Spezialisierung Grundlagen der Datentechnik

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.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozenten: Abhishek Gagneja

19.031 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.7

(1,359 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete

at 10 hours a week

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: Datenmanipulation
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: IBM DB2
Kategorie: Datenspeicher
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: SQL
Kategorie: Gespeicherte Prozedur
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: MySQL

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Data Engineering ist einer der am schnellsten wachsenden technischen Berufe, bei dem die Nachfrage nach qualifizierten Data Engineers das Angebot bei weitem übersteigt. Das Ziel der Datentechnik ist es, hochwertige Daten für die Faktenfindung und datengestützte Entscheidungsfindung bereitzustellen. Diese Specialization von IBM hilft allen, die an einer Karriere im Bereich Data Engineering interessiert sind, indem sie grundlegende Fähigkeiten für den Einstieg in dieses Feld vermittelt. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Data Engineering erforderlich, um diese Specialization erfolgreich zu absolvieren.

Die Specialization besteht aus 5 Online-Kursen zum Selbststudium, in denen die für Data Engineering erforderlichen Fähigkeiten vermittelt werden, darunter das Data Engineering-Ökosystem und der Lebenszyklus, Python, SQL und relationale Datenbanken. Sie erlernen diese Data Engineering-Voraussetzungen durch ansprechende Videos und praktische Übungen mit echten Tools und realen Datenbanken. Sie werden Ihr Verständnis für Data Engineering vertiefen, Fähigkeiten erwerben, die Sie direkt auf eine Karriere im Datenbereich anwenden können, und die Grundlage für Ihre Karriere als Data Engineer schaffen.

Nach erfolgreichem Abschluss dieser Kurse verfügen Sie über das praktische Wissen und die Erfahrung, um tiefer in die Datentechnik einzusteigen und an fortgeschritteneren Datentechnikprojekten zu arbeiten.

Praktisches Lernprojekt

Alle Kurse der Specializations enthalten zahlreiche praktische Übungen und Aufgaben, die Ihnen helfen, praktische Erfahrungen und Fähigkeiten zu erwerben.

Die Projekte reichen von der Arbeit mit Daten in verschiedenen Formaten über das Transformieren und Laden dieser Daten in eine einzige Quelle bis hin zur Analyse sozioökonomischer Daten mit SQL und der Arbeit mit fortgeschrittenen SQL-Techniken.

Sie werden praktisch mit mehreren Datenbanken und Tools aus der Praxis arbeiten, darunter MySQL, PostgresSQL, IBM Db2, PhpMyAdmin, pgAdmin, IBM Cloud, Python, Jupyter Notebooks, Watson Studio usw.

Einführung in das Dateningenieurswesen

KURS 113 Stunden

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: Web Scraping

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Computerprogrammierung

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Grundsätze der Programmierung

Kategorie: Numpy

Kategorie: Daten importieren/exportieren

Kategorie: Erhebung von Daten

Kategorie: Skripting

Kategorie: Automatisierung

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

Kategorie: Datenstrukturen

Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)

Kategorie: Python-Programmierung

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

KURS 225 Stunden

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: Style Guides

Kategorie: Web Scraping

Kategorie: Datenbanken

Kategorie: Daten-Pipelines

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Einheitstest

Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen

Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden

Kategorie: SQL

Kategorie: Code-Überprüfung

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)

Kategorie: Daten-Integration

Kategorie: Python-Programmierung

Python-Projekt für Datenengineering

KURS 39 Stunden

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: Transaktionsverarbeitung

Kategorie: Datenbanken

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Abfragesprachen

Kategorie: Relationale Datenbanken

Kategorie: Gespeicherte Prozedur

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: SQL

Einführung in relationale Datenbanken (RDBMS)

KURS 415 Stunden

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: Datenbanken

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Datenspeicher

Kategorie: Daten-Pipelines

Kategorie: Datensicherheit

Kategorie: Data-Warehousing

Kategorie: Daten Architektur

Kategorie: Relationale Datenbanken

Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden

Kategorie: NoSQL

Kategorie: SQL

Kategorie: Daten-Seen

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Governance

Kategorie: Big Data

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 518 Stunden

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: Befehlszeilen-Schnittstelle

Kategorie: Datenbanken

Kategorie: Datenmanagement

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Datenintegrität

Kategorie: Datenbank-Management-Systeme

Kategorie: Relationale Datenbanken

Kategorie: SQL

Kategorie: Datenbank-Design

Kategorie: IBM DB2

Kategorie: Datenbankarchitektur und -verwaltung

Kategorie: Datenmodellierung

Kategorie: Postgresql

Kategorie: MySQL

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Dozenten

Abhishek Gagneja

IBM

6 Kurse199.936 Lernende

Joseph Santarcangelo

IBM

35 Kurse1.946.124 Lernende

von

IBM

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.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen

Die Spezialisierung erfolgt im Selbststudium und erfordert einen Arbeitsaufwand von 60-75 Stunden. Wenn Sie 8-10 Stunden pro Woche aufwenden, können Sie es in 2-3 Monaten abschließen. Bei einem Zeitaufwand von 3-4 Stunden pro Woche kann es in 5-7 Monaten abgeschlossen werden.

Sie benötigen lediglich grundlegende Computerkenntnisse, ein Grundwissen über IT-Systeme, Arbeitserfahrung mit einem oder mehreren Betriebssystemen und die Bereitschaft, sich online selbst weiterzubilden. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Data Engineering erforderlich.

Es wird empfohlen, dass Sie die Kurse in der Reihenfolge absolvieren, in der sie in der Specialization vorkommen, da spätere Kurse auf Konzepten aufbauen, die in den vorherigen Kursen behandelt wurden. Kurs 2 ist eine Vorbedingung für Kurs 3.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich einschreiben und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können, oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil einer Specialization ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Specialization angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie eine finanzielle Unterstützung beantragen.