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Was ist eine Data Engineering Weiterbildung?
Fakten und Infos zu Data Engineering Weiterbildungen
Baue robuste Datenpipelines und Data Warehouses auf, um Daten für Analysen und Machine Learning zuverlässig bereitzustellen.
Vermittelte Kenntnisse: ETL/ELT-Pipelines mit Apache Airflow und dbt, Data Warehouses mit Snowflake, Redshift oder BigQuery sowie Stream-Processing mit Kafka und Flink. Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure), Docker, Kubernetes und Infrastructure-as-Code mit Terraform gehören zum Programm.
Data Engineers sind auf dem deutschen Arbeitsmarkt stark nachgefragt. Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die robuste Dateninfrastrukturen aufbauen und betreiben möchten.
Data Engineering ist das Rückgrat jeder datengetriebenen Organisation: ohne saubere Datenpipelines keine KI. Rollen: Data Engineer (55.000–80.000 €), Senior Data Engineer (75.000–115.000 €), Data Platform Architect (95.000–145.000 €), Principal Data Engineer (120.000–170.000 €). Essentielle Technologien: Apache Airflow, dbt (Data Build Tool), Snowflake, Databricks, Kafka, Spark, AWS (S3, Glue, Redshift), Google BigQuery, Azure Synapse. Aktuelle Trends: Data Mesh (dezentrale Datenplattform-Architekturen), Lakehouse (Kombination aus Data Lake und Warehouse), Streaming-first mit Apache Kafka und Flink. Data Engineers sind oft knapper besetzt als Data Scientists – entsprechend ist die Gehaltsentwicklung der letzten Jahre stark positiv, besonders in Berlin, München, Frankfurt und Remote-Positionen.
Gehaltsspanne: 50.000 € bis 92.000 € (Durchschnitt: 68.000 €).
Berufsaussichten: sehr gut – Data Engineers sind auf dem deutschen Arbeitsmarkt extrem nachgefragt und die Nachfrage übersteigt das Angebot deutlich. Unternehmen jeder Größe investieren massiv in ihre Dateninfrastruktur und suchen qualifizierte Fachkräfte.
Voraussetzungen: Programmierkenntnisse in Python oder einer anderen Sprache, SQL-Grundkenntnisse und Datenbankverständnis, Englischkenntnisse (Dokumentation und Tools auf Englisch), Interesse an Cloud-Technologien und Automatisierung.
Abschlüsse: Trägerinternes Zertifikat, Zeugnis.
Du bist arbeitslos, von Arbeitslosigkeit bedroht oder in Kurzarbeit?
Mit einem Bildungsgutschein ist diese Data Engineering Weiterbildung für Dich komplett kostenlos. Wir finden passende AZAV-zertifizierte Anbieter, die Dir auch bei der Beantragung helfen.
Fakten zu Data Engineering
Orientierungswerte und Infos auf Basis verschiedener Kursangebote
Gehaltsspanne
Typische Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse in Python oder einer anderen Sprache
- SQL-Grundkenntnisse und Datenbankverständnis
- Englischkenntnisse (Dokumentation und Tools auf Englisch)
- Interesse an Cloud-Technologien und Automatisierung
Jobaussichten
Data Engineers sind auf dem deutschen Arbeitsmarkt extrem nachgefragt und die Nachfrage übersteigt das Angebot deutlich. Unternehmen jeder Größe investieren massiv in ihre Dateninfrastruktur und suchen qualifizierte Fachkräfte.
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Typische Inhalte einer Data Engineering Weiterbildung
Diese Themen und Merkmale erwarten dich in den meisten Kursen
Grundlagen des Data Engineering
- Rolle von Dateningenieuren in datengetriebenen Organisationen
- Die 4 Vs von Big Data: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit
- Grundlegende Konzepte von Datenpipelines und -integration
- Zusammenarbeit zwischen Data Engineering und Data Science
Datenarchitekturen und Speichertechnologien
- Data Lakes, Data Warehouses und NoSQL-Datenbanken
- Relationale und nicht-relationale Datenmodelle
- Normalisierungstechniken und Schema-Design
- Cloud-basierte Datenarchitekturen (AWS, Azure, Google Cloud)
ETL-Prozesse und Datenpipelines
- ETL-Prozesse mit Python und SQL umsetzen
- Automatisierung von Daten-Workflows mit Airflow
- Verarbeitung und Transformation großer Datenmengen
- Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung
SQL und Datenmodellierung
- Komplexe SQL-Abfragen mit Joins, Unterabfragen und Fensterfunktionen
- Entity-Relationship-Diagramme und Datenbankstrukturen
- Skalierbare Datenmodelle für analytische Anwendungen
- Performance-Optimierung von SQL-Abfragen
Big-Data-Technologien
- Apache Hadoop und verteiltes Rechnen
- Apache Spark und Flink für Datenanalyse
- Streaming-Datenverarbeitung und Echtzeitverarbeitung
- Verteilte Systeme und Parallelverarbeitung
Python für Data Engineering
- Python-Grundlagen und Datenverarbeitungsbibliotheken
- Datenmanagement und Automatisierung mit Pandas
- Integration von SQL-Abfragen in Python-Projekte
- Umgang mit CSV, JSON und API-Datenquellen
Datenqualität und Praxisprojekt
- Datenbereinigung und Qualitätssicherung im Data Engineering
- Integration von Analyseergebnissen in Power BI
- Aufbau eines vollständigen Data-Engineering-Projekts
- Dokumentation und Reproduzierbarkeit von Datenprozessen
Typische Abschlüsse
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
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Passende Berufe
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Analysiert große Datenmengen und erstellt aussagekräftige Reports und Dashboards.
Data Scientist
Entwickelt datengetriebene Modelle und Algorithmen für komplexe Fragestellungen.
AI Engineer
Entwickelt und integriert KI-Lösungen in Unternehmensanwendungen und Produkte.
AI-Ethik-Berater:in / Responsible AI Specialist
Berät Unternehmen bei ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen KI-Fragen: EU AI Act, Bias, Transparenz, Governance.
BI-Entwickler:in
Baut Business-Intelligence-Lösungen: Data Warehouses, ETL, Power BI, Tableau – die Brücke zwischen Daten und Fachbereich.
GenAI-Specialist:in
Spezialisiert auf generative KI (LLMs, Text-to-Image, Video): Prompt-Design, RAG-Architekturen, KI-Tools im Business-Kontext.
Innovation Manager
Fördert Innovationsprozesse im Unternehmen und steurt neue Geschäftsideen.
KI-Beauftragter
Überwacht den verantwortungsvollen KI-Einsatz, insbesondere im Kontext des EU AI Act.
KI-Manager:in
Steurt den Einsatz von KI im Unternehmen und entwickelt KI-Strategien.
Fuer wen ist eine Data Engineering Weiterbildung geeignet?
6 Berufsgruppen, die von dieser Weiterbildung profitieren
Backend-Entwickler
Backend-Entwickler arbeiten mit Datenbanken und APIs und möchten sich auf Datenpipelines und -architektur spezialisieren.
Die Weiterbildung vermittelt ETL-Prozesse, Data Warehousing und Big-Data-Technologien für den Übergang zum Data Engineer.
Datenbankadministratoren
DBAs verwalten relationale Datenbanken und benötigen Wissen über moderne Datenarchitekturen und Data Pipelines.
Data-Engineering-Skills erweitern das Profil um ETL-Orchestrierung, Data Lakes und Cloud-Datenplattformen.
Quereinsteiger aus der Systemadministration
Systemadministratoren bringen Linux-, Netzwerk- und Infrastrukturkenntnisse mit, die für Data Engineering relevant sind.
Die Weiterbildung übertraegt Infrastrukturwissen auf Datenplattformen, Spark-Cluster und Cloud-Data-Services.
Quereinsteiger aus der Logistik-IT
IT-Fachkräfte in der Logistik arbeiten mit Datenintegration und Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen.
Data-Engineering-Kompetenz ermöglicht den Aufbau skalierbarer Datenpipelines für Supply-Chain-Analytics.
Data Engineers
Erfahrene Data Engineers möchten ihre Kenntnisse in modernen Technologien und Cloud-Plattformen aktualisieren.
Die Weiterbildung vertieft Streaming-Architekturen, Data-Quality-Frameworks und Infrastructure-as-Code für Datenpipelines.
DevOps Engineers mit Datenfokus
DevOps Engineers automatisieren Deployments und möchten DataOps-Praktiken in Datenpipelines integrieren.
Data-Engineering-Know-how ergänzt DevOps um datenspezifische CI/CD, Orchestrierung und Data-Quality-Monitoring.
Backend-Entwickler
Backend-Entwickler arbeiten mit Datenbanken und APIs und möchten sich auf Datenpipelines und -architektur spezialisieren.
Die Weiterbildung vermittelt ETL-Prozesse, Data Warehousing und Big-Data-Technologien für den Übergang zum Data Engineer.
Datenbankadministratoren
DBAs verwalten relationale Datenbanken und benötigen Wissen über moderne Datenarchitekturen und Data Pipelines.
Data-Engineering-Skills erweitern das Profil um ETL-Orchestrierung, Data Lakes und Cloud-Datenplattformen.
Quereinsteiger aus der Systemadministration
Systemadministratoren bringen Linux-, Netzwerk- und Infrastrukturkenntnisse mit, die für Data Engineering relevant sind.
Die Weiterbildung übertraegt Infrastrukturwissen auf Datenplattformen, Spark-Cluster und Cloud-Data-Services.
Quereinsteiger aus der Logistik-IT
IT-Fachkräfte in der Logistik arbeiten mit Datenintegration und Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen.
Data-Engineering-Kompetenz ermöglicht den Aufbau skalierbarer Datenpipelines für Supply-Chain-Analytics.
Häufig gestellte Fragen zu Data Engineering
Wichtige Informationen zu dieser Weiterbildung
Ein Data Engineer ist verantwortlich für den Aufbau und Betrieb der Dateninfrastruktur eines Unternehmens. Er entwickelt Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen, transformieren und in Data Warehouses oder Data Lakes laden. Dabei stellt er sicher, dass die Daten in hoher Qualität, zeitnah und zuverlässig für Data Scientists, Analysten und Geschäftsanwendungen verfügbar sind. Data Engineers arbeiten eng mit anderen Teams zusammen und bilden die technische Grundlage für alle datengetriebenen Aktivitäten im Unternehmen.
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