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Was ist eine Data Engineering Weiterbildung?
Fakten und Infos zu Data Engineering Weiterbildungen
Data Engineering ist das Fundament jeder datengetriebenen Organisation. Diese Weiterbildung vermittelt, robuste Data Pipelines zu entwickeln, ETL/ELT-Prozesse zu implementieren und skalierbare Datenarchitekturen mit Tools wie Apache Spark, Airflow, dbt und modernen Data-Warehouse-Lösungen aufzubauen.
Die Weiterbildung vermittelt, Datenpipelines zu konzipieren und zu implementieren: ETL- und ELT-Prozesse bilden den Kern. Typische Tools: Apache Spark für großvolumige Datenverarbeitung, Apache Airflow für Workflow-Orchestrierung und dbt für die Datentransformation direkt im Data Warehouse.
Moderne Data-Warehouse-Architekturen wie Snowflake, Google BigQuery und Amazon Redshift sind zentrale Bestandteile der Weiterbildung. Teilnehmer erlernen sternförmige und schneeflockige Datenmodelle zu entwerfen, Partitionierung und Clustering für Performance zu nutzen und Data-Mesh- und Lakehouse-Konzepte zu verstehen. Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka rundet das berufliche Profil als Data Engineer ab.
Qualitätssicherung und Monitoring von Datenpipelines sind entscheidend für den produktiven Betrieb. Behandelt werden Datenqualitätsprüfungen, Überwachungssysteme und Alerting-Mechanismen. Zusätzlich vermittelt die Weiterbildung Infrastructure as Code mit Terraform, Containerisierung mit Docker und CI/CD-Pipelines für datengetriebene Projekte.
Data Engineers gehören zu den bestbezahlten und gefragtesten IT-Fachkräften in Deutschland. Die Nachfrage übersteigt das Angebot an qualifizierten Fachkräften deutlich. Unternehmen aller Branchen bauen ihre Dateninfrastrukturen aus und suchen dringend Experten für skalierbare Datenarchitekturen. Viele Weiterbildungen sind AZAV-zertifiziert und können über den Bildungsgutschein gefördert werden.
Gehaltsspanne: 52.000 € bis 90.000 € (Durchschnitt: 68.000 €).
Berufsaussichten: gut – Data Engineering ist eines der am schnellsten wachsenden Berufsfelder in der IT. Die Nachfrage nach Data Engineers übersteigt das Angebot an Fachkräften bei Weitem, was zu überdurchschnittlichen Gehältern und exzellenten Karrierechancen führt.
Voraussetzungen: Grundlegende IT-Kenntnisse, Grundlegende SQL- und Programmierkenntnisse (Python empfohlen), Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz, Englischkenntnisse (Tools und Dokumentation auf Englisch).
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
- Grundlegende IT-Kenntnisse
- Grundlegende SQL- und Programmierkenntnisse (Python empfohlen)
- Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz
- Englischkenntnisse (Tools und Dokumentation auf Englisch)
Jobaussichten
Data Engineering ist eines der am schnellsten wachsenden Berufsfelder in der IT. Die Nachfrage nach Data Engineers übersteigt das Angebot an Fachkräften bei Weitem, was zu überdurchschnittlichen Gehältern und exzellenten Karrierechancen führt.
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
- Überblick über Data-Engineering-Konzepte und Rolle im Data-Science-Umfeld
- Einführung in Cloud-Computing und Entwicklungsumgebungen
- Die 4 V's von Big Data und Virtualisierungstechnologien
- Linux, Kommandozeile und grundlegende Internet-Architektur
SQL und Datenbanktechnologien
- Fortgeschrittene SQL-Abfragen, Joins und Window Functions
- Indexierung, Partitionierung und Abfrageoptimierung
- Relationale und NoSQL-Datenbanken im Vergleich
- Datenmodellierung und Schema-Design für effiziente Speicherung
ETL-Pipelines und Datenverarbeitung
- ETL-Workflows mit SQL, Python und Apache Airflow erstellen
- Automatisierung von Datenerfassung und -transformation
- Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung optimieren
- Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory nutzen
Big Data Frameworks und Cloud-Infrastruktur
- Apache Spark, Spark SQL und Spark ML einsetzen
- Apache Kafka und Amazon Kinesis für Echtzeit-Integration
- AWS-Dienste: EC2, S3 und Cloud-Speicherung
- Containerisierung mit Docker und Kubernetes
Machine Learning für Data Engineering
- Programmierung mit Python und ML-Bibliotheken
- Integration von ML-Modellen in Datenpipelines
- Spark MLlib für skalierbares Modelltraining
- API-Entwicklung mit Flask, FastAPI und Streamlit
Praxisprojekte und Deployment
- Data-Engineering-Projekt von der Datensammlung bis zum Deployment
- Automatisierung mit MLflow und Apache Airflow
- Visualisierung und Reporting mit Tableau und Matplotlib
- Vorbereitung auf Azure Data Engineering Zertifizierung (DP-203)
Typische Abschlüsse
Typische Zielgruppe
Diese Weiterbildung richtet sich an Arbeitssuchende, IT-Fachkräfte und Datenspezialisten, die sich auf den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines und Dateninfrastrukturen spezialisieren möchten.
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Weitere Spezialisierungen in Big Data & Datenbanken
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Passende Berufe
Berufe, die du mit einer Weiterbildung im Bereich Data Engineering erreichen kannst
Data Engineer
Baut und pflegt Daten-Pipelines und Data-Warehouse-Lösungen für Unternehmen.
BI-Entwickler:in
Baut Business-Intelligence-Lösungen: Data Warehouses, ETL, Power BI, Tableau – die Brücke zwischen Daten und Fachbereich.
Data Analyst
Analysiert große Datenmengen und erstellt aussagekräftige Reports und Dashboards.
Data Scientist
Entwickelt datengetriebene Modelle und Algorithmen für komplexe Fragestellungen.
Automatisierungstechniker:in
Programmiert und wartet SPS-Steurungen und Automatisierungsanlagen.
Baustellenkoordinator:in
Koordiniert Baustellenprozesse und setzt BIM-Methoden in der Bauplanung ein.
CAD-Konstrukteur:in
Erstellt technische Zeichnungen und 3D-Modelle mit CAD-Software wie Siemens NX oder SolidWorks.
Cloud Architect
Entwirft skalierbare Cloud-Architekturen und beratet bei der Cloud-Migration.
Cloud Engineer
Plant, implementiert und verwaltet Cloud-Infrastrukturen bei AWS, Azure oder Google Cloud.
Fuer wen ist eine Data Engineering Weiterbildung geeignet?
6 Berufsgruppen, die von dieser Weiterbildung profitieren
Data Engineer
Fachkräfte, die skalierbare Datenpipelines und -architekturen entwickeln.
Qualifiziert für den Aufbau moderner Dateninfrastrukturen mit Spark, Airflow und dbt.
Cloud Data Engineer
IT-Fachkräfte, die Datenlösungen in Cloud-Umgebungen implementieren.
Befähigt zur Umsetzung von Data Pipelines auf AWS, Azure und Google Cloud.
ETL-/ELT-Spezialist/in
Datenspezialisten, die sich auf Datenintegration und -transformation fokussieren.
Vertieft die Konzeption und Automatisierung von Extract-Transform-Load-Prozessen.
BI-Entwickler/in mit Engineering-Fokus
Quereinsteiger aus dem BI-Bereich, die technischere Aufgaben übernehmen möchten.
Erweitert BI-Kompetenzen um Data-Engineering-Methoden für skalierbare Datenbereitstellung.
DevOps Engineer (Datenplattformen)
DevOps-Fachkräfte, die sich auf Dateninfrastruktur spezialisieren.
Kombiniert DevOps-Praktiken mit Data-Engineering für automatisierte Datenplattformen.
Machine-Learning-Engineer
Erfahrene Data Engineers, die ML-Modelle in Produktion bringen möchten.
Qualifiziert für die Bereitstellung und Skalierung von ML-Pipelines in Produktionsumgebungen.
Data Engineer
Fachkräfte, die skalierbare Datenpipelines und -architekturen entwickeln.
Qualifiziert für den Aufbau moderner Dateninfrastrukturen mit Spark, Airflow und dbt.
Cloud Data Engineer
IT-Fachkräfte, die Datenlösungen in Cloud-Umgebungen implementieren.
Befähigt zur Umsetzung von Data Pipelines auf AWS, Azure und Google Cloud.
ETL-/ELT-Spezialist/in
Datenspezialisten, die sich auf Datenintegration und -transformation fokussieren.
Vertieft die Konzeption und Automatisierung von Extract-Transform-Load-Prozessen.
BI-Entwickler/in mit Engineering-Fokus
Quereinsteiger aus dem BI-Bereich, die technischere Aufgaben übernehmen möchten.
Erweitert BI-Kompetenzen um Data-Engineering-Methoden für skalierbare Datenbereitstellung.
Häufig gestellte Fragen zu Data Engineering
Wichtige Informationen zu dieser Weiterbildung
Data Engineers bauen die Infrastruktur und Pipelines, die Daten verfügbar machen. Data Scientists analysieren diese Daten und erstellen Modelle und Vorhersagen. Data Engineering ist das Fundament, auf dem Data Science aufbaut. Beide Rollen arbeiten eng zusammen, haben aber unterschiedliche Schwerpunkte.
✅ Gut zu wissen: Data Engineers sind aktuell stärker nachgefragt als Data Scientists – der Bedarf übersteigt das Angebot deutlich.
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