จากข้อมูลของ Statista ภายในปี 2025 ขนาดของตลาดข้อมูลขนาดใหญ่จะเติบโตเป็น 175 เซ็ตตะไบต์ เทียบกับ 41 ในปี 2019 (). หากต้องการงานในสาขานี้ คุณต้องเข้าใจวิธีทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดเก็บไว้ในคลาวด์ Cloud4Y ได้รวบรวมรายชื่อหลักสูตรวิศวกรรมข้อมูลแบบชำระเงินและฟรี 12 หลักสูตร ซึ่งจะช่วยเพิ่มพูนความรู้ในสาขานี้ และอาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีบนเส้นทางสู่การรับรองระบบคลาวด์
คำปรารภ
วิศวกรข้อมูลคืออะไร? นี่คือบุคคลที่รับผิดชอบในการสร้างและบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมข้อมูลในโครงการ Data Science ความรับผิดชอบอาจรวมถึงการรับรองว่าข้อมูลที่ไหลลื่นระหว่างเซิร์ฟเวอร์และแอปพลิเคชัน การบูรณาการซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลใหม่ การปรับปรุงกระบวนการข้อมูลพื้นฐาน และการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล
มีเทคโนโลยีและเครื่องมือมากมายที่วิศวกรข้อมูลต้องเชี่ยวชาญเพื่อทำงานกับคลาวด์คอมพิวติ้ง คลังข้อมูล ETL (การแยก การแปลง การโหลด) ฯลฯ นอกจากนี้ จำนวนทักษะที่จำเป็นยังเพิ่มขึ้นอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นวิศวกรข้อมูลจึงต้องเติมความรู้ความรู้ของเขาเป็นประจำ รายการของเราประกอบด้วยหลักสูตรสำหรับผู้เริ่มต้นและมืออาชีพที่มีประสบการณ์ เลือกสิ่งที่เหมาะกับคุณ
1. การรับรองนาโนดีกรีวิศวกรรมข้อมูล ()
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการออกแบบโมเดลข้อมูล การสร้างคลังข้อมูลและ Data Lake ทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และทำงานกับอาร์เรย์ของชุดข้อมูล เมื่อสิ้นสุดโปรแกรม คุณจะทดสอบทักษะใหม่ของคุณโดยทำโปรเจ็กต์ Capstone ให้สำเร็จ
ระยะเวลา: 5 เดือน 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: $ 1695
Уровень: อักษรย่อ
2. เป็นใบรับรองวิศวกรข้อมูล ()
พวกเขาสอนตั้งแต่พื้นฐาน คุณสามารถก้าวหน้าไปทีละขั้นโดยใช้การบรรยายและโครงงานเชิงปฏิบัติเพื่อพัฒนาทักษะของคุณ เมื่อสิ้นสุดการฝึกอบรม คุณจะพร้อมที่จะทำงานกับ ML และ Big Data ขอแนะนำให้รู้จัก Python อย่างน้อยในระดับต่ำสุด
ระยะเวลา: 8 เดือน 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена😕
Уровень: อักษรย่อ
3. มาเป็นวิศวกรข้อมูล: การเรียนรู้แนวคิด ()
คุณจะได้พัฒนาทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลและ DevOps เรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชัน Big Data สร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ประมวลผลแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์โดยใช้ Hazelcast และฐานข้อมูล.
ระยะเวลา: ขึ้นอยู่กับคุณ
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: เดือนแรก - ฟรี
Уровень: อักษรย่อ
4. หลักสูตรวิศวกรรมข้อมูล ()
ต่อไปนี้เป็นชุดโปรแกรมที่จะแนะนำให้คุณรู้จักกับวิศวกรรมข้อมูลและสอนวิธีพัฒนาโซลูชันการวิเคราะห์ หลักสูตรแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ตามระดับความยาก ดังนั้นคุณสามารถเลือกหลักสูตรได้ตามระดับประสบการณ์ของคุณ ในระหว่างการฝึกอบรม คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Spark, Hadoop, Azure และจัดการข้อมูลองค์กร
ระยะเวลา: ขึ้นอยู่กับคุณ
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ขึ้นอยู่กับหลักสูตรที่เลือก
Уровень: ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง ระดับขั้นสูง
5. วิศวกรข้อมูล ()
หลักสูตรนี้คุ้มค่าหากคุณมีประสบการณ์กับ Python และต้องการเพิ่มพูนความรู้และสร้างอาชีพในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลโดยใช้ Python และ pandas โหลดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ลงในฐานข้อมูล Postgres หลังจากทำความสะอาด เปลี่ยนแปลง และตรวจสอบความถูกต้อง
ระยะเวลา: ขึ้นอยู่กับคุณ
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ขึ้นอยู่กับแบบฟอร์มสมัครสมาชิก
Уровень: ระดับเริ่มต้น, ระดับกลาง
6. วิศวกรรมข้อมูลด้วย Google Cloud ()
หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณได้รับทักษะที่จำเป็นในการสร้างอาชีพในด้านข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำงานกับ BigQuery, Spark คุณจะได้รับความรู้ที่จำเป็นในการเตรียมตัวสำหรับการรับรองวิศวกรข้อมูลมืออาชีพของ Google Cloud ที่เป็นที่ยอมรับในอุตสาหกรรม
ระยะเวลา: 4 เดือน
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ฟรีสำหรับตอนนี้
Уровень: ระดับเริ่มต้น, ระดับกลาง
7. วิศวกรรมข้อมูล Big Data บนแพลตฟอร์ม Google Cloud ()
หลักสูตรที่น่าสนใจที่ให้ความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับระบบประมวลผลข้อมูลใน GCP ในระหว่างชั้นเรียนคุณจะได้เรียนรู้วิธีการออกแบบระบบก่อนเริ่มกระบวนการพัฒนา นอกจากนี้ คุณยังจะวิเคราะห์ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ใช้การปรับขนาดอัตโนมัติ และใช้เทคนิค ML เพื่อแยกข้อมูล
ระยะเวลา: 3 เดือน
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ฟรีสำหรับตอนนี้
Уровень: ระดับเริ่มต้น, ระดับกลาง
8. UC San Diego: ความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่ ()
หลักสูตรนี้อิงจากการใช้เฟรมเวิร์ก Hadoop และ Spark และการประยุกต์เทคนิค Big Data เหล่านี้กับกระบวนการ ML คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการใช้ Hadoop กับ MapReduce, Spark, Pig และ Hive เรียนรู้วิธีสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และใช้การวิเคราะห์กราฟเพื่อสร้างแบบจำลองปัญหา โปรดทราบว่าหลักสูตรนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมใดๆ
ระยะเวลา: 8 เดือน 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ฟรีสำหรับตอนนี้
Уровень: อักษรย่อ
9. ฝึกฝนข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Apache Spark และ Python ()
คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โครงสร้างสตรีมและเฟรมข้อมูลใน Spark3 และทำความเข้าใจวิธีใช้บริการ Elastic MapReduce ของ Amazon เพื่อทำงานกับคลัสเตอร์ Hadoop ของคุณ เรียนรู้ที่จะระบุปัญหาในการวิเคราะห์ Big Data และทำความเข้าใจว่าไลบรารี GraphX ทำงานอย่างไรกับการวิเคราะห์เครือข่าย และวิธีที่คุณสามารถใช้ MLlib
ระยะเวลา: ขึ้นอยู่กับคุณ
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: จาก 800 รูเบิล ถึง $149,99 (ขึ้นอยู่กับโชคของคุณ)
Уровень: ระดับเริ่มต้น, ระดับกลาง
10. โปรแกรม PG สาขาวิชาวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ ()
หลักสูตรนี้จะทำให้คุณเข้าใจว่า Aadhaar ทำงานอย่างไร Facebook ปรับแต่งฟีดข่าวอย่างไร และวิศวกรรมข้อมูลสามารถนำมาใช้โดยทั่วไปได้อย่างไร หัวข้อสำคัญคือการประมวลผลข้อมูล (รวมถึงการประมวลผลแบบเรียลไทม์), MapReduce, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ระยะเวลา: 11 เดือน
Язык: ภาษาอังกฤษ
Цена: ประมาณ 3000 ดอลลาร์
Уровень: อักษรย่อ
11. วิชาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ()
คุณจะได้เรียนรู้การเขียนโปรแกรมใน Python ศึกษากรอบงานสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม Tensorflow และ Keras เชี่ยวชาญฐานข้อมูล MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, เรียนรู้การทำงานกับไลบรารี Pandas, NumPy และ Matpotlib
ระยะเวลา: อบรม 300 ชม
Язык: รัสเซีย
Цена: ฟรีหกเดือนแรก จากนั้น 3900 รูเบิลต่อเดือน
Уровень: อักษรย่อ
12. วิศวกรข้อมูล 7.0 ()
คุณจะได้รับการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับ Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, สถาปัตยกรรม lambda และสถาปัตยกรรม kappa คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเชื่อมต่อเครื่องมือเข้าด้วยกัน สร้างไปป์ไลน์ และรับโซลูชันพื้นฐาน หากต้องการศึกษา จำเป็นต้องมีความรู้ขั้นต่ำเกี่ยวกับ Python 3
ระยะเวลา: 21 บทเรียน 7 สัปดาห์
Язык: รัสเซีย
Цена: จาก 60 ถึง 000 รูเบิล
Уровень: อักษรย่อ
หากคุณต้องการเพิ่มหลักสูตรดีๆ อื่นในรายการ คุณสามารถยกเลิกการสมัครได้ในความคิดเห็นหรือใน PM เราจะอัปเดตโพสต์
คุณสามารถอ่านอะไรได้อีกในบล็อก
→
→
→
→
→
สมัครสมาชิกของเรา -channel เพื่อไม่ให้พลาดบทความหน้า เราเขียนไม่เกินสัปดาห์ละสองครั้งและเขียนเกี่ยวกับธุรกิจเท่านั้น เราขอเตือนคุณด้วยว่าในวันที่ 21 พฤษภาคม เวลา 15:00 น. (เวลามอสโก) เราจะจัดขึ้น ในหัวข้อ “ความปลอดภัยของข้อมูลทางธุรกิจเมื่อทำงานจากระยะไกล” หากคุณต้องการเข้าใจวิธีการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและข้อมูลองค์กรเมื่อพนักงานทำงานจากที่บ้าน ลงทะเบียนเลย!
ที่มา: will.com