8 Online-Kurse zum Erlernen der Grundlagen des Data Engineering

Data Engineering befasst sich mit dem Aufbau von Systemen zum Sammeln, Speichern, Analysieren und Erstellen aussagekräftiger Daten. Sein Anwendungsfall erstreckt sich über jede Branche, wo immer Sie irgendeine Form von Daten finden.

Und Dateningenieure sind das Rückgrat solcher Branchen. Ohne die verfügbaren Daten zu verstehen, bleiben Organisationen und Analysten ahnungslos.

Aber wie wird man Data Engineer? Ist es eine gute Karriereoption für die Gegenwart? Hat es das Potenzial für die Zukunft?

In diesem Artikel werde ich Antworten auf alle Ihre Fragen zusammen mit einigen Kursempfehlungen präsentieren, um Ihre Karriere als Dateningenieur zu starten, wenn Sie sich entscheiden.

Wie wird man Dateningenieur?

Ein Dateningenieur muss mehrere Fähigkeiten entwickeln, die mit Erfahrung und Zertifizierungen einhergehen. Um einen Vorsprung zu erlangen, müssen Sie Programmiersprachen wie Java, R, Scala, Python, SQL und NoSQL beherrschen.

Sie müssen sich mit Datenbanken, Datenspeicherung, Automatisierung/Scripting, maschinellem Lernen, Datensicherheit, Big Data und Cloud Computing befassen. Natürlich können die Anforderungen je nach Job-Rolle variieren, aber mit anderen Worten, Sie müssen eine Vielzahl von Dingen wissen, um Data Engineer zu werden.

Es ist also unwahrscheinlich, dass Sie gleich zu Beginn Ihrer Karriere zum Data Engineer werden. Sie müssen als Software-Ingenieur oder Analyst beginnen und dann in eine Data-Engineering-Rolle aufsteigen.

Ist Data Engineering eine vielversprechende Karriere?

Daten sind heute das wertvollste Gut, selbst im Vergleich zu natürlichen Ressourcen wie Öl.

Unternehmen investieren Billionen von Dollar, um Möglichkeiten zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten zu entwickeln. Es geht nicht nur um Ihre persönlichen Daten, sondern um alles auf der Welt.

Und es wächst in rasantem Tempo.

Mit zunehmendem Wert und Umfang der Daten steigt auch die Nachfrage nach Data Engineers.

Laut einem LinkedIn-Bericht aus dem Jahr 2021 war Data Engineering einer der Top-Jobs auf dem Vormarsch. Und es wird erwartet, dass es auch in Zukunft einer der angesagtesten Sektoren sein wird.

Wenn wir über ihr Potenzial sprechen – solange Daten existieren, wird es Anforderungen geben, Systeme zu erstellen, um sie zu verarbeiten und nutzbar zu machen. Das klingt also definitiv beeindruckend für eine Berufswahl.

Wie kann man Data Engineering als Karriereweg angehen?

Data Engineering kann ein herausfordernder Karriereweg sein. Wo fängst du an? Was genau musst du lernen?

Es ist wichtig zu beachten, dass die meisten Dateningenieure bei der Arbeit lernen, ohne es überhaupt zu merken. Sie beginnen als Data Scientist oder Analyst und verfeinern Ihre Fähigkeiten, um eine bessere Position als Data Engineer einzunehmen.

Lassen Sie mich einige wichtige Highlights für die Dinge erwähnen, die Sie wissen müssen, um Ihre Karriere als Dateningenieur voranzutreiben:

• Programmierkenntnisse sind ein Muss: Für den Anfang müssen Sie die Grundlagen von Python und R kennen. Dies sind die beiden wichtigsten Sprachen für das Gebiet. Sie können auch weitere Sprachen entdecken; Sie können diese beiden Sprachen nicht ignorieren.
• Datenbankkenntnisse: Da Sie mit Rohdaten arbeiten, müssen Sie SQL kennen, SQL-Abfragen optimieren, ein Datenbanksystem (oder RDMS – Relational Database Management System) verwalten. Die Grundlagen geben Ihnen einen Vorsprung, aber Sie benötigen das Wissen, um komplexe Datenbanksysteme für Unternehmen zu verwalten.
• Data Warehousing : Während dies nur möglich ist, wenn Sie am Arbeitsplatz lernen, müssen Sie Data Engineers bei der Verwaltung unstrukturierter Daten und deren Bewertung für Geschäftsentscheidungen unterstützen.
• Betriebssystemkenntnisse : Sie sollten auch mit UNIX-basierten Systemen, Linux-Systemen, Solaris- und Windows-Systemen vertraut sein.
• Maschinelles Lernen : Zumindest die Grundlagen des maschinellen Lernens für die Datenmodellierung und -analyse sollten hilfreich sein.
• Big-Data-Tools : Da Sie mit riesigen Datenmengen zu tun haben, ist es am besten, einige Anwendungsfälle von Big-Data-Tools wie Apache Hadoop zu kennen.

Beachten Sie, dass dies nicht die genauen Voraussetzungen der gewünschten Jobrolle sind. Wir listen diese nur auf, um Ihnen einen Vorsprung zu verschaffen und die Grundlagen/Notwendigkeiten zu erkunden, um Dateningenieur zu werden.

Möglicherweise müssen Sie im Laufe Ihrer Karriere mehr über andere Tools oder Programmiersprachen lernen.

Zusätzlich zu einigen der oben genannten Informationen finden Sie hier einige Kursempfehlungen, damit Sie leicht lernen können, was erforderlich ist, um Dateningenieur zu werden:

Data Engineering Essentials Hands-on (Udemy)

Udemy bietet wertvolle Lernressourcen für fast alles, und Data Engineering ist da keine Ausnahme. The Data Engineering Essentials ist ein hoch bewerteter kostenpflichtiger Kurs, der Ihnen Einblicke in die Verwendung von Schlüsselsprachen wie SQL, Python und Spark gibt.

Es konzentriert sich auch auf mehrere praktische Aufgaben und Übungen.

In diesem Kurs können Sie eine Entwicklungsumgebung einrichten, um zu lernen, wie man Data-Engineering-Anwendungen mit der Google Cloud Platform erstellt. Sie lernen die Grundlagen und einige relevante Fähigkeiten, um zahlreiche Dinge zu üben.

Wenn Sie nicht die ganze Zeit lesen, sondern sich auf praktische Übungen konzentrieren möchten, sollte Ihnen dieser Kurs gute Dienste leisten.

Data-Engineering-Grundlagen für alle (edX)

Wenn Sie die grundlegenden Konzepte und alles, was mit Data Engineering zu tun hat, erkunden möchten, sollte dieser Kurs perfekt zu Ihnen passen. Data Engineering Basics for Everyone befasst sich mit den notwendigen grundlegenden Konzepten; Ein Anfänger muss weiter vorgehen. Praktische Übungen oder weiterführende Erklärungen werden Sie nicht finden, sondern es geht nur um Grundlagen.

IBM bietet diesen Kurs über edX an, eine renommierte Online-Plattform mit glaubwürdigen Zertifizierungen und Qualitätskursen. Es ist ein kostenloser Kurs, der eine optionale Prämie beinhaltet, wenn Sie das Zertifikat benötigen.

Wenn Sie einen Vorsprung haben möchten, um die Grundlagen der Datentechnik zu verstehen, sollten Sie diesen Kurs ausprobieren. Sie sollten eine gute Vorstellung von der Tiefe des Feldes bekommen und ob es interessant ist, fortzufahren.

Data Engineer Nanograduate (Udacity)

Ein Nanodegree-Programm von Udacity gibt Ihnen vertiefte Einblicke in ein Thema. Im Vergleich zu einigen grundlegenden Kursen benötigen Sie einige Kenntnisse, um ein Nano-Studium zu absolvieren.

Mit einem Nano-Abschluss „Become a Data Engineer“ sollten Sie in der Lage sein, von einer Einstiegsrolle als Data Engineer zu einem besseren produktionsreifen technischen Kandidaten aufzusteigen. Das Programm wird auch einige grundlegende Konzepte wiederholen, aber Sie müssen die Voraussetzungen des Kurses überprüfen.

Beachten Sie, dass das Nano-Studium deutlich mehr kostet als jedes andere Einzelstudium. Daher sollten Sie vor dem Kauf die Glaubwürdigkeit überprüfen, und wenn Sie dies wünschen.

Data Engineering für alle (Datacamp)

Data Engineering for Everyone ist ein kostenloser Kurs, der keine Programmierung beinhaltet. Es informiert Sie über die Grundlagen und welche Arbeiten beim Data Engineering anfallen.

Sie werden in die Aufgaben eingeführt, die Sie nach dem Erwerb der erforderlichen Kenntnisse im Bereich Data Engineering übernehmen sollen.

Der Kurs von Datacamp ist eine aufregende Art zu lernen und gleichzeitig nach Abschluss der Kapitel Punkte/XP zu sammeln. Sie können sich auch für die kostenpflichtigen Kurse mit praktischen Programmiersitzungen entscheiden und Zugang zu verschiedenen Projekten erhalten, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern.

Moderne Big-Data-Analyse mit SQL-Spezialisierung (Kursera)

Der Big-Data-Analysekurs wird von Cloudera auf Coursera angeboten. Sie können den Inhalt kostenlos prüfen. Wenn Sie jedoch Zertifizierungen, Tests und Zugriff auf alle Ressourcen wünschen, benötigen Sie das Coursera-Abonnement oder Sie können um finanzielle Unterstützung bitten.

Wenn Sie sich auf eine bestimmte Arbeit im Bereich Data Engineering konzentrieren möchten, sollte dies ein guter Anfang sein. Für diesen Kurs benötigen Sie keine Vorkenntnisse.

Aber Sie sollten nach diesem Kurs in der Lage sein, Big Data und SQL für die Datenanalyse gut zu beherrschen. Auch wenn Sie bereits etwas Erfahrung haben, sollte dieser Kurs die notwendigen Fähigkeiten für die Arbeit mit großen Datenmengen unter Verwendung von SQL aufpolieren.

Spezialisierung Data Engineering Foundations (Kursera)

Ein weiterer spannender Kurs auf Coursera konzentriert sich darauf, Ihnen Einblicke in die Grundlagen zu geben und Ihnen gleichzeitig dabei zu helfen, praktische Erfahrungen mit Codierung und relationalen Datenbanken zu sammeln.

Wenn Sie mit den kostenlosen Kursen, die zur Verfügung stehen, um Ihre Grundlagen zum Thema Data Engineering aufzupolieren, nicht zufrieden sind, sollte Ihnen die Data Engineering Foundations-Spezialisierung von IBM gute Dienste leisten.

Es bietet auch praktische Übungen, die nicht überwältigend sind, aber nützlich sein sollten.

Einführung in die Datentechnik

Der Kurs Einführung in die Datentechnik sollte ein guter Anfang sein, egal ob Sie ihn zum ersten Mal lernen oder Ihre Grundkenntnisse auffrischen.

Sobald Sie die Grundlagen beherrschen, brauchen Sie keine Hilfe mehr, um die Ressourcen herauszufinden, die für fortgeschrittene Kenntnisse erforderlich sind. Daher finden Sie in dieser Liste verschiedene Einführungskurse.

Werden Sie Data Engineer (LinkedIn)

Ein Lernpfad, den Sie im Lernportal von LinkedIn finden. Es ist eine Sammlung verschiedener Kurse, die Ihnen beim Erlernen von Data-Engineering-Konzepten helfen. Mit dem Lernpfad „Become a Data Engineer“ lernen Sie die Grundlagen, einen Überblick über NoSQL, Big Data, Echtzeitanwendung, SQL-Tipps und mehr kennen.

Sie können sich für eine 1-monatige LinkedIn Premium-Testversion entscheiden, um auf die Ressourcen zuzugreifen und von ihnen zu lernen. Wenn Sie die Testversion bereits aufgebraucht haben, müssen Sie LinkedIn Premium reaktivieren, um auf diese Kurse zugreifen zu können.

LinkedIn Learning bietet hochwertige Ressourcen für Anfänger und Profis. Es kann auch eine bequeme Möglichkeit sein, Ihre Zertifizierungen/Fähigkeiten schnell zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuzufügen.

Lernen Sie neue Konzepte kennen, um Ihre Karriere voranzutreiben

Mit mehreren Online-Kursen und den verfügbaren Plattformen ist es einfacher denn je, neue Konzepte ohne großen Aufwand zu lernen. Während jeder Kurs etwas anderes bietet, sollte er Ihnen den Einstieg in Ihre Reise zum Dateningenieur erleichtern.

Sie können mit den kostenlosen Kursen beginnen und dann zu den kostenpflichtigen Optionen wechseln, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und mehr über das Thema zu erfahren. Die Kurse mit praktischen Übungen sollen Ihnen helfen, sich auf die Arbeit vorzubereiten, die Sie in Ihrer beruflichen Rolle beabsichtigen.

Data Engineering ist eine Branche mit ständigem Wachstum und Chancen. Vielleicht möchten Sie es so schnell wie möglich erkunden.

Hier sind einige der besten Data Analytics-Kurse.