{"id":81855,"date":"2020-05-17T01:42:37","date_gmt":"2020-05-16T23:42:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/12-onlajn-kursov-po-data-engineering"},"modified":"2020-05-17T01:42:37","modified_gmt":"2020-05-16T23:42:37","slug":"12-onlajn-kursov-po-data-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/12-onlajn-kursov-po-data-engineering","title":{"rendered":"12 Online-Kurse zu Data Engineering","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"12
\nLaut Statista wird das Volumen des Big Data-Marktes bis 2025 auf 175 Zettabyte wachsen, verglichen mit 41 im Jahr 2019 (die Grafik<\/a><\/noindex>). Um in diesem Bereich arbeiten zu k\u00f6nnen, muss man verstehen, wie man mit gro\u00dfen 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 f\u00fcr Cloud-Zertifizierungen bieten k\u00f6nnen.<\/i><\/a><\/noindex><\/p>\n

Vorwort<\/strong><\/p>\n

Was ist ein Data Engineer? Das ist eine Person, die f\u00fcr die Erstellung und Pflege der Datenarchitektur in einem Data Science-Projekt verantwortlich ist. Zu seinen Aufgaben kann es geh\u00f6ren, einen reibungslosen Datenfluss zwischen Server und Anwendung sicherzustellen, neue Software zur Datenverwaltung zu integrieren, grundlegende Datenprozesse zu optimieren und Datenpipelines zu erstellen.<\/p>\n

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 w\u00e4chst die Anzahl der erforderlichen F\u00e4higkeiten stetig, weshalb ein Data Engineer regelm\u00e4\u00dfig sein Wissen erweitern sollte. In unserer Liste finden Sie Kurse f\u00fcr Anf\u00e4nger und erfahrene Fachleute. W\u00e4hlen Sie, was Ihnen am besten passt.<\/p>\n

1. Data Engineering Nanodegree Zertifizierung (Udacity<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Sie lernen, Datenmodelle zu entwerfen, Data Warehouses und Data Lakes zu erstellen, Datenpipelines zu automatisieren und mit gro\u00dfen Datens\u00e4tzen zu arbeiten. Am Ende des Programms \u00fcberpr\u00fcfen Sie Ihre neuen F\u00e4higkeiten, indem Sie ein Capstone-Projekt abschlie\u00dfen.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 5 Monate, 5 Stunden pro Woche
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: $1695
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

2. Become a Data Engineer Zertifizierung (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Hier lernen Sie von Grund auf. Sie k\u00f6nnen sich schrittweise entwickeln, indem Sie Vorlesungen und praktische Projekte nutzen, um Ihre F\u00e4higkeiten 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.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 8 Monate, 10 Stunden pro Woche
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>\ud83d\ude15
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

3. Become a Data Engineer: Mastering the Concepts (LinkedIn Learning<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Sie werden F\u00e4higkeiten im Datenentwurf und DevOps entwickeln, lernen, Anwendungen f\u00fcr Big Data zu erstellen, Datenpipelines zu erstellen und Echtzeitanwendungen mit Hazelcast und Datenbanken zu verarbeiten. Hadoop<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: h\u00e4ngt von Ihnen ab
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: erster Monat \u2014 kostenlos
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

4. Data Engineering Kurse (edX<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Hier finden Sie eine Reihe von Programmen, die Sie in die Welt des Data Engineering einf\u00fchren und Ihnen beibringen, analytische L\u00f6sungen zu entwickeln. Die Kurse sind nach Schwierigkeitsgrad kategorisiert, sodass Sie je nach Ihrem Erfahrungsniveau einen passenden Kurs ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen. W\u00e4hrend des Studiums werden Sie lernen, wie man Spark, Hadoop, Azure verwendet und Unternehmensdaten verwaltet.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: h\u00e4ngt von Ihnen ab
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: h\u00e4ngt vom gew\u00e4hlten Kurs ab
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger, Mittelstufe, Fortgeschrittene<\/p>\n

5. \u00a0 \u00a0 \u00a0 Data Engineer (DataQuest<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Dieser Kurs ist geeignet, wenn Sie Erfahrung mit Python haben und Ihr Wissen vertiefen sowie eine Karriere als Datenverarbeitungsspezialist aufbauen m\u00f6chten. Sie lernen, Datenpipelines mit Python und pandas zu erstellen, gro\u00dfe Datens\u00e4tze in eine Postgres-Datenbank nach der Bereinigung, Transformation und Validierung zu laden.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: h\u00e4ngt von Ihnen ab
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: h\u00e4ngt von der Abonnementform ab
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger, Mittelstufe<\/p>\n

6. \u00a0 Data Engineering mit Google Cloud (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Dieser Kurs hilft Ihnen, die notwendigen F\u00e4higkeiten f\u00fcr 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.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 4 Monate
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: vorerst kostenlos
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger, Mittelstufe<\/p>\n

7. \u00a0 Data Engineering, Big Data auf der Google Cloud Platform (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Ein interessanter Kurs, der praktische Kenntnisse \u00fcber Datenverarbeitungssysteme in GCP vermittelt. W\u00e4hrend des Unterrichts lernen Sie, wie man Systeme entwirft, bevor der Entwicklungsprozess beginnt. Dar\u00fcber hinaus werden Sie strukturierten und unstrukturierten Daten analysieren, Auto-Scaling anwenden und ML-Methoden zur Informationsgewinnung verwenden.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 3 Monate
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: vorerst kostenlos
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger, Mittelstufe<\/p>\n

8. \u00a0 UC San Diego: Big Data-Spezialisierung (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

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 erw\u00e4hnen, dass f\u00fcr diesen Kurs keine Programmiererfahrung erforderlich ist.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 8 Monate \u00e0 10 Stunden pro Woche
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: vorerst kostenlos
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

9. \u00a0 Big Data mit Apache Spark und Python z\u00e4hmen (Udemy<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

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 gro\u00dfer Datenmengen zu identifizieren, und verstehen Sie, wie die Bibliotheken GraphX mit Netzwerkanalysen arbeiten und wie Sie MLlib verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: h\u00e4ngt von Ihnen ab
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: von 800 Rubel bis 149,99 $ (je nach Gl\u00fcck)
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger, Mittelstufe<\/p>\n

10. PG-Programm in Big Data Engineering (upGrad<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

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 Schl\u00fcsselthemen geh\u00f6ren die Datenverarbeitung (einschlie\u00dflich Echtzeitverarbeitung), MapReduce und die Analyse gro\u00dfer Daten.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 11 Monate
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: im Bereich von 3000 $
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

11. Beruf Data Scientist (Skillbox<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Sie lernen, in Python zu programmieren, die Frameworks f\u00fcr 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.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 300 Stunden Unterricht
\nSprache<\/strong>: Russisch
\nPreis<\/strong>: die ersten sechs Monate kostenlos, danach 3900 Rubel pro Monat
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

12. Data Engineer 7.0 (New Professions Lab<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

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-L\u00f6sung erh\u00e4lt. Grundkenntnisse in Python 3 sind erforderlich.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 21 Unterrichtseinheiten, 7 Wochen
\nSprache<\/strong>: Russisch
\nPreis<\/strong>: von 60.000 bis 120.000 Rubel
\nLevel<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

Wenn Sie einen weiteren guten Kurs zur Liste hinzuf\u00fcgen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie in den Kommentaren oder privat schreiben. Wir werden den Beitrag erg\u00e4nzen. <\/p>\n

Was gibt es noch N\u00fctzliches im Blog zu lesen Cloud4Y<\/a><\/noindex><\/b><\/p>\n

\u2192 Wie ist die Geometrie des Universums?<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Easter Eggs auf topografischen Karten der Schweiz<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Eine vereinfachte und sehr kurze Geschichte der Entwicklung von \"Wolken\"<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Wie die Bank \u201ekaputt ging\u201c<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Computer-Marken der 90er, Teil 3, letzte<\/a><\/noindex><\/p>\n

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\n
Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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