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Spezialisierung Grundlagen der Datentechnik
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Spezialisierung Grundlagen der Datentechnik

Schaffen Sie die Grundlage für eine Karriere als Data Engineer. Entwickeln Sie praktische Erfahrungen mit Python, SQL und relationalen Datenbanken und beherrschen Sie die Grundlagen des Data Engineering Ökosystems.

Abhishek Gagneja
Joseph Santarcangelo
Rav Ahuja

Dozenten: Abhishek Gagneja

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4.7

(1,232 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Arbeitswissen über das Ökosystem und den Lebenszyklus von Data Engineering. Ansichten und Tipps von Datenexperten für den Start einer Karriere in diesem Bereich.

  • Grundlagen der Python-Programmierung, einschließlich Datenstrukturen, Logik, Arbeit mit Dateien, Aufrufen von APIs, Verwendung von Bibliotheken wie Pandas und Numpy, Durchführung von ETL.

  • Grundlagen relationaler Datenbanken, einschließlich Datenbankdesign, Erstellen von Schemas, Tabellen, Constraints und Arbeiten mit MySQL, PostgreSQL und IBM Db2.

  • SQL-Abfragesprache, SELECT-, INSERT-, UPDATE-, DELETE-Anweisungen, Datenbankfunktionen, Stored Procs, Arbeiten mit mehreren Tabellen, JOINs und Transaktionen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
  • Kategorie: Informationstechnik
  • Kategorie: SQL

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Einführung in das Dateningenieurswesen

KURS 113 Stunden4.7 (2,754 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Nennen Sie die grundlegenden Fähigkeiten, die für eine Einstiegsposition in der Datentechnik erforderlich sind.

  • Diskutieren Sie die verschiedenen Phasen und Konzepte im Lebenszyklus der Datentechnik.

  • Beschreiben Sie Datentechnologien wie relationale Datenbanken, NoSQL-Datenspeicher und Big Data Engines.

  • Fassen Sie die Konzepte für Datensicherheit, Governance und Compliance zusammen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Numpy
Kategorie: Pandas

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

KURS 225 Stunden4.6 (38,467 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie Python - die beliebteste Programmiersprache und für Data Science und Softwareentwicklung.

  • Anwenden der Python-Programmierlogik Variablen, Datenstrukturen, Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Objekte und Klassen.

  • Beherrschen Sie den Umgang mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy und entwickeln Sie Code mit Jupyter Notebooks.

  • Greifen Sie mit Hilfe von APIs und Python-Bibliotheken wie Beautiful Soup auf Daten zu und scrapen Sie sie im Web.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Informationstechnik
Kategorie: Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)
Kategorie: Daten-Ingenieur
Kategorie: Web Scraping

Python-Projekt für Datenengineering

KURS 39 Stunden4.6 (677 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Demonstrieren Sie Ihre Kenntnisse in Python für die Arbeit mit und die Manipulation von Daten

  • Implementieren Sie Webscraping und verwenden Sie APIs, um Daten mit Python zu extrahieren

  • Spielen Sie die Rolle eines Dateningenieurs, der an einem realen Projekt arbeitet, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu laden

  • Verwenden Sie Jupyter-Notebooks und IDEs, um Ihr Projekt fertigzustellen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Cloud-Datenbanken
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: SQL
Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Einführung in relationale Datenbanken (RDBMS)

KURS 415 Stunden4.6 (592 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie Daten, Datenbanken, relationale Datenbanken und Cloud-Datenbanken.

  • Beschreiben Sie Informations- und Datenmodelle, relationale Datenbanken und relationale Modellkonzepte (einschließlich Schemata und Tabellen).

  • Erklären Sie ein Entity Relationship Diagram und entwerfen Sie eine relationale Datenbank für einen bestimmten Anwendungsfall.

  • Entwickeln Sie Kenntnisse über gängige DBMS wie MySQL, PostgreSQL und IBM DB2

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenbank (DBMS)
Kategorie: Informationstechnik
Kategorie: SQL
Kategorie: NoSQL

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 520 Stunden4.7 (20,534 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie Daten in einer Datenbank mit SQL und Python.

  • Erstellen Sie eine relationale Datenbank und arbeiten Sie mit mehreren Tabellen unter Verwendung von DDL-Befehlen.

  • Konstruieren Sie einfache bis mittelschwere SQL-Abfragen mit DML-Befehlen.

  • Erstellen Sie leistungsfähigere Abfragen mit fortgeschrittenen SQL-Techniken wie Views, Transaktionen, Stored Procedures und Joins.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenbank (DB) Design
Kategorie: Postgresql
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: Datenbank-Architektur
Kategorie: MySQL

Dozenten

Abhishek Gagneja
IBM
5 Kurse145.559 Lernende
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Kurse1.646.531 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen