oder ohne Förderung 19.783,22 €
AZAV-zertifizierter Träger
Förderung durch die Agentur für Arbeit möglich
Kursbeschreibung
Die Weiterbildung kombiniert interaktive Live-Sessions mit realen Projektarbeiten.
Was macht ein Data Engineer?
Data Engineers bauen und betreiben die technischen Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen. Sie entwickeln Datenpipelines, modellieren Daten in strukturierten Systemen, sorgen für Qualität und Performance und stellen sicher, dass Analyst:innen, Data Scientists und Business-Teams zuverlässig auf die richtigen Daten zugreifen können.
Lehrplan & Module
* Eine Unterrichtseinheit entspricht 45 Minuten.
Data Analytics
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
Object-Oriented Programming
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
SQL & Relational Databases
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
Data Engineering - Focus Azure
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
Enthaltene Zertifikate
Voraussetzungen
Die Weiterbildung richtet sich an Personen mit technischer Vorerfahrung. Vorausgesetzt werden solide Kenntnisse in Python, SQL, Git und Bash. Erfahrung mit Datenanalyse oder BI ist hilfreich. Die Weiterbildung ist deutlich praxisorientierter und technischer als ein Einstiegsprogramm.
Für die Teilnahme am Kurs Data Engineer gelten folgende Zugangsvoraussetzungen: Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit dem Computer. Englischkenntnisse sind von Vorteil.
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
- Fachkräfte
- AkademikerInnen
Berufsbilder
- Data Engineer
- Data Platform Engineer
- Datenbankentwickler
Über den Anbieter
