Data Engineer

Lerne angewandte Data Analytics Grundlagen wie Programmieren mit der Programmiersprache Python und Statistik

• Datenquellen erschließen und filtern
• Daten zusammenführen und aufbereiten
• Erweiterte Datenanalysen durchführen
• Skripte in Python schreiben
• Lineare und logistische Regression für Vorhersagen nutzen
• Best Practices für Datenvisualisierung anwenden

Vertiefe Deine Python-Kenntnisse mit Prinzipien der objektorientierten Programmierung

• Mit ausgewählten Python-Bibliotheken arbeiten
• Objektorientiertes Programmieren mit Fokus auf Klassen und Attributen
• Vererbungen zur Code-Wiederverwendbarkeit nutzen
• Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen
• Best-Practices zur Handhabung von Arbeitsprozessen

Lerne, relationale Datenbanken zu verstehen, zu gestalten und mit SQL effizient abzufragen

• Gutes Datenbankdesign verstehen und umsetzen
• Datenübersichten mit SQL erzeugen
• Grundlegende und fortgeschrittene SQL-Queries schreiben
• Schlüsselfunktionen zum Ordnen, Filtern und Kategorisieren von Daten anwenden
• Fortgeschrittene Techniken zu Views, CTEs, Subqueries und Window Functions anwenden

Lerne, wie Du robuste Dateninfrastrukturen und -pipelines für Analytics & AI aufbaust

• Rolle und Aufgaben von Data Engineers verstehen
• ETL/ELT-Konzepte und typische Pipeline-Patterns kennenlernen
• Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und laden
• Batch- und Streaming-Processing unterscheiden
• Datenqualität, Monitoring und Fehlertoleranz berücksichtigen
• Grundzüge moderner Datenarchitekturen verstehen
• Orchestrierung und Automatisierung von Datenprozessen konzeptionell nachvollziehen