Cloud-Computing, Data Warehouses, ETL (Extraktion, Transformation, Laden) usw. zu arbeiten. Zudem wächst die Anzahl der erforderlichen Fähigkeiten stetig, weshalb ein Data Engineer regelmäßig sein Wissen erweitern sollte. In unserer Liste finden Sie Kurse für Anfänger und erfahrene Fachleute. Wählen Sie, was Ihnen am besten passt.
1. Data Engineering Nanodegree Zertifizierung ()
Sie lernen, Datenmodelle zu entwerfen, Data Warehouses und Data Lakes zu erstellen, Datenpipelines zu automatisieren und mit großen Datensätzen zu arbeiten. Am Ende des Programms überprüfen Sie Ihre neuen Fähigkeiten, indem Sie ein Capstone-Projekt abschließen.
Dauer: 5 Monate, 5 Stunden pro Woche
Sprache: Englisch
Preis: $1695
Level: Anfänger
2. Become a Data Engineer Zertifizierung ()
Hier lernen Sie von Grund auf. Sie können sich schrittweise entwickeln, indem Sie Vorlesungen und praktische Projekte nutzen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie bereit sein, mit ML und Big Data zu arbeiten. Es wird empfohlen, Python mindestens auf einem grundlegenden Niveau zu kennen.
Dauer: 8 Monate, 10 Stunden pro Woche
Sprache: Englisch
Preis😕
Level: Anfänger
3. Become a Data Engineer: Mastering the Concepts ()
Sie werden Fähigkeiten im Datenentwurf und DevOps entwickeln, lernen, Anwendungen für Big Data zu erstellen, Datenpipelines zu erstellen und Echtzeitanwendungen mit Hazelcast und Datenbanken zu verarbeiten..
Dauer: hängt von Ihnen ab
Sprache: Englisch
Preis: erster Monat — kostenlos
Level: Anfänger
4. Data Engineering Kurse ()
Hier finden Sie eine Reihe von Programmen, die Sie in die Welt des Data Engineering einführen und Ihnen beibringen, analytische Lösungen zu entwickeln. Die Kurse sind nach Schwierigkeitsgrad kategorisiert, sodass Sie je nach Ihrem Erfahrungsniveau einen passenden Kurs auswählen können. Während des Studiums werden Sie lernen, wie man Spark, Hadoop, Azure verwendet und Unternehmensdaten verwaltet.
Dauer: hängt von Ihnen ab
Sprache: Englisch
Preis: hängt vom gewählten Kurs ab
Level: Anfänger, Mittelstufe, Fortgeschrittene
5. Data Engineer ()
Dieser Kurs ist geeignet, wenn Sie Erfahrung mit Python haben und Ihr Wissen vertiefen sowie eine Karriere als Datenverarbeitungsspezialist aufbauen möchten. Sie lernen, Datenpipelines mit Python und pandas zu erstellen, große Datensätze in eine Postgres-Datenbank nach der Bereinigung, Transformation und Validierung zu laden.
Dauer: hängt von Ihnen ab
Sprache: Englisch
Preis: hängt von der Abonnementform ab
Level: Anfänger, Mittelstufe
6. Data Engineering mit Google Cloud ()
Dieser Kurs hilft Ihnen, die notwendigen Fähigkeiten für eine Karriere im Bereich Big Data zu erwerben. Sie lernen beispielsweise den Umgang mit BigQuery und Spark. Sie erhalten Kenntnisse, die Ihnen bei der Vorbereitung auf die branchenweit anerkannte Zertifizierung als Google Cloud Professional Data Engineer von Nutzen sein werden.
Dauer: 4 Monate
Sprache: Englisch
Preis: vorerst kostenlos
Level: Anfänger, Mittelstufe
7. Data Engineering, Big Data auf der Google Cloud Platform ()
Ein interessanter Kurs, der praktische Kenntnisse über Datenverarbeitungssysteme in GCP vermittelt. Während des Unterrichts lernen Sie, wie man Systeme entwirft, bevor der Entwicklungsprozess beginnt. Darüber hinaus werden Sie strukturierten und unstrukturierten Daten analysieren, Auto-Scaling anwenden und ML-Methoden zur Informationsgewinnung verwenden.
Dauer: 3 Monate
Sprache: Englisch
Preis: vorerst kostenlos
Level: Anfänger, Mittelstufe
8. UC San Diego: Big Data-Spezialisierung ()
Dieser Kurs basiert auf der Nutzung der Hadoop- und Spark-Infrastruktur sowie auf der Anwendung dieser Methoden der Big Data-Verarbeitung im ML-Prozess. Sie werden mit den Grundlagen der Nutzung von Hadoop mit MapReduce, Spark, Pig und Hive vertraut. Sie lernen, wie man Prognosemodelle erstellt und Graphanalytik zur Modellierung von Problemen einsetzt. Es ist wichtig zu erwähnen, dass für diesen Kurs keine Programmiererfahrung erforderlich ist.
Dauer: 8 Monate à 10 Stunden pro Woche
Sprache: Englisch
Preis: vorerst kostenlos
Level: Anfänger
9. Big Data mit Apache Spark und Python zähmen ()
Sie erfahren, wie man die Streaming-Struktur und Datenrahmen in Spark3 nutzt, erhalten Einblick, wie man den Elastic MapReduce-Service von Amazon verwendet, um mit Ihrem Hadoop-Cluster zu arbeiten. Lernen Sie, Probleme bei der Analyse großer Datenmengen zu identifizieren, und verstehen Sie, wie die Bibliotheken GraphX mit Netzwerkanalysen arbeiten und wie Sie MLlib verwenden können.
Dauer: hängt von Ihnen ab
Sprache: Englisch
Preis: von 800 Rubel bis 149,99 $ (je nach Glück)
Level: Anfänger, Mittelstufe
10. PG-Programm in Big Data Engineering ()
Dieser Kurs gibt Ihnen einen Einblick, wie Aadhaar funktioniert, wie Facebook den News-Feed personalisiert und wie Data Engineering allgemein verwendet werden kann. Zu den Schlüsselthemen gehören die Datenverarbeitung (einschließlich Echtzeitverarbeitung), MapReduce und die Analyse großer Daten.
Dauer: 11 Monate
Sprache: Englisch
Preis: im Bereich von 3000 $
Level: Anfänger
11. Beruf Data Scientist ()
Sie lernen, in Python zu programmieren, die Frameworks für neuronale Netzwerke Tensorflow und Keras zu studieren. Sie werden Datenbanken wie MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 beherrschen und lernen, mit den Bibliotheken Pandas, NumPy und Matplotlib zu arbeiten.
Dauer: 300 Stunden Unterricht
Sprache: Russisch
Preis: die ersten sechs Monate kostenlos, danach 3900 Rubel pro Monat
Level: Anfänger
12. Data Engineer 7.0 ()
Sie erwarten tiefgehende Studien zu Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, Lambda-Architekturen und Kappa-Architekturen. Sie lernen, wie man Werkzeuge miteinander verbindet, indem man Pipelines erstellt und eine Baseline-Lösung erhält. Grundkenntnisse in Python 3 sind erforderlich.
Dauer: 21 Unterrichtseinheiten, 7 Wochen
Sprache: Russisch
Preis: von 60.000 bis 120.000 Rubel
Level: Anfänger
Wenn Sie einen weiteren guten Kurs zur Liste hinzufügen möchten, können Sie in den Kommentaren oder privat schreiben. Wir werden den Beitrag ergänzen.
Was gibt es noch Nützliches im Blog zu lesen
→
→
→
→
→
Abonnieren Sie unseren -Kanal, um keinen neuen Artikel zu verpassen. Wir schreiben nicht öfter als zweimal pro Woche und nur das, was wichtig ist. Zudem erinnern wir daran, dass wir am 21. Mai um 15:00 Uhr (MSK) einführen werden zum Thema „IT-Sicherheit von Unternehmen bei der Arbeit im Homeoffice“. Wenn Sie verstehen möchten, wie Sie sensible und Unternehmensinformationen schützen können, wenn Mitarbeiter von zu Hause aus arbeiten – melden Sie sich an!
Quelle: habr.com
Russian
Italian
German
Polish
Estonian
Albanian
Bulgarian
Croatian
Czech
Danish
Dutch
English
French
Hungarian
Latvian
Norwegian
Portuguese
Romanian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swedish