IBM
Spezialisierung Grundlagen der Datentechnik
IBM

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

18.293 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(1,340 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(1,340 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

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: Datenbank-Design
  • Kategorie: Daten Architektur
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenbanken
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Gespeicherte Prozedur
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Relationale Datenbanken

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

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.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von IBM.
Platzhalter
Platzhalter

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Platzhalter

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Einführung in das Dateningenieurswesen

KURS 113 Stunden4.7 (3,122 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: 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: Pandas
Kategorie: Skripting
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Automatisierung
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 Stunden4.6 (40,685 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: Style Guides
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten-Ingenieur
Kategorie: Einheitstest
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: SQL
Kategorie: Code-Überprüfung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Informationstechnik
Kategorie: Python-Programmierung

Python-Projekt für Datenengineering

KURS 39 Stunden4.6 (756 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: Transaktionsverarbeitung
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Cloud-Datenbanken
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Jupyter-Notizbücher
Kategorie: Gespeicherte Prozedur
Kategorie: Python-Programmierung

Einführung in relationale Datenbanken (RDBMS)

KURS 415 Stunden4.6 (682 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: Datenbanken
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: NoSQL
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenmarkt
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Datenbank (DBMS)
Kategorie: Big Data
Kategorie: Informationstechnik

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 520 Stunden4.7 (21,723 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: Datenbanken
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenintegrität
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenbank-Architektur
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: IBM DB2
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenbankarchitektur und -verwaltung
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Postgresql
Kategorie: Datenbank (DB) Design
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: MySQL

Dozenten

Abhishek Gagneja
IBM
6 Kurse186.112 Lernende
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Kurse1.872.511 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.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Platzhalter

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Mehr erfahren

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Erkunden Sie die Abschlüsse

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Mehr erfahren

Häufig gestellte Fragen

Weitere Fragen

Finanzielle Unterstützung verfügbar,