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Wenn Sie Dateningenieur werden möchten, kann dies überfordernd sein, da die Werkzeuge und Fähigkeiten, die Sie erlernen müssen, ziemlich einschüchternd wirken können. Wenn Sie nach Stellen als Dateningenieur suchen, werden Sie feststellen, dass die Stellenbeschreibungen sehr viel verlangen, sodass die Leute wegschauen.

Sie sollten jedoch nicht alle Anforderungen erfüllen, solange Sie die Grundlagen beherrschen. Das Erlernen der Grundlagen des Knowledge Engineering kann Ihnen dabei helfen, Ihre Karriere als Knowledge Engineer zu steuern.

In diesem Weblog gehe ich auf fünf kostenlose On-line-Kurse ein, die Ihnen die Grundlagen des Knowledge Engineering näherbringen.

Knowledge Engineering für alle

Verknüpfung: Knowledge Engineering für alle

Wie der Titel schon sagt, ist dieser von DataCamp angebotene Kurs für alle, die sich für Knowledge Engineering interessieren, egal ob Sie Anfänger sind oder schon auf halbem Weg – dieser Kurs ist für alle, die sich für Knowledge Engineering interessieren. Dieser Kurs ist eine No-Code-Einführung in Knowledge Engineering, in der Sie alles über Knowledge Engineers erfahren.

Sie erfahren, wie Dateningenieure die Grundlagen legen und wie Datenwissenschaftler ihre Aufgaben damit erledigen können. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen einem Dateningenieur und einem Datenwissenschaftler zu verstehen. Von der Datenspeicherung bis zu Datenverarbeitungstechniken lernen Sie, wie Sie Datenpipelines entwickeln und wie Sie Parallel- und Cloud-Computing in Ihren Datentechnikprojekten einsetzen.

Knowledge Engineering Kurs für Anfänger

Verknüpfung: Knowledge Engineering Kurs für Anfänger

Vielleicht sind Sie nicht der Typ, der einem schriftlichen Kursplan folgt, und Sie brauchen das Gefühl, in einer Unterrichtsumgebung zu sein. Dieser 3-stündige Knowledge-Engineering-Kurs für Anfänger wird von freeCodeCamp angeboten.

In diesem Kurs für Anfänger lernen Sie die Grundlagen des Knowledge Engineering. Sie lernen Datenbanken, Docker und analytisches Engineering kennen, erkunden fortgeschrittene Themen wie den Aufbau von Datenpipelines mit Airflow und beschäftigen sich mit Batchverarbeitung mit Spark und Streaming-Daten mit Kafka. Der Kurs gipfelt in einem umfassenden Projekt, bei dem Sie Ihre Fähigkeiten beim Erstellen einer vollständigen Finish-to-Finish-Pipeline auf die Probe stellen.

ASUx: Datentechnik

Verknüpfung: ASUx: Datentechnik

In 5 Wochen, 1-9 Stunden professional Woche, erhalten Sie einführende Einblicke in das Knowledge Engineering der Arizona State College. In diesem Kurs erhalten Sie interaktive Movies, die Ihnen helfen, sowohl die analytischen Konzepte als auch die Software program zu verstehen.

Der Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit Datenbanken im Knowledge Engineering und der Interaktion mit ihnen über SQL. Durch das Erlernen der Datenbankstruktur und der Verknüpfung von Daten aus mehreren Tabellen können Sie sich ein solides Grundwissen im Knowledge Engineering aneignen, mit dem Sie später Berichte mit SQL erstellen und Skripte für die Datenverarbeitung schreiben können.

Python und Pandas für Knowledge Engineering

Verknüpfung: Python und Pandas für Knowledge Engineering

Die Beherrschung von Python und Pandas ist für Ihre Karriere als Dateningenieur unerlässlich. Eine sehr beliebte Programmiersprache bzw. Bibliothek – wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, wird Ihre Karriere als Dateningenieur von Erfolg gekrönt sein.

In knapp 4 Wochen lernen Sie, wie Sie Entwicklungsumgebungen einrichten, Daten bearbeiten und reale Probleme effizient lösen. Sie lernen außerdem die grundlegende Python-Syntax und Datenstrukturen, Pandas DataFrames zur Datenbearbeitung und Alternativen zu Pandas für Huge Knowledge.

IBM Knowledge Engineering Skilled-Zertifikat

Verknüpfung: IBM Knowledge Engineering Skilled-Zertifikat

Nehmen wir an, Sie sind der Typ Mensch, der einen Kurs von Anfang bis Ende durchzieht, vom Anfänger bis zum Experten. Dieser Kurs könnte für Sie geeignet sein. Dieser von IBM angebotene Knowledge-Engineering-Kurs ist ein professionelles Zertifikat, das aus 16 Kursabschnitten besteht und in 6 Monaten abgeschlossen werden kann, wenn Sie 10 Stunden professional Woche investieren.

In diesem Kurs erlernen Sie die aktuellsten praktischen Fähigkeiten und Kenntnisse, die Dateningenieure in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Anschließend beschäftigen Sie sich mit der Erstellung, Gestaltung und Verwaltung relationaler Datenbanken und der Anwendung von Konzepten der Datenbankverwaltung (DBA) auf RDBMSs wie MySQL, PostgreSQL und IBM Db2. Mit der Zeit entwickeln Sie praktische Kenntnisse in NoSQL und Huge Knowledge mithilfe von MongoDB, Cassandra, Cloudant, Hadoop, Apache Spark, Spark SQL, Spark ML und Spark Streaming.

Am Ende des Kurses können Sie ETL und Datenpipelines mit Bash, Airflow und Kafka implementieren, Knowledge Warehouses entwerfen, füllen und bereitstellen sowie BI-Berichte und interaktive Dashboards erstellen.

Einpacken

In diesem Weblog möchte ich Sie durch die Grundlagen des Knowledge Engineering führen, von kleinen Kursen bis hin zur vollständigen Zertifizierung. Jeder lernt auf einem anderen Niveau und wir alle lernen auch auf unterschiedliche Weise. Die Wahl eines für Sie geeigneten Kurses ist wichtig, um die Grundlagen des Knowledge Engineering zu erlernen.

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Neighborhood-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.

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Viele Technikgurus und Kursanbieter werden Ihnen erzählen, dass Sie in nur zwei Wochen oder zwei Monaten ein berufsbereiter Datenwissenschaftler werden können. Sie verschweigen jedoch oft viele Fakten. Es ist zwar möglich, in kurzer Zeit ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden, aber dies setzt normalerweise voraus, dass Sie bereits über solide Grundlagenkenntnisse in den Datenwissenschaften wie Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, SQL und Python für Datenverwaltung und -analyse sowie verschiedene Techniken zur Datenaufbereitung und -analyse verfügen.

Bevor Sie sich auf Ihre Knowledge Science-Reise begeben, empfehle ich Ihnen dringend, sich die Zeit zu nehmen, diese Grundlagen zu erlernen. Die Liste der Kurse, die ich in diesem Weblog geteilt habe, stammt von Spitzenuniversitäten und IBM und bietet qualitativ hochwertige Ausbildung, die Ihnen hilft, eine solide Grundlage zu schaffen.

1. Einführung in Datenbanken mit SQL – Harvard

Einführung in Datenbanken mit SQL ist ein fantastischer Ausgangspunkt für alle, die das Rückgrat der Datenspeicherung und -bearbeitung verstehen möchten. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen von SQL, der Sprache zur Kommunikation mit Datenbanken. Anhand praktischer Projekte und realer Beispiele lernen Sie, wie Sie Datenbanken abfragen, Schemata entwerfen, Abfragen optimieren und vieles mehr.

Verknüpfung: CS50 Einführung in Datenbanken mit SQL (harvard.edu)

2. Einführung in Knowledge Science mit Python – Harvard

Knowledge Science mit Python ist perfekt für alle, die mit Python, einer der beliebtesten Programmiersprachen für Knowledge Science und maschinelles Lernen, in die Knowledge Science eintauchen möchten. Der Kurs behandelt Datenaufbereitung, Visualisierung, Analyse und Modellierung mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Scikit-Study. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, komplexe Datenanalysen durchzuführen und prädiktive Modelle zu erstellen.

Verknüpfung: Einführung in Knowledge Science mit Python | Harvard College

3. Statistisches Lernen mit R – Stanford

Der Kurs „Statistisches Lernen mit R“ ist eine umfassende Einführung in die wichtigsten Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Dieser Kurs behandelt statistische Methoden, lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, baumbasierte Methoden, Clustering, Deep Studying und mehr. Er richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen in Statistik und linearer Algebra. Die Kursmaterialien umfassen Vorlesungsvideos und Übungen.

Verknüpfung: Statistisches Lernen | Stanford On-line

4. Themen der Mathematik der Datenwissenschaft – MIT

Der Kurs „Themen in der Mathematik der Datenwissenschaft“ befasst sich mit den mathematischen Grundlagen der Datenwissenschaft. Der Kurs ist auf diejenigen zugeschnitten, die ein ausgeprägtes Interesse an der Erforschung der theoretischen Aspekte von Algorithmen haben, die zum Extrahieren von Informationen aus Daten verwendet werden. Zu den behandelten Themen gehören Hauptkomponentenanalyse, Manifold-Studying und Diffusionskarten, spektrales Clustering, Gruppentests, Clustering auf Zufallsgraphen und mehr.

Verknüpfung: Themen der Mathematik der Datenwissenschaft | Mathematik | MIT OpenCourseWare

5. Einführung in die Datenanalyse – IBM

Der auf Coursera verfügbare Kurs „Einführung in die Datenanalyse“ bietet eine praktische Einführung in die Datenanalyse. Dieser Kurs behandelt den Datenanalyseprozess, von der Datenbereinigung und -aufbereitung bis hin zur Visualisierung und Interpretation. Sie lernen die grundlegenden Konzepte durch Video-Tutorials, schriftliche Inhalte, Assessments und Abschlussaufgaben.

Verknüpfung: Einführungskurs in die Datenanalyse von IBM | Coursera

Abschluss

Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen sollen oder nicht, wo Sie anfangen sollen, empfehle ich Ihnen, mit einem kostenlosen Grundlagenkurs in der Datenwissenschaft zu beginnen. Diese Kurse sind kurz und behandeln die Grundlagen von Python, SQL, Statistik und verschiedenen Datenanalysetechniken. Nach Abschluss dieser Kurse empfehle ich Ihnen dringend, sich für ein kostenpflichtiges Bootcamp anzumelden, um ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden. Das Bootcamp vermittelt Ihnen praktische Erfahrungen und bereitet Sie auf den modernen Arbeitsplatz vor.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.