{"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 zum Thema Data Engineering","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"12
\nLaut Statista wird der Markt f\u00fcr Big Data bis 2025 auf 175 Zettabyte wachsen, im Vergleich zu 41 Zettabyte im Jahr 2019 (Grafik<\/a><\/noindex>). Um in diesem Bereich zu arbeiten, ist es notwendig, zu 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 eine gute Ausgangsbasis 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 den Aufbau und die Wartung der Datenarchitektur in einem Data Science-Projekt verantwortlich ist. Zu seinen Aufgaben kann es geh\u00f6ren, einen ununterbrochenen Datenfluss zwischen Server und Anwendung sicherzustellen, neue Software zur Verwaltung von Daten zu integrieren, grundlegende Datenprozesse zu optimieren und Daten-Pipelines zu erstellen.<\/p>\n

Es gibt eine Vielzahl von Technologien und Werkzeugen, die ein Data Engineer beherrschen muss, um mit Cloud-Computing, Data Warehousing, ETL (Extraction, Transformation, Loading) usw. zu arbeiten. Die Anzahl der erforderlichen F\u00e4higkeiten w\u00e4chst st\u00e4ndig, daher ist es f\u00fcr Data Engineers wichtig, ihr Wissen regelm\u00e4\u00dfig zu erweitern. In unserer Liste finden Sie Kurse f\u00fcr Anf\u00e4nger und erfahrene Fachleute. W\u00e4hlen Sie das aus, was am besten zu Ihnen passt.<\/p>\n

1. Data Engineering Nanodegree Certification (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 testen 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
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

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

Beginners werden Schritt f\u00fcr Schritt eingearbeitet. Sie k\u00f6nnen sich mit Vorlesungen und praktischen Projekten auf Ihre F\u00e4higkeiten konzentrieren. Am Ende des Kurses sind Sie bereit, mit ML und Big Data zu arbeiten. Grundkenntnisse in Python sind empfehlenswert.<\/p>\n

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

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

Sie werden F\u00e4higkeiten im Daten-Design und in 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>: Es liegt an Ihnen
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: Der erste Monat ist kostenlos
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

4. \u00a0 \u00a0 \u00a0 Data Engineering Kurse (edX<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Hier finden Sie eine Reihe von Programmen, die Ihnen die Grundlagen des Data Engineering n\u00e4herbringen und Sie in der Entwicklung analytischer L\u00f6sungen schulen. Die Kurse sind nach Schwierigkeitsgrad kategorisiert, sodass Sie einen gem\u00e4\u00df Ihrem Erfahrungsgrad ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen. W\u00e4hrend des Lernprozesses lernen Sie, mit Spark, Hadoop, Azure zu arbeiten und Unternehmensdaten zu verwalten.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: Es liegt an Ihnen
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: h\u00e4ngt vom gew\u00e4hlten Kurs ab
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger, Fortgeschrittene, Experten<\/p>\n

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

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

Dauer<\/strong>: Es liegt an Ihnen
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: h\u00e4ngt von der Abonnementsform ab
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger, Fortgeschrittene<\/p>\n

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

Dieser Kurs hilft Ihnen, die F\u00e4higkeiten zu erwerben, die f\u00fcr eine Karriere im Bereich Big Data erforderlich sind. Zum Beispiel im Umgang mit BigQuery und Spark. Sie werden Wissen erlangen, das f\u00fcr die Vorbereitung auf die branchenanerkannte Zertifizierung Google Cloud Professional Data Engineer n\u00fctzlich ist.<\/p>\n

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

7. Datenengineering, Big Data auf Google Cloud Plattform (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Ein interessanter Kurs, der praktische Kenntnisse \u00fcber Datensysteme in GCP vermittelt. W\u00e4hrend der Unterrichtseinheiten lernen Sie, wie man Systeme entwirft, bevor Sie mit der Entwicklung beginnen. Dar\u00fcber hinaus werden Sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten analysieren, automatisches Skalieren anwenden und ML-Methoden zur Informationsgewinnung einsetzen.<\/p>\n

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

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

Der Kurs basiert auf der Nutzung von Hadoop- und Spark-Infrastrukturen sowie der Anwendung dieser Big Data-Processing-Methoden im ML-Prozess. Sie lernen die Grundlagen der Nutzung von Hadoop mit MapReduce, Spark, Pig und Hive kennen. Sie erfahren, wie man pr\u00e4diktive Modelle aufstellt und Graphanalytik zur Modellierung von Problemen einsetzt. Es sind keine Programmierkenntnisse f\u00fcr diesen Kurs erforderlich.<\/p>\n

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

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

Sie erfahren, wie Sie die Streaming-Strukturen und DataFrames in Spark3 nutzen, erhalten Einblicke, wie Sie den Elastic MapReduce-Service von Amazon f\u00fcr Ihren Hadoop-Cluster verwenden k\u00f6nnen. Lernen Sie, Probleme bei der Analyse gro\u00dfer Datenmengen zu identifizieren und verstehen Sie, wie die GraphX-Bibliotheken im Netzwerk-Analysis arbeiten und wie Sie MLlib nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: Es liegt an Ihnen
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: von 800 Rubel bis $149,99 (wie das Gl\u00fcck es will)
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger, Fortgeschrittene<\/p>\n

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

Dieser Kurs gibt Ihnen Einblicke, wie Aadhaar funktioniert, wie Facebook den Newsfeed personalisiert und wie Data Engineering generell genutzt werden kann. Zentrale Themen werden Datenverarbeitung (einschlie\u00dflich Echtzeitverarbeitung), MapReduce und Big Data Analytics sein.<\/p>\n

Dauer<\/strong>: 11 Monate
\nSprache<\/strong>: Englisch
\nPreis<\/strong>: etwa $3000
\nNiveau<\/strong>: Anf\u00e4nger<\/p>\n

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

Sie lernen, in Python zu programmieren, und entdecken die Frameworks TensorFlow und Keras f\u00fcr das Training neuronaler Netze. Sie beherrschen die Datenbanken MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 und lernen den Umgang mit den Bibliotheken Pandas, NumPy und Matplotlib.<\/p>\n

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

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

Erleben Sie eine umfassende Einf\u00fchrung in Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, Lambda-Architektur und Kappa-Architektur. Sie lernen, wie man die Tools miteinander verbindet, um Pipelines zu erstellen und eine Basisl\u00f6sung zu erhalten. Minimale Kenntnisse in Python 3 sind erforderlich.<\/p>\n

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

Wenn Sie einen weiteren guten Kurs in die Liste aufnehmen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie uns in den Kommentaren oder per Direktnachricht kontaktieren. Wir erg\u00e4nzen den Beitrag. <\/p>\n

Was gibt es sonst noch Interessantes im Blog zu lesen? Cloud4Y<\/a><\/noindex><\/b><\/p>\n

\u2192 Wie sieht die Geometrie des Universums aus?<\/a><\/noindex>
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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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Um in diesem Bereich eine Anstellung zu finden, ist es wichtig zu verstehen, wie man mit gro\u00dfen Datenmengen, die in der Cloud gespeichert werden, umgeht. 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