De bästa AWS-, Azure- och GCP-kurserna för blivande dataingenjörer i molnet

Om du letar efter en kurs i dataingenjörskap i molnet kan du lätt bli överväldigad av mängden resurser och osäker på vilken – eller hur många – av de tre stora leverantörerna du ska lära dig. Rekommendationen som communityt återkommer till är att börja med en och bara ta upp en andra molnplattform när det första valet känns vardagligt. Om du nu undrar vilken du ska välja, är här ett beslutsramverk:

• Lär dig AWS först om du vill ha det bredaste urvalet av jobbannonser
• Lär dig GCP först om arbetet du vill ha är tungt på BigQuery och Dataflow
• Lär dig Azure först om din arbetsgivare redan kör SQL Server och Power BI.

Den här listan är för personer som går in i en roll som dataingenjör i molnet: analytiker som vill äga pipelines, mjukvaruingenjörer på väg mot dataplattformar och verksamma dataingenjörer som kör on-premise Spark och nu behöver Glue, Synapse eller Dataflow. Jag valde dessa resurser baserat på om kursplanen mappar till en riktig certifieringsplan (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Googles Professional Data Engineer), täcker datatjänster snarare än enbart allmän molnadministration och rekommenderas av praktiker.

Jag utgår från att du kan lite Python och SQL. Om du inte gör det är den luckan viktigare än vilket moln du väljer. Innan du väljer moln, stäng den luckan med DataCamps karriärspår Associate Data Engineer in SQL, som bygger SQL- och ETL/ELT-grunderna som varje hanterad-Spark-tjänst förutsätter.

Sammanfattning

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing-kurs

Kursen Understanding Cloud Computing är rätt startpunkt om du aldrig har haft ett AWS-, Azure- eller GCP-konto och vill ha ett gemensamt ordförråd innan du börjar klicka runt i en konsol. Kursen är konceptuell snarare än praktisk, vilket är precis vad du vill ha i timme noll.

Den täcker servicemodellerna (IaaS, PaaS, SaaS), distributionsmodellerna (publikt, privat, hybrid), hur de stora leverantörerna skiljer sig åt och var säkerhets- och styrningsansvar ligger mellan dig och leverantören. Eftersom den är leverantörsneutral kan du läsa en AWS Glue-handledning och en Azure Data Factory-handledning och se att de löser samma problem med olika namn. #

Kursen körs i webbläsaren, så det krävs ingen lokal installation och ingen molnräkning medan du lär dig. Ett personligt abonnemang kostar ungefär 25 till 33 dollar per månad, fakturerat årligen, för obegränsad tillgång till alla DataCamp-kurser som listas här.

• Nivå: Nybörjare, inget molnkonto krävs
• Format: Interaktiv kurs, inga kodningsförkunskaper
• Bäst för: Analytiker och karriärbytare som behöver molnkoncept före molnkonsoler

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) färdighetsspår

Om konsensusen i r/dataengineering pekar dig mot Amazons moln är färdighetsspåret AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) det billigaste sättet att få tjänstelandskapet på plats i huvudet i ett strukturerat svep. Det är uppbyggt kring CLF-C02-examensplanen snarare än en slumpmässig rundtur i konsolen.

Du går igenom molnkoncept, kärntjänster i AWS (inklusive S3, EC2 och IAM), säkerhet och den delade ansvarsfördelningsmodellen samt fakturerings- och prissättningsdelen som de flesta nybörjare ignorerar tills de lämnar ett EMR-kluster igång över en helg. För en dataingenjör förtjänar faktureringskapitlen sin plats: kostnadskontroll är en del av arbetsbeskrivningen, inte en eftertanke.

CLF-C02 är en grundläggande certifiering, så den lär dig inte hur du skriver ett Glue-jobb eller modellerar ett Redshift-schema. Behandla den som kartan, gå sedan till AWS Skill Builder Data Engineer-vägen vid punkt 6 för själva pipelinearbetet.

• Nivå: Nybörjare, anpassad till CLF-C02-examensplanen
• Format: Färdighetsspår, flera interaktiva kurser
• Bäst för: Studerande som satsar på AWS först på grund av bredden i jobbmarknaden

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) färdighetsspår

Börja här i stället för AWS-spåret om din arbetsgivare redan kör SQL Server, Power BI och Active Directory, vilket gäller för en stor andel av företagens datateam. AZ-900 är inkörsporten Microsoft designade just för denna situation.

Spåret Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) går igenom Azures kärnkoncept, de viktigaste tjänstefamiljerna, hantering och styrning samt pris- och supportalternativ. Här möter du Azure Blob Storage och Data Lake Storage som tjänstenamn, vilket ger tillräckligt med kontext för att göra DP-203-materialet begripligt i stället för förbryllande.

Ett praktiskt kostnadsråd: inlärningen är en kostnad och certifikatet en annan. Själva AZ-900-provet kostar omkring 99 till 120 dollar beroende på region, och du behöver inte skriva det för att få värde av spåret. Jag skulle bara betala för provet om en platsannons eller en intern befordringsprocess uttryckligen kräver det.

• Nivå: Nybörjare, minimala förkunskaper
• Format: Färdighetsspår mappat till AZ-900-domäner
• Bäst för: Dataprofessionella i Microsoft-tunga organisationer

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Savills kostnadsfria YouTube-spellistor är anledningen till att du inte nödvändigtvis måste betala för Azure-grundutbildning. Hans studie­serier för AZ-900 och AZ-104 nämns ofta som en gratis men bra startpunkt.

AZ-104-materialet är administratörsfokuserat, och det är just poängen för en dataingenjör: identitet, nätverk, lagringskonton och styrning är det du kommer att bråka med när din Data Factory-pipeline inte kan nå en privat slutpunkt. Han håller också livesessioner och whiteboardförklaringar som står sig bättre än många betalda videor.

Vad du inte får här är interaktiv inlärning eller pipelinedesign. Det finns ingen dimensionsmodellering i Synapse, inga mönster för inkrementell laddning och ingen dbt. Använd spellistorna för att stärka infrastruktur­lagret och lägg sedan din studietid på DP-203-spåret.

• Nivå: Nybörjare till medel
• Format: Gratis YouTube-spellistor och live-studiesessioner
• Bäst för: Azure-studerande utan budget som behöver infrastrukturgrunder

5. DataCamp: Introduction to GCP-kurs

Välj DataCamps kurs Introduction to GCP om ditt mål är analys­intensivt, eftersom GCP får konsekvent beröm i r/dataengineering-trådar för sina data­verktyg och för hur lite ceremoniel BigQuery kräver jämfört med att sätta upp ett Redshift-kluster.

Kursen introducerar GCP:s tjänstelandskap, lagrings- och beräkningsalternativ samt hur BigQuery passar in i en analysstack. Anledningen till att jag placerar den över leverantörens material är ordningsföljden: Google Cloud Skills Boost-labben förutsätter att du redan vet vad ett projekt, ett servicekonto och en region är, och den här kursen ger dig det på ett par sittningar.

Den ärligt talat begränsade faktorn är djupet. Du kommer inte ur en introduktionskurs med förmågan att designa en strömningspipeline med Pub/Sub och Dataflow, och det ska du inte förvänta dig heller. Det är vad nästa punkt är till för.

• Nivå: Nybörjare
• Format: Interaktiv kurs, webbläsarbaserad
• Bäst för: Analytiker och ingenjörer på väg mot BigQuery-centrerat dataarbete

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer färdighetsspår

Färdighetsspåret Google Cloud Data Engineer på DataCamp är den mest direkta vägen på listan från ”Jag kan lite SQL” till ”Jag kan bygga en pipeline på GCP”, och det är spåret jag skulle peka de flesta karriärbytare mot. Det håller sig till datatjänster i stället för att vandra in i allmän molnadministration.

Fokus ligger på dataingenjörens sida av GCP: lagring, BigQuery och att flytta data genom pipelines, på samma område som Googles Professional Data Engineer-certifiering täcker med BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer och Dataproc. Att arbeta igenom det i webbläsaren betyder att du inte jonglerar varningsmeddelanden för fakturering och IAM-fel samtidigt som du lär dig fönsteraggregeringar för första gången.

En sak du bör veta: Det förutsätter Python och SQL, och om du är osäker på något av dem kommer du att lägga din tid på att felsöka syntax i stället för att lära dig pipelinedesign. DataCamp erbjuder också karriärspåret Associate Data Engineer in SQL för att stänga den luckan innan du går djupt in i GCP.

• Nivå: Medel, förutsätter Python och SQL
• Format: Färdighetsspår, flera interaktiva kurser och projekt
• Bäst för: Blivande dataingenjörer som valt GCP och vill ha praktik, inte presentationsbilder

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Cantrills SAA-C03-kurs dyker ständigt upp som communityts val för bästa AWS-grunder, och den förtjänar sitt rykte genom djup i rörledningarna snarare än bredd över blanka tjänster. 

För en dataingenjör i molnet ligger värdet koncentrerat i avsnitten som andra datakurser bara snuddar vid: IAM-roller och -policys, VPC-nätverk och slutpunkter, lagringsklasser och livscykelregler samt kryptering med KMS.

Det är en betalkurs som säljs direkt via Cantrills egen sajt, med priser som sätts där och varierar med kampanjer, och det är ett långt åtagande mätt i veckor snarare än kvällar. Det är inte heller en kurs i dataingenjörskap, så behandla den som lagret under punkt 11 i stället för en ersättning för den.

• Nivå: Medel, förutsätter grundläggande IT-bakgrund
• Format: Betald videokurs med labbar och arkitekturscheman
• Bäst för: Ingenjörer som vill förstå varför en AWS-pipeline går sönder, inte bara hur man bygger en

8. Google Cloud Skills Boost: Data Engineer Learning Path

Googles egen utbildningsplattform är det bästa stället för praktisk GCP-träning utan att du behöver tilldela något själv, eftersom labben i Data Engineer Learning Path ger dig ett tillfälligt projekt med API:erna redan påslagna. Flera av kurserna och labben är gratis.

Dataingenjörsspåret täcker BigQuery för datalager och SQL-analys, Dataflow för batch- och strömmande transformering, Pub/Sub för händelseintag, Cloud Composer för Airflow-baserad orkestrering och Dataproc för hanterad Spark. Den tjänstelistan är i princip Googles examensplan för Professional Data Engineer, så spåret fungerar även som certifieringsförberedelse.

Kostnaderna varierar beroende på väg. Gratis labbar och uppdrag täcker mycket, medan partnerhostade versioner av samma spår vanligtvis ligger i abonnemangsintervallet 39 till 79 dollar per månad, så kontrollera om gratisvägen redan ger dig det du behöver innan du betalar två gånger för samma kursplan.

• Nivå: Medel
• Format: Leverantörskurser plus tidsbegränsade praktiska labbar, gratis- och betalnivåer
• Bäst för: GCP-studerande som vill öva i konsolen utan ett eget faktureringskonto

9. Grow Data Skills: Data Engineering-spår för AWS, Azure och GCP

Grow Data Skills kör separata självstudiespår per moln, och deras säljpunkt är portfoliooutput snarare än antal föreläsningstimmar. För någon utan arbetshistorik i molnet är projekten viktigare än certifikatet.

Varje spår börjar med grunder som datamodellering, datalager och skillnaden mellan batch och ström, och går sedan vidare till molnspecifik insamling, lagring, transformering och orkestrering. Projektarbetet är det som särskiljer: end-to-end-pipelines och lakehouse-arkitekturer som du kan lägga i ett repo och prata igenom på en intervju.

Det är ett betalt spår med prissättning som visas i kassan och varierar efter region och kampanj, och det förutsätter grundläggande Python och SQL samt viss molnvana. Om du inte slutfört ett nybörjarspår än, gör det först, annars kommer du att spendera projekten med att kopiera kommandon du inte förstår.

• Nivå: Medel
• Format: Självstudievideo plus handledda projekt, betalt
• Bäst för: Karriärbytare som behöver tre–fyra pipelineprojekt i portfolion, inte ännu ett certifikat

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Detta är ett 14 veckor långt liveprogram online som täcker alla tre moln i en kursplan, och det är alternativet att överväga om självstudievideo redan misslyckats för dig två gånger. Deadlines och en kohort fungerar för vissa, och att låtsas annat är dåligt råd.

Upplägget kör grundläggande koncept i dataingenjörskap först och går sedan in i molnspecifika implementationer: S3, Glue, Redshift och EMR på AWS; Data Lake, Data Factory och Synapse på Azure; BigQuery, Dataflow och Pub/Sub på GCP. Uppgifter och labbar löper parallellt med livesessionerna, så det finns betygsatt arbete snarare än passivt tittande.

Tidigare erfarenhet av Python och SQL rekommenderas – och är i ärlighetens namn nödvändig. Prissättningen är en fast programavgift som anges på kurssidan och varierar med region, vilket är mindre transparent än jag skulle önska; be om priset skriftligt innan du åtar dig 14 veckor.

• Nivå: Medel; tidigare programmeringserfarenhet, Python och SQL rekommenderas
• Format: Live-kohort online, 14 veckor, uppgifter och labbar
• Bäst för: Studerande som behöver schemalagd undervisning och vill ha alla tre moln i ett svep

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate Learning Path

Denna inlärningsväg på AWS Skill Builder är dit AWS-studerande bör gå efter CLF-C02, eftersom det är den enda AWS-resursen på listan som är byggd specifikt kring datatjänster snarare än arkitektur i allmänhet. Det är Amazons egen utbildningsplattform, så innehållet följer den aktuella examenguiden.

Vägen kretsar kring tjänsterna du kommer att få betalt för att drifta: AWS Glue för ETL, Lake Formation för styrda datalakes, Amazon Redshift för datalager, EMR för Spark- och Hadoop-arbetslaster och Kinesis för strömmande intag. Prissättningen är blandad, med en betydande del av den digitala utbildningen gratis och Skill Builder Individual-abonnemanget på cirka 29 dollar per månad eller 299 dollar per år för labbar och examenspraxis.

Svårighetshoppet från CLF-C02 är påtagligt. Detta material siktar på examensdjup och förutsätter att du redan kan navigera i konsolen, läsa IAM-policys och resonera om VPC-placering, så börja inte här som din första AWS-kontakt.

• Nivå: Avancerad; rekommenderas efter CLF-C02 och viss praktisk erfarenhet
• Format: Leverantörsväg, gratis kurser plus betald abonnemangsnivå
• Bäst för: Ingenjörer som siktar på provet AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) Path

Den bästa kostnadsfria avancerade utbildningen i Azure-dataingenjörskap kommer från Microsoft själva, och DP-203-vägen är den du ska gå igenom när AZ-900-koncepten har landat. Alla Learn-modulerna är gratis att läsa och arbeta igenom.

Täckningen är Azures egentliga datastack: Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics för datalager och Spark-pooler, Data Factory för orkestrering och kopieringsaktiviteter, Stream Analytics för strömmande frågor och Azure Databricks för anteckningsboksbaserade transformeringar. Om ditt team standardiserar på Synapse-arbetslaster i Fabric-eran är detta materialet som ligger närmast ditt dagliga arbete.

Två ärliga problem. Microsoft Learn är läsningstungt och kan kännas som dokumentation med en framstegsmätare, så para det med ditt eget abonnemang och bygg något i stället för att klicka på Nästa. Och DP-203-examensavgiften är runt 165 dollar, den enskilt dyraste posten på denna lista per inlärningstimme.

• Nivå: Avancerad; rekommenderas efter AZ-900 och viss praktisk erfarenhet
• Format: Kostnadsfria självstudie­moduler, betalt prov
• Bäst för: Azure-dataingenjörer som vill ha leverantörskorrekt täckning utan kurskostnad

13. r/dataengineering cloud-choice-trådar

Den mest användbara kostnadsfria resursen på listan är inte en kurs alls: subredditen r/dataengineering. Trådar som ”Which cloud provider is best to learn for someone just starting out in the Data Engineering field?” och ”Data engineering in GCP, Azure, or AWS is best to upskill and switch” är där beslutet faktiskt fattas, och praktikerna som svarar är de som sitter i rekryteringspaneler.

De återkommande ståndpunkterna är tillräckligt konsekventa för att sammanfatta: AWS kallas den säkraste karriärinvesteringen på grund av marknadsandel, GCP rekommenderas för data- och ML-tunga arbetslaster tack vare BigQuery och Dataflow, och Azure vinner när arbetsgivaren är Microsoft-centrerad eller den lokala marknaden är det. Ett annat återkommande råd är att välja ett moln, bli bra på det och sedan lägga till ett andra.

Läs trådarna för den regionala detalj som ingen kursplan innehåller. Om jobbannonserna i din stad säger Synapse eller Snowflake är en fråga som bara lokala praktiker kan svara på, och den bör väga tyngre än alla andra rekommendationer här.

• Nivå: Alla
• Format: Kostnadsfri community-diskussion
• Bäst för: Avgöra vilket moln du ska satsa på innan du lägger pengar på utbildning

Vilka färdigheter en dataingenjör i molnet behöver

En dataingenjör i molnet designar, bygger och driver datapipelines på AWS, Azure eller GCP, vilket i praktiken betyder ETL- och ELT-jobb som matar datalakes och datalager, plus säkerhets- och kostnadskontroller runt dem. Jobbet sitter mellan mjukvaru­utveckling och analys, och det syns i färdighetslistan.

• Programmering och frågor: Python och SQL, icke förhandlingsbart
• Objektlagring: Amazon S3, Azure Blob och Data Lake Storage eller Google Cloud Storage
• Datalager och analysmotorer: Redshift, BigQuery eller Synapse, samt Snowflake när miljön är multicloud
• Orkestrering: Airflow, plus de inbyggda schemaläggarna (AWS Step Functions, Azure Data Factory-pipelines, Cloud Composer)
• Strömning: Kinesis, Azure Event Hubs eller Pub/Sub, och Kafka där teamen kör egna brokers
• Infrastruktur som kod: Terraform, CloudFormation eller Bicep
• Driftsgrunder: Linux, nätverk, Git och vana vid skalet

För materialet på certifieringsnivå längre ner på listan, räkna med 6 till 12 månaders praktisk molnerfarenhet som basnivå. DP-203 och AWS Data Engineer-vägarna kommer inte att vara snälla mot dig innan dess.

Föreslagen studieplan

Här är ordningen jag skulle följa om jag började som analytiker idag och ville kunna gå på intervjuer för dataingenjörsroller i molnet inom ett år.

Steg 1: Lär in terminologin och välj ett moln

Gå igenom Understanding Cloud Computing, läs sedan ett par av r/dataengineering-trådarna om molnval med dina lokala platsannonser öppna bredvid. Satsa på en leverantör innan du köper något annat.

Steg 2: Lär dig grunderna i en leverantör ordentligt

Ta AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)-spåret, Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)-spåret eller Introduction to GCP plus de första kurserna i Google Cloud Data Engineer-spåret, beroende på steg 1. Om du valde Azure, inte har någon budget alls och inte behöver interaktivt innehåll, täcker John Savills AZ-900- och AZ-104-spellistor samma område gratis.

Steg 3: Gå på djupet i det molnets datatjänster

Här blir du anställningsbar.

• GCP-studerande bör slutföra Google Cloud Data Engineer-spåret och sedan köra de kostnadsfria BigQuery-, Dataflow- och Pub/Sub-labben på Google Cloud Skills Boost.
• AWS-studerande går vidare till Skill Builder Data Engineer-vägen för Glue, Lake Formation, Redshift och Kinesis.
• Azure-studerande går vidare till kostnadsfria Microsoft Learn DP-203 för Data Lake Storage, Synapse och Data Factory.

Steg 4: Bygg projekt och stärk infrastruktur­lagret

Leverera två eller tre end-to-end-pipelines som du kan förklara, antingen via Grow Data Skills projektmoduler eller på egen hand med Terraform och Airflow. Parallellt fyller Cantrills SAA-C03-kurs IAM-, VPC- och krypteringsluckorna som lämnas öppna av renodlade datakurser. Om deadlines är ditt verkliga problem snarare än innehåll, byt detta steg mot den 14 veckor långa Smart Data Learning-kohorten.

Avslutande tankar

För de flesta som läser detta är ordningen Understanding Cloud Computing, följt av ett grundspår för en leverantör och därefter datatjänstvägen för den leverantören. Två veckor med konceptarbete sparar dig en månads förvirring senare, och att välja ett moln slår att provsmaka tre.

En sak att känna till: Examensavgifter rör på sig, och 99 till 120 dollar för AZ-900, 165 dollar för DP-203 och 299 dollar per år för AWS Skill Builder är siffror vid skrivande stund, inte garantier.

En annan viktig brasklapp är den som ingen som säljer en kurs vill säga högt. Ingen av dessa resurser ger dig ett jobb på egen hand; det som ger dig intervjuer är två eller tre pipelines du byggt, brutit och kan förklara, helst med Terraform i repot. Certifikat öppnar screening-samtalet; projekt vinner det tekniska.